反卷积 导向反向传播使用普通的反向传播得到的图像噪声较多，基本看不出模型的学到了什么东西。使用反卷积可以大概看清楚猫和狗的轮廓，但是有大量噪声在物体以外的位置上。导向反向传播基本上没有噪声，特征很明显的集中猫和狗的身体部位上。缺点： 虽然借助反卷积和导向反向传播我们“看到”了CNN模型神秘的内部，但是却并不能拿来解释分类的结果，因为它们对类别并不敏感，直接把所有能提取的特征都展示出来了。类激活映射
前面我们学习了Faster RCNN的原理流程，特别是RPN网络的原理，详情如下：目标检测算法Faster RCNN详解目标检测算法Fast RCNN详解目标检测算法SPP-Net详解目标检测算法R-CNN详解今天我们主要看下Faster RCNN算法的损失函数以及如何训练？损失函数：从上一期Faster RCNN的算法原理上，我们知道Faster RCNN算法有两部分，一个是用来提取候选框的RP
1、神经网络首先了解神经网络，大家移步这俩篇博客，一篇为纯理论，一篇为实战加理论。机器学习之神经网络学习及其模型入门讲解：使用numpy实现简单的神经网络(BP算法)2、卷积神经网络之层级结构cs231n课程里给出了卷积神经网络各个层级结构，如下图 上图中CNN要做的事情是：给定一张图片，是车还是马未知，是什么车也未知，现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西，总之输出一个结果：如
文章目录目录1.CNN学习2.Keras深度学习框架 目录1.CNN学习 卷积神经网络CNN总结 从神经网络到卷积神经网络（CNN）我们知道神经网络的结构是这样的：那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。 卷积神经网络的层级结构
论文地址：https://arxiv.org/abs/1603.05279 code：http://allenai.org/plato/xnornet这篇论文的动机是解决DNN在移动端的部署困难的问题，其实这也是量化的主要目的之一。作者提出了两种二值化网络：Binary-Weight-Networks(BWN)和XNOR-Network。其中BWN是将权重量化为1bit(+1,-1)，而XNOR-
CNN
原创
2022-10-16 01:01:33
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导言： 自2012年AlexNet在ImageNet比赛上获得冠军，卷积神经网络逐渐取代传统算法成为了处理计算机视觉任务的核心。 在这几年，研究人员从提升特征提取能力，改进回传梯度更新效果，缩短训练时间，可视化内部结构，减少网络参数量，模型轻量化, 自动设计网络结构等这些方面，对卷积神经网络的结构有了较大的改进，逐渐研究出了A
以CNN为基础完成一个CIFAR-10图像识别应用。一、CNN相关理论CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）是DNN（深度神经网络，泛指全连接层）中一个非常重要的并且应用广泛的分支，CNN自从被提出在图像处理领域得到了大量应用。卷积神经网络按照层级可以分为5层：数据输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层。1.1 数据输入层数据输入层主要是对原始图像数据进
作者： Alex Black、Vyacheslav Kokorin 本文是分布式训练神经网络模型三篇系列文章的第一篇。 首先了解一下如何使用GPU分布式计算来显著提高深度学习模型的训练速度，以及会讨论其中面临的一些挑战和当前的研究方向。我们还会讨论在何种场景下适合（或不适合）采用分布式算法来训练神经网络模型。 概述 在大数据集上训练的现代神经网络模型在许许多多领域都取得了
patch:malformedpatchatline129出现这中错误，一般是patch生成后被手工修改了，如下的patch：数字6，表示记录了6行原始文件，数字13表示记录了13行目标文件如果你这时手工加了一行：这是你应用这个补丁，patch就会提示失败，并输出：patch:malformedpatchatlinexxx应用时，patch都会检查受影响的行是否与记录在两个@@之间的数值一致，手工
原创
2018-01-22 12:55:39
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在Linux操作系统中，Patch是指用于修复系统Bug或增加功能的代码片段。通常情况下，开发者将Patch提交给官方维护者，然后进行审核并合并到主线代码中。然而，在某些情况下，可能会有多个Patch需要一起处理。
对于Linux Patch多个Patch的情况，通常有三种处理方式：合并Patch、顺序Patch和平坦Patch。
首先是合并Patch的方式。这种方式适用于多个Patch之间存
Linux patch命令Linux patch命令用于修补文件。patch指令让用户利用设置修补文件的方式，修改，更新原始文件。倘若一次仅修改一个文件，可直接在指令列中下达指令依序执行。如果配合修补文件的方式则能一次修补大批文件，这也是Linux系统核心的升级方法之一。用法：patch [-bceEflnNRstTuvZ][-B <备份字首字符串>][-d <工作目录>]
在其他参数基本一致的情况下，单独调整batchsize，来查看一下对训练的影响.记录下不同batch_size情况下在Epoch下loss的变化率训练模型
原创
2022-01-05 14:06:15
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什么是卷积神经网络卷积神经网络在图片和语言识别上能给出优秀的结果，近些年被广泛传播和应用。卷积层也叫过滤器，就像上面放置的小灯。（卷积核，滤波器）我们需要分开来理解：卷积：我们不对像素进行处理，而是对一小块一小块进行处理，加强了图片信息的连续性，使得神经网络能看到一个图形而非一个点。神经网络：激活函数多次卷积得到分类这是一个最基本的搭建流程CNN进行手写数字识别老样子，识别手写数字图片import
patch ：linux patch 打补丁
原创
2013-06-20 14:31:10
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需要注意的是： 制作patch的主目录， 和使用patch的目录 要一致 git format-patch -p1 + commit_id git am + commit_id ...
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2021-10-21 20:30:00
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2评论
来源于 http://linux.ccidnet.com/art/3067/20070418/1064163_1.html
因为在u-boot移植过程中，有几处通用文件要修改，如果每次都要手动修改就太麻烦了。制作补丁可以解决这个问题。
学习资料的收集比较简单，方法一类似于这种初级问题网上资料非常丰富，google或者baidu搜索一下，然后选择有价值的资料，方法二是阅读ma
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2012-06-04 22:13:10
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工具1:diffdiff - find differences between two filesdiff [options] from-file to-file--------------------简单的说，diff的功能就是用来比较两个文件的不同，然后记录下来，也就是所谓的diff补丁。语法格式：diff 【选项】 源文件(夹) 目的文件(夹)，就是要给源文件(夹)打个补丁，使之变成目的文件
原创
2012-11-19 20:52:47
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patch 命令使用 patch 命令用于打补丁，补丁文件是使用diff产生的patch 命令语法 patch [ -b [ -B Prefix ] ] [ -f ] [ -l ] [ -N ] [ -R ] [ -s ] [ -v ] [ -c | -e | -n ] [ -d Directory ] [ -D Define ] [ -F Number ] [ -i PatchFile ] [
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精选
2014-01-18 21:13:20
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【功能】给文件1应用补丁文件变成另外一个文件2(需要先用"diff 文件1 文件2"生成补丁文件)。【举例】**单个文件的：首先将两个文件的内容显示如下：$ cat test0000000000000000000000000$ cat test1000000001111111100000000*生成补丁：$ diff -uN test0 test1 >test1.patch这样将通过比较，生
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精选
2014-08-17 21:37:21
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