范数归一化第29页

GAN属于计算机视觉领域嘛_深度神经网络GAN给我们带来了什么改变？

以图像生成为例，一个比较普遍的解释是，之前我们在图像生成式模型中使用的基于L1范数和L2范数的损失函数，过于注重生成样本与真实样本“像素级”的对应，而

weixin_39968760·2023-08-02 09:30

Adam 优化器

它结合了RMSProp和Momentum两种优化算法的思想，并且对参数的更新进行了归一化处理，使得每个参数的更新都有一个相似的量级，从而提高训练效果。

隔壁小查·2023-08-02 08:08

第三周

数据归一化的意义：主要在于数据影响性，例如100天/200天与0.27年/0.55年的差距数据归一化的方法：最值归一均值方差归一importnumpyasnp#创建100个随机数x=np.random.randint

思维缜密心思单纯天真可爱聪明伶·2023-08-01 20:52

通过机器学习得到样本的特征权重

描述：计算每个特征对样本集进行划分所获得的信息增益，然后做归一化处理可以得到每个特征的权重目标：样本降维一种算法策略：参考决策树的划分选择首先引入概念信息熵、信息增益。

lerry_lca·2023-08-01 16:16

Dual pyramid GAN for semantic image synthesis

本文提出DP-GAN在所有尺度下共同学习空间自适应归一化模块的条件。这样尺度信息就会被双向使用，他统一了不同尺度的监督。

翰墨大人·2023-08-01 16:06

机器视觉

折交叉验证全连接神经网络多层感知器（全连接神经网络）激活函数SOFTMAX和交叉熵计算图与反向传播再谈激活函数Adam算法Xavier初始化（应用于sigmoid函数）HE初始化或MSRA（用于ReLU函数）批归一化欠拟合

王梦辰今天背单词了吗·2023-08-01 03:18

python图像模糊加马赛克

图像模糊-平均.py:是由一个归一化卷积框完成的。他只是用卷积框盖区域所有像素的平均值来代替中心元素。可以使用函数cv2.blur()和cv2.boxFilter()来完个任务。"""

GIS从业者·2023-07-31 18:16

sklearn 转换器和预估器

例如，标准化、归一化、PCA等都是转换器的例子。主要方法：fit(X,y=None)：在数据集X上训练转换器，这可以让转换器学习数据的一些统计特性。

记录菌·2023-07-31 13:10

【机器学习】分类算法 - 朴素贝叶斯 MultinomialNB

朴素贝叶斯1、朴素贝叶斯API2、朴素贝叶斯算法实际应用2.1、获取数据集2.2、划分数据集2.3、特征归一化2.4、贝叶斯算法处理并评估3、常见问题朴素贝叶斯法（NaiveBayesmodel简称NBM

士别三日wyx·2023-07-31 10:24

08-向量的范数_范数与正则项的关系

⛳向量的范数范数的公式是向量每个分量绝对值P次方再用幂函数计算P分之一，这里P肯定是整数1，2，3…到正无穷都是可以的向量的范数就是把向量变成一个标量，范数的表示就是两个竖线来表示，然后右下角写上P（范数的指数

乂氼S·2023-07-31 06:48

09-特殊的向量

0向量就是分量全为0的向量（00…0）单位向量就是L2范数/模/长度为1的向量如果一个向量大部分的位置为0，少部分为非0的数，那这样的向量我们就称之为稀疏向量，反之为稠密向量，它们是数学里面的一种叫法。

乂氼S·2023-07-31 06:18

Java数据库编程(JDBC)-入门笔记

数据库（DB）简介：•DB：Database=Data+Base•数据库：数据+库，存放数据的库(场所)•数据：规范、半规范、不规范数据•库–一个空间，一个场所–停车场、钱包、教室–文件•DB：保存数据的地方

