基线：我要是用上最新的训练流程，性能还能涨一波。在计算机视觉领域，何恺明等人 2015 年提出的 ResNet（deep residual network，深度残差网络）一直被视为经典架构，它解决了深度 CNN 模型难训练的问题，是 CNN 图像史上的一个里程碑之作。自提出以来，ResNet 系列模型一直被用作研究中的默认架构，或者新模型提出时用来对比的基线。然而，在过去的几年里，神经网络训练方面
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2024-04-09 15:24:55
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分析摘录：我们作这样一个假设：假设现有一个比较浅的网络（Shallow Net）已达到了饱和的准确率，这时在它后面再加上几个恒等映射层（Identity mapping，也即y=x，输出等于输入），这样就增加了网络的深度，并且起码误差不会增加，也即更深的网络不应该带来训练集上误差的上升。而这里提到的使用恒等映射直接将前一层输出传到后面的思想，便是著名深度残差网络ResNet的灵感来源。ResNet
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2023-11-02 09:50:27
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ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域都纷纷使用ResNet，Alpha zero也使用了ResNet，所以可见ResNet确实很好用。 下面我们从实用的角度去看看ResNet。1.ResNet意义随着网络的加深，
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2024-05-01 21:45:42
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ResNet深度残差网络：我们之前学的所有网络似乎都有预示着更高的网络层数就会有更加好的训练和预测，但后来人们发现，网络的加深会造成梯度爆炸和梯度弥散、性能下降问题，为了解决这个问题，所以提出了ResNet。它的基本单元组成如下： 假定某段神经网络的输入是x，期望输出是H(x)，即H(x)是期望的复杂潜在映射；我们需要使输入x近似于输出H(x)，以保持在后面的层次中不会造成精度下降。在上图的残差网
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2024-04-01 09:56:14
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深度残差网络（ResNet）详解与实现（tensorflow2.x）ResNet原理ResNet实现模型创建数据加载模型编译模型训练测试模型训练过程ResNet原理深层网络在学习任务中取得了超越人眼的准确率，但是，经过实验表明，模型的性能和模型的深度并非成正比，是由于模型的表达能力过强，反而在测试数据集中性能下降。ResNet的核心是，为了防止梯度弥散或爆炸，让信息流经快捷连接到达浅层。 更正式的
## 如何实现“Spark核心设计”
### 1. 整体流程
下面是实现“Spark核心设计”的整体流程：
```mermaid
erDiagram
开发者 --> 小白: 教学
```
```mermaid
flowchart TD
A(了解需求) --> B(分析需求)
B --> C(搭建Spark环境)
C --> D(编写Spark代码)
原创
2024-05-15 05:18:38
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尽信书不如无书，尽信答案不如无答案，下面只供参考： 一、hadoop运行的原理? hadoop主要由三方面组成: 1、HDFS 2、MapReduce 3、H
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2023-07-13 17:49:00
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目录一、基础常识（1）命名规则（2）注释二、数据类型三、变量与常量四、运算符五、字符串六、输入与输出（1）输入（2）输出七、文件写入与读取八、流程控制(1) 条件语句(2) 循环语句(3) 多重选择(4)中断控制九、大数值十、数组（1）创建数组（2）遍历数组（3）常用API（4）多维数组 一、基础常识（1）命名规则类名：驼峰命名法，且首字母大写（例如：FirstSample）源代码文件名与公共类
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2023-06-15 11:49:58
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为了在大数据处理、分布式计算等方面有所继续发展，经过考虑，计划先放下C++，开始Java入门。后面将是一系列的Java核心技术学习，感兴趣的朋友可以一起学习、交流。 在第一节课，我们主要介绍java设计基本概述，并将其与C++进行对比介绍。首先我们从Java创始者所著的“白皮书”一窥Java特性。1、 简单性基本可以认为Java语法是C++语法的纯净版本，即去除了头文件、指针运算、结构、联合、操
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2023-07-11 18:19:40
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2008-02-09 22:58:00
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原创
2023-03-02 17:08:50
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hadoop分为四大模块,分别为：common、hdfs、yarn、mapreduce什么是HDFS?hdfs是一个分布式文件系统。hdfs设计思想?设计思想采用的是“分而治之”,分就是当一个文件过大时,一台计算机存储不了,就采用切分存储。1、设计思想1：分块存储每一个块叫做block，如果有1个主节点和4个从节点的集群。问题1、设计分块为什么需要考虑到负载均衡？当有一个8T的文件需要存储时,如果
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2023-09-25 08:54:15
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Hadoop培训内容：HDFS的设计目标，HDFS作为Hadoop的分布式文件存储系统和传统的分布式文件系统有很多相同的设计目标。例如，在可伸缩性及可用性上。但是HDFS的设计前提是假设和较早的文件系统有着明显的不同之处。下面简述HDFS的设计思路和目标。1.硬件错误硬件组件错误是常态，而非异常情况。HDFS可能由成百上千的服务器组成，每一个服务器都是廉价通用的普通硬件，任何一个组件都有可能一直失
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2023-08-10 14:51:13
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在企业数字化转型的浪潮中，总账系统不仅是财务管理的底座，更是业务与财务融合的关键枢纽。本文将从架构设计、数据流
1、理论理论部分参考： （我下边这篇写得有点简略，完整公式还是直接点击原博链接吧，我不想复制了，因为会导致格式乱八七糟的。强烈恳求能出一个一键转载的功能！！！）ResNet论文地址： https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf ResNet主要思想：恒等映射(identity mapping) 。当我们直接对网络进行简单的堆叠到
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2024-05-23 09:35:12
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1、前言ResNet是何恺明等人于2015年提出的神经网络结构，该网络凭借其优秀的性能夺得了多项机器视觉领域竞赛的冠军，而后在2016年发表的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》也获得了CVPR2016最佳论文奖。本文整理了笔者对ResNet的理解，详细解释了ResNet34、ResNet50等具体结构，并使用PyTorch实现了一个使用
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2023-05-25 13:33:47
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最近在使用InsightFace_Pytorch-master pytorch工程，然后有使用到SE_ResNet50，所以想要分析相应的网络结构（包括网络层名和读取对应层相应参数）了解什么叫做SE模块？SE是Squeeze-and-Excitation(SE)的缩写,该模块的提出主要是考虑到模型通道之间的相互依赖性。SE网络的使用结构如下图所示：上左图是将SE模块嵌入到Inception结构的一
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2024-05-27 19:06:01
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keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？目录keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？前言一、池化层二、为什么在resnet后加均值池化而不是最大池化？三、实际测试总结前言本篇主要讨论resnet最后的pooling层为什么用averagepooling,而不是maxpooling?主要用实验来回答这个问题，另外讲解了averagepo
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2024-05-26 17:15:50
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一、前提和设计目标1、硬件错误是常态，而非异常情况，HDFS可能是有成百上千的server组成，任何一个组件都有可能一直失效，因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS的核心架构目标。3、HDFS以支持大数据集合为目标，一个存储在上面的典型文件大小一般都在千兆至T字节，一个单一HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。5、移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高
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2023-07-12 15:14:00
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文章目录前言一、ResNeXt1.1 网络结构1.2 代码二、MobileNetV32.1 网络结构2.2 代码 前言本文主要记录了一些经典的卷积网络架构，以及相应的pytorch代码。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、ResNeXt1.1 网络结构 论文的一些思路 1.借鉴了VGG的堆叠卷积核以及GooleNet的Inception分支卷积的思想。 Inception结构
