文章目录交叉熵目标函数更陡峭Xavier initialization [1][4]He initialization [2][3]He init 考虑ReLU函数He init 考虑Leaky ReLU函数结束语参考资料 交叉熵目标函数更陡峭在论文[1]中给了一个图示，一定程度上说明了为什么Cross Entropy用的很多，效果很好。图中上面的曲面表示的是交叉熵代价函数，下面的曲面表示的是二
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2024-08-20 15:34:09
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首先我们要明白百度权重这个定义并不官方，百度并没有公开认可这个说法。但是由于百度官方也没有给出一个完整判断网站价值的标准，但是经过多年的发展，我们也默认了百度权重这个说法，同样是权重越高，网站越好。很多人会将百度权重和谷歌PR值，搜狗SR值，360权重列为一类，其实并不是这样的。百度权重更多的是由站长工具和爱站针对关键词的排名来进行的评级。1．作用百度权重紧紧是针对网站关键词的定义，因为用户在网上
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2024-03-15 09:26:33
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高斯函数具有五个重要的性质，这些性质使得它在早期图像处理中特别有用．这些性质表明，高斯平滑滤波器无论在空间域还是在频率域都是十分有效的低通滤波器，且在实际图像处理中得到了工程人员的有效使用．高斯函数具有五个十分重要的性质，它们是： （1）二维高斯函数具有旋转对称性，即滤波器在各个方向上的平滑程度是相同的．一般来说，一幅图像的边缘方向是事先不知道的，因此，在滤波前是无法确定一个方向上比另一方向上需
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2023-11-23 16:40:53
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一、函数重载的概念1、同名函数，参数不同（包括类型、顺序不同）2、全局函数和类的成员函数同名不算重载，因为函数的作用域不同（全局函数被调时应加“：：”标志） 二、成员函数的重载、覆盖与隐藏1、成员函数被重载的特征： a、相同的范围（在同一个类中） b、函数名字相同 c、参数不同 d、virtual关键字可有可无2、覆盖是指派生类函数覆盖基类函数，特征是： a、不同的范围（分别位
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2024-04-06 08:43:59
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1620-7 唐大智《2016年11月9日》[连续第四十天总结]标题：函数的特性关键词：函数的其他特性80%，题目内容（A）：（1）函数参数的缺省值：C++规定，在函数允许给参数指定一个缺省值。这样的函数称为具有缺省参数的函数。在此情况下若函数调用时调用者明确提供了实参的值，则使用调用者提供的实参值；若调用者没有提供相应的实参，系统则使用参数的缺省值。该使用注意点：（a）原型说明提供缺
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2023-10-01 10:24:51
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关键词：动态场景，相机重定位导 读本文是对发表于计算机视觉和模式识别领域的顶级会议 CVPR 2021的 Oral 论文 “Robust Neural Routing Through Space Partitions for Camera Relocalization in Dynamic Indoor Environments”（通过在空间划分中鲁棒的神经路由实现室内动态场景的相机重
在深层神经网络中，对权重W的初始化往往用标准正态缩小来进行但有时使用 randn*0.01 而有时却使用 randn*sqrt(d) 来缩写经查资料可知，对于不同的激活函数如sigmoid、tanh或ReLU等，所使用的缩写倍数并不相同结论：对于sigmoid函数用0.01： w = 0.01* np.random.randn(N,NL)对于t
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2024-05-21 16:40:43
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GANMcC: A Generative Adversarial Network with Multi-classification Constraints for Infrared and Visible Image Fusion文章学习笔记模型结构生成器的结构分为梯度路径与对比度路径梯度信息表示的是纹理信息 对于梯度路径，连接两个可见光+一个红外图像作为输入对比度信息用亮度表示 对于对比度路径
写在前面：神经网络为什么需要激活函数： 如果不使用激活函数的话，网络整体(conv、pool、fc)是线性函数，线性函数无论叠加多少层，都是线性的，只是斜率和截距不同，叠加网络对解决实际问题没有多大帮助；而神经网络解决的问题大部分是非线性的，引入激活函数，是在神经网络中引入非线性，强化网络的学习能力。所以激活函数的最大特点就是非线性。梯度消失、爆炸反向传播算法计算误差项时每一层都要乘以本层激活函数
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2024-03-21 18:47:34
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1、均方误差损失函数 损失函数对权重的偏导与激活函数的梯度成正比。如果激活函数是线性的，可以使用这种损失函数，如果激活函数是S型函数，则不适合使用这种损失函数，原因如下： 假如我们期望的输出值为1，A处离1较远，激活函数梯度也较大，优化器调整步伐也较大；B处离1较近，激活函数梯度也较小，优化器调整步伐也较小，这是合理的。 假如我们期望的输出值为0，A处离0较远，激活函数梯度也较大，优化器调整步伐也