码ming·2023-07-31 06:44

数值分析第五章节用Python实现解线性方程组的直接解法

参考书籍：数值分析第五版李庆杨王能超易大义编第5章解线性方程组的直接解法文章声明：如有发现错误，欢迎批评指正文章目录引言与预备知识高斯消去法列主元消去法矩阵三角分解法杜利特尔分解法平方根法向量和矩阵的范数误差分析引言与预备知识

Q天马A行空Q·2023-07-31 04:05

【机器学习】Feature scaling and Learning Rate (Multi-variable)

FeaturescalingandLearningRate1、数据集2、学习率2.1α\alphaα=9.9e-72.2α\alphaα=9e-72.3α\alphaα=1e-73、特征缩放3.1特征缩放的原因3.2Z-score归一化

CS_木成河·2023-07-31 04:33

归一化有什么好处？

1，归一化有助于快速收敛；2.对局部神经元的活动创建竞争机制，使得其中响应比较大的值变得相对更大，并抑制其他反馈较小的神经元，增强了模型的泛化能力。

壹晴天·2023-07-30 21:34

【机器学习】【期末复习】有关机器学习的简答题可供期末复习参考

L1和L2的正则化的区别数据归一化与中心化有什么区别请描述Adaboost算法的主要思想，并用伪代码写出算法过程在训练机器学习模型时，为何经常对数据做归一化？

网瘾中心呼唤爱·2023-07-30 20:48

vins调试的注意事项

2、对畸变的像素点，求得归一化坐标的方法理解不同矫正模型的原理，确保矫正对了，得到z=1平面的去畸变点。

brightming·2023-07-30 13:07

matplotlib 可视化图像明明255，结果出来全为黑色的问题

matplotlib在imshow时，如果接收到的是二维矩阵，会自动帮忙归一化，映射到彩色。如果输入的矩阵里面值都是一样的，归一化会把他们全部变为255，也就是呈现黑色。

佳hong·2023-07-30 12:44

机器学习&&深度学习——权重衰减

一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——模型选择、欠拟合和过拟合订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助权重衰减讨论（思维过一下，后面会总结）权重衰减使用均方范数作为硬性限制使用均方范数作为柔性限制对最优解的影响参数更新法则总结高维线性回归从零开始实现初始化模型参数定义

布布要成为最负责的男人·2023-07-30 10:57

视觉SLAM十四讲笔记 -- 第一讲

【提示:从A的维度和秩角度来分析】答：可以利用大学时候学的非齐次方程组的方法求解，利用A的增广矩阵，对增广矩阵进行标准化和归一化。

炼丹狮·2023-07-30 08:42

[动手学深度学习-PyTorch版]-5.10卷积神经网络-批量归一化

5.10批量归一化本节我们介绍批量归一化（batchnormalization）层，它能让较深的神经网络的训练变得更加容易[1]。

蒸饺与白茶·2023-07-29 20:07

Mnist分类与气温预测任务

目录传统机器学习与深度学习的特征工程特征向量pytorch实现minist代码解析归一化损失函数计算图Mnist分类获取Mnist数据集，预处理，输出一张图像面向工具包编程使用TensorDataset

醋酸洋红就是我·2023-07-29 07:03

一元线性回归方法预测鸢尾花

2.数据处理：提取出特征列"petal-length"和"petal-width"作为自变量（x）和因变量（y），并对它们进行归一化操作。3.载入模型：使用`LinearRegression(

碱化钾·2023-07-29 04:05

数据隔离与数仓分层（大数据）

二、数据隔离方法三、数仓分层数仓分层通过数据分层管控数据质量，需要对数据清洗等操作，不必改一次业务就需要重新接入数据，每一层数据都是单独的作用，同时规范数据分层，减少业务开发、直接抽取数据。

你的负卿是我·2023-07-28 20:49

深度学习：梯度裁剪简介

深度学习：梯度裁剪简介梯度裁剪简介设置范围值裁剪通过L2范数裁剪附在深度学习领域，梯度裁剪是一个常用的技巧，用于防止梯度过小或过大。下面简单介绍一下梯度裁剪的原理与方法。

cv-player·2023-07-28 11:15

【雕爷学编程】MicroPython动手做（10）——零基础学MaixPy之神经网络KPU2

KPU的基础架构让我们回顾下经典神经网络的基础运算操作：卷积（Convolution）:1x1卷积，3x3卷积，5x5及更高的卷积批归一化（BatchNormalization）激活（Activate）

