文章目录?1.图像金字塔理论基础?2.向下取样函数及使用?3.向上取样函数及使用?4.采样可逆性研究?5.拉普拉斯金字塔?6.图像轮廓介绍?轮廓近似
?1.图像金字塔理论基础图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采
在 VGG 网络论文研读中，我们了解到卷积神经网络也可以进行到很深层，VGG16 和 VGG19 就是证明。但卷积网络变得更深呢？当然是可以的。深度神经网络能够从提取图像各个层级的特征，使得图像识别的准确率越来越高。但在2014年和15年那会儿，将卷积网络变深且取得不错的训练效果并不是一件容易的事。relu 由上图我们可以看到 56 层的普通卷积网络不管是在训练集还是测试集上的训练误差都要高于 2
利用tushare-pro进行时间序列分析tushare-id：371594一些预备知识我们称一个时间序列，满足 称其服从模型，即广义自回归条件异方差模型。其中，为均值项，为残差项，的条件方差是时变的，即条件异方差。是 ARCH项，反映第前期的新消息； 是条件方差即 GARCH 项，是对第前期方差的预测。同时，各项的系数应该满足非负条件。准备工作，导入需要的包import pandas as pd
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2024-03-28 11:35:06
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# 残差网络（ResNet）及其在Python中的实现
## 引言
深度学习的研究进入了一个快速发展的阶段，尤其是在图像处理领域，卷积神经网络（CNN）的出现使得我们能够解决许多复杂的计算机视觉任务。然而，随着层数的增加，网络的训练变得越来越困难。这时候，残差网络（ResNet）应运而生，它通过引入残差连接（skip connection）有效地解决了这个问题。本文将探讨ResNet的基本原理
简单的堆叠卷积层和池化层行不行？堆叠在20层的网络结构的时候，模型的训练错误在1%-2%左右，但是当训练的层数增加到56层的时候，训练的错误在7%-8%。很明显通过卷积层和池化层的增加是不行的。 是什么原因造成训练的结果很差的呢？两个问题：随着网络层数的增加，梯度消失和梯度爆炸这个问题越来越明显。我
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2023-10-08 10:15:40
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今日任务概览： 今天主要是利用Autogluon框架完成图像分类任务。下面主要总结其中涉及的一些要点。一、模型介绍：ResNet简介： ResNet（Residual Networks 残差网络），2015年何凯明团队提出，在2015年的ILSVRC(ImageNet)的classification、de
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2024-08-19 10:57:26
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目录引言卷积残差的原理及作用卷积残差代码实现卷积残差处理方式代码处理张量输入代码图像输入代码 需要注意的点 引言 YOLO系列的作者Joseph Redmon仅提出了三个版本的YOLO（You Only Look Once）,速度快是其主要优点，在保持快速识别的同时具备相对较好的准确率，全局信息获
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2024-10-25 13:17:49
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深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。
文章涉及使用到的框架以PyTorch和TensorFlow为主。默认读者已经掌握Python和TensorFlow基础。如有涉及到PyTorch的部分，会顺带介绍相关的入门
# 实现 Python 残差模块的步骤指南
大家好，今天我将教大家如何在 Python 中实现一个残差模块（Residual Block）。这是深度学习中一种非常有效的网络结构，尤其在构建深层神经网络时，能够有效地缓解梯度消失的问题。对于刚入行的小白，理解这一概念可能有些困难，但不用担心，我会通过详细的步骤和代码注释来帮助你理解。
## 整体流程
在实现残差模块之前，我们需要明确整个实现的流
原创
2024-10-22 06:58:15
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论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf1、引言-深度网络的退化问题在深度神经网络训练中，从经验来看，随着网络深度的增加，模型理论上可以取得更好的结果。但是实验却发现，深度神经网络中存在着退化问题(Degradation problem)。可以看到，在下图中56层的网络比20层网络效果还要差。 上面的现象与过拟合不同，过拟合的表现是训练误差
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2024-05-20 22:43:26
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[译]基于深度残差学习的图像识别
Deep Residual Learning for Image Recognition
Kaiming He Xiangyu Zhang Shaoqing Ren Jian Sun
微软研究院 {kahe, v-xiangz, v-shren, jiansun}@microsoft.com 摘要：神经网络的训练因其层次加