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2024-02-27 14:28:27
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因为开学实验室事情挺多，已经好久没有上线更新，最近老师让看的论文Jianbo Shi and Jitendra Malik的《Normalized Cuts and Image Segmentation》,记录一下自己的理解。一、解决问题作者提出Normalized cut(归一化分割) 改善了Min-cut(最小割)倾向于分割图像中孤立结点的问题。以下图说明：对上图理想的分割情况是以中间的竖直虚
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2024-04-02 10:29:13
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一、基本概念 动态规划过程是：每次决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，所以，这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划。二、基本思想与策略 基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信
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2024-09-22 15:54:57
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损失函数（loss function）是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子： 其中，前面的均值函数表示的是经验风险函数，L代表的是损失函数，后面的Φ是正则化
损失函数what is 损失函数均方误差交叉熵误差计算mini-batch学习的损失函数why 损失函数 what is 损失函数神经网络学习目标是找到各层合适的权重参数w和偏置b，使得最终的输出结果能够与实际结果更加接近。那神经网络的这些权重参数是如何得到的：靠损失函数这个指标来进行一步步训练优化得到。通过使损失函数最小，来寻找最优权重参数。学习的目的就是以该损失函数为基准，找出能使它
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2024-01-15 08:32:22
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什么是卷积？ 卷积（convolution）是数学知识，概率论和信号与系统中都有涉及。 卷积会由两个原函数产生一个新的函数，两个函数之间的这种操作就称为卷积。 卷积的公式如下： 连续信号： 离散信号： 需要说明的是，图像处理中的卷积对应的是离散卷积公式。图像的卷积操作 假设有一张图片，称之为输入图片，对原图片进行某种卷积操作之后会得到另外一张图片，称这张图片为输出图片。 一般的，我们通过对图片进行
均值滤波和高斯滤波都可以处理高斯噪声，但是效果不一样；另外，根据椒盐噪声的特性，均值滤波和高斯滤波不能处理椒盐噪声图像，用实验证明。%对同一幅（高斯和椒盐）噪声图像，分析比较均值滤波和高斯滤波的结果，
%均值滤波器模板大小（3*3,5*5,7*7,9*9）
Image=imread('D:\课程\数字图像处理\实验\实验二\lena.jpg');
Image=mat2gray(Image);
no
重载： 同一类定义中的同名成员函数才存在重载关系 ，主要特点是
函数的参数类型和数目有所不同 ，但
不能出现函数参数的个数和类型均相同覆盖： 在
派生类中覆盖基类中的同名函数，要求两个函数的
参数个数、参数类型、返回类型都相同，且基类函数必须是虚函数。
隐藏：  
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2024-07-15 22:37:18
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在派生类中重新定义基类中的虚函数，是函数重载的另一种形式。 但虚函数与一般重载函数有区别，具体区别在于： (1) 重载函数的调用是以所传递参数序列的差别作为调用不同函数的依据；而虚函数是根据对象的不同去调用不同类的虚函数。 (2) 重载函数在编译时表现出多态性，是静态联编；虚函数则在运行时表现出多态性，是动态联编。**(3) 构造函数可以重载，析构函数不能重载；正好相反，构造函数不能定义为虚函数，
为什么要初始化？暴力初始化效果如何？神经网络，或者深度学习算法的参数初始化是一个很重要的方面，传统的初始化方法从高斯分布中随机初始化参数。甚至直接全初始化为1或者0。这样的方法暴力直接，但是往往效果一般。本篇文章的叙述来源于一个国外的讨论帖子[1]，下面就自己的理解阐述一下。首先我们来思考一下，为什么在神经网络算法（为了简化问题，我们以最基本的DNN来思考）中，参数的选择很重要呢？以sigmoid
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2024-04-02 16:11:25
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文章目录一、机器学习中的优化思想二、回归：误差平方和SSE三、二分类交叉熵损失函数1、 极大似然估计求解二分类交叉熵损失2.用tensor实现二分类交叉熵损失3 用PyTorch中的类实现二分类交叉熵损失四、多分类交叉熵损失函数1. 由二分类推广到多分类2 用PyTorch实现多分类交叉熵损失 节课开始，我们将以分类深层神经网络为例，为大家展示神经网络的学习和训练过程。在介绍PyTorch的基本