驴友花雕·2023-07-28 06:02

利用spss进行多元逐步回归

1.首先用代码将变量归一化我这第5列及后是我要归一化的数据，将归一化后的数据保存为nor_result.csv文件importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerdf

梅如你·2023-07-28 04:34

Tensorflow无人车使用移动端的SSD(单发多框检测)来识别物体及Graph的认识

在电脑端的检测，有兴趣的可以查阅SSD(SingleShotMultiBoxDetector)系列：计算机视觉之SSD改进版本(平滑L1范数损失与焦点损失)《4》操作系统属于Linux，所以我们来熟悉下自己的硬件环境

寅恪光潜·2023-07-27 20:20

Data Preprocessing Note

華麗過去了會灰到記起·2023-07-27 17:09

Python+Yolov8+ONNX实时缺陷目标检测

优化了程序逻辑，降低了程序运行时间，增加了实时检测功能目录1、模型转换2、查看模型结构3、修改输入图片的尺寸4、图像数据归一化5、模型推理6、推理结果筛选7、像素还原8、筛选重叠面积9、标记缺陷10、全局变量设置

放氮气的蜗牛·2023-07-27 15:41

Windows10+Python+Yolov8+ONNX图片缺陷识别，并在原图中标记缺陷，有onnx模型则无需配置，无需训练。

博主电脑配置2.深度学习GPU环境配置3.yolov8深度学习环境准备4.准备数据集二、Python+Onnx模型进行图像缺陷检测，并在原图中标注1、模型转换2、查看模型结构3、修改输入图片的尺寸4、图像数据归一化

放氮气的蜗牛·2023-07-27 15:07

tensorflow 如何加载图像数据集？

这个类可以对数据进行一些预处理，如数据增强、归一化等。可以通过指定目录路径、批次大小、图像尺寸等参数来创建一个ImageDataGenerato

木得感情的程序员·2023-07-27 12:36

机器学习中的优化算法第三课

这样就把θ从概率密度中拿出来了变到函数里这个是容易求导数的（导数和期望互换）用另一个技巧是但是这个方法有个弊端，可能特别小，所以右边会很大，数值上不稳定矩阵核范数：等价的一种定义

早睡早起wqh·2023-07-27 06:20

服务器搭建虚拟机环境,vm虚拟机实验环境搭建

虚拟机按《OVS流表归一化特性指南》修改完xml配置后，需要ovs组网才能互相通信，所以需要先配置组网。具体操作请参见《OVS流表归一化特性指南》中“运行和验证”的步骤7。

桃兜兜·2023-07-26 22:02

E战到底第10期-Day23

今天学习内容——数据透视表布局及美化1、创建数据透视表（1）规范数据源后-插入-数据透视表（2）右键-数据透视表选项-显示-经典数据透视表（3）拖动相关字段到相关的行标签、列标签及数值区域（4）可将标签合并

涛_ff8e·2023-07-26 17:31

读《Improved Deep Hashing with Soft Pairwise Similarity for Multi-label Image Retrieval》

具体来说，使用归一化语义标签将成对相似性量化为百分比。

Mighty_Crane·2023-07-26 15:35

使用fftw对音频进行fft及ifft

需要注意的地方是在做ifft后要做归一化处理，代码如下：//fft.cpp:定义控制台应用程序的入口点。

kgzhw·2023-07-26 00:02

【机器学习】模型常用评估指标

L0范数、L1范数、L2范数、余弦距离向量的范数可以简单形象理解为向量的长度，或者向量到零点的距离，亦或是相应两个点之间的距离。因此范数通常会对应一个距离概念。

千筠Wyman·2023-07-25 18:41

Python计算余弦相似度

importnumpyasnpdefcosine_similarity(a,b):"""计算向量a和向量b的余弦相似度"""dot_product=np.dot(a,b)#向量点积norm_a=np.linalg.norm(a)#向量a的范数