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2024-05-24 18:56:07
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1.对于残差神经网络的shortcut结构的理解有两种，看大家的代码全都是先使用tf.nn.conv2d()函数将输入与1*1的卷积核进行卷积，生成通道数与输出通道数相同的特征图，将这张特征图与经过三个卷积层特征图进行点对点相加，这样就将初级特征前馈到了后面，很好的保留了初级特征。 代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-
# 这里使用结合SEnet、inception结构和sho
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2024-08-20 21:49:41
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深度残差网络—ResNet总结写于：2019.03.15—大连理工大学论文名称：Deep Residual Learning for Image Recognition 作者：微软亚洲研究院的何凯明等人 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03
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2024-07-02 22:59:21
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在上一期的内容中，小咖向大家介绍了如何利用SPSS软件，对分类变量是否满足PH假定进行简单快速的判断(戳这里：SPSS详细教程：Cox回归中，分类变量的PH假定检验)。不同于分类变量，对于连续变量来说，我们常常利用Schoenfeld残差法来帮助进行判断，本期内容小咖就带大家学习一下，如何在SPSS中实现连续变量PH假定检验的Schoenfeld残差法。Schoenfeld残差法Schoenfel
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2023-10-05 19:04:36
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1.背景介绍图像分割是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，它涉及将图像划分为多个区域，以表示不同类别的对象和背景。随着深度学习技术的发展，卷积神经网络(CNN)已经成为图像分割任务的主要方法。在这篇文章中，我们将讨论残差网络在图像分割领域的应用和改进。1.1 图像分割的重要性图像分割是计算机视觉中一个关键的任务，它可以帮助我们理解图像中的结构和组成部分。通过对图像进行分割，我们可以更好地识别和定位
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2024-07-10 08:40:55
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1. 解决的问题resnet在推理时的分支不友好repvgg模块因为会在模块外面添加relu层，导致模型深度有影响 虽然残差连接可以训练深度非常深的神经网络，但由于其多分支拓扑结构，对在线推理并不友好。这鼓励了许多研究人员去设计没有残差连接的DNN。例如，RepVGG在部署时将多分支拓扑重新参数化为类VGG(单分支)结构，在网络相对较浅的情况下表现出良好的性能。然而，RepVGG不能将ResNe
原创
2021-12-10 13:35:36
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交叉熵 vs 二阶Loss函数逻辑回归一些简单的网络中，我们会使用MSE（均方误差mean-square error）这样的二阶Loss函数。然而二阶loss函数，会存在一个问题。ANN被设计的一个最大优势在于可以根据误差进行学习来调整参数。误差越大，则希望调整的幅度越大，从而收敛速度越快。而二阶loss函数则有可能误差越大，参数调整的幅度可能更小，训练更缓慢。MSE的公式定义：对于一个样本，其损
1. tokenizerNLP的第一步是把文字转换为数字：下面是个例子：# 创建并运行数据处理管道
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk.tokenize import TweetTokenizer
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tag import pos_tag
def d
Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7839189 图像去噪：从一个有噪声的图像y=x+v中，恢复干净的图像x。本文将图像去噪看作是一个简单
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2024-05-20 17:32:37
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残差网络（Residual Network, ResNet）是在2015年继AlexNet、VGG、GoogleNet 三个经典的CNN网络之后提出的，并在ImageNet比赛classification任务上拔得头筹，ResNet因其简单又实用的优点，现已在检测，分割，识别等领域被广泛的应用。在VGG19中卷积层+全连接层达到19层，在GoogLeNet中网络史无前例的达到了22层。那么，网络的
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2023-12-02 15:18:14
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