xjhqre·2023-07-25 18:03

torch.norm-L2范数

默认的下标是2,就是L2范数，所以可以省略。这里的上标2是平方的意思。名词解释L0范数是指向量中非0的元素的个数。

暄染落墨·2023-07-25 15:26

复现fcn过程中遇到的问题

确认输入输出有没有问题检查各层输出的结果，进一步缩小问题范围为检查输出的结果，分别可视化了，vgg_backbone特征层输出、fcn-8shead的输出、在vgg_backbone特征层可视化输出时后面几层看不清，于是做了归一化处理检查预训练模型参数是否加载进去

深浅卡布星·2023-07-25 10:23

什么是归一化数字表面模型nDSM(论文赏析)

归一化数字表面模型nDSM为什么是什么怎么做为什么为了消除地形的影响，我们经常需要对高程进行归一化，获取地物的真实高度，其实也就是地物的对地高差当通过高度阈值进行地物分类时，就需要用到nDSM。

点云学徒·2023-07-25 07:46

机载点云单木分割方法和实现过程的概括介绍（论文赏析）

CHM实际上就是归一化的数字表面模型nDSM，实现方法为，建立二维规则格网，将点云投影到格网中，格网值为内部点云的最低点高程，格网中无点时，进行插值，即将邻近格网值赋予该无点格网，得到DEM，同理将最低点高程改为最高点高程得到

点云学徒·2023-07-25 07:15

第一章数学基础

目录一、线性代数二、微积分三、概率一、线性代数理解范数概念区分向量的内积a⋅b\mathbf{a}\cdot\mathbf{b}a⋅b与外积a×b\mathbf{a}\times\mathbf{b}a×

路哞哞·2023-07-25 06:36

【动手学深度学习】Task03

过拟合、欠拟合及其解决方案模型选择、过拟合和欠拟合模型选择.jpg模型泛化性.jpg权重衰减基本概念权重衰减等价于范数正则化（regularization）。

逍遥客小老虎·2023-07-25 06:21

python机器学习（二）特征工程、K-近邻算法、KNN工作流程、scikit-learn实现K近邻算法、K值选择、距离计算、KD树

特征工程把特征转换为机器容易识别的数据，把特征a转化为机器容易读懂、量化的语言归一化Min-Max将原始数据映射到[0,1]之间X′=x−minmax−minX'=\frac{x-min}{max-min

hwwaizs·2023-07-24 21:18

BatchNorm, LayerNorm, InstanceNorm和GroupNorm

1.介绍BatchNorm:对NHW计算归一化参数(均值和方差)，总共得到C组归一化参数,相当于对每个channel进行归一化。

@BangBang·2023-07-24 21:43

【动手学深度学习】--16.批量归一化

文章目录批量归一化1.训练深层网络2.批量归一化层2.1全连接层2.2卷积层2.3预测过程中的批量归一化3.从零实现批量归一化4.使用批量归一化层的LeNet5.简明实现批量归一化学习视频：批量归一化【

小d<>·2023-07-24 09:15

阻抗匹配介绍

要匹配一组线路，首先把负载点的阻抗值，除以传输线的特性阻抗值来归一化，然后把数值划在史密夫图表上。改变阻抗力把电容或电感与负载串联起来，即可增加或减少负载的阻抗值，在图表上的点会沿著代表实数电阻的圆

大飞飞飞飞飞飞·2023-07-24 04:37

笔记-归一化的必要性

归一化的理解：简单理解为缩放（可以当成归1化），将模型参数(theta)的取值区间调整到[0-1]。目的或者意义：正常情况下，模型参数（theta）的取值范围是负无穷到正无穷之间。

lanughing·2023-07-23 03:17

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