Bn

剪枝与重参第八课：ACNet、DBB、RepVGG重参

并行多分支结构Demo2.ACNet2.1ACNet简述2.2init2.3forward2.4swtichtodeploy2.5get_equivalent_kernel_bias2.6Conv2d与BN
爱听歌的周童鞋·2023-04-17 20:55

剪枝与重参第七课：YOLOv8剪枝

目录YOLOv8剪枝前言1.Overview2.Pretrain(option)3.ConstrainedTraining4.Prune4.1检查BN层的bias4.2设置阈值和剪枝率4.3最小剪枝Conv
爱听歌的周童鞋·2023-04-17 20:21

【剑指offer】常用的数据增强的方法

系列文章目录BN层详解梯度消失和梯度爆炸交叉熵损失函数反向传播1*1卷积的作用文章目录系列文章目录常用的数据增强的方法示例代码常用的数据增强的方法数据增强是指通过对原始数据进行一系列变换来生成更多的训练数据
.别拖至春天.·2023-04-17 16:23

【剑指offer】反向传播

系列文章目录BN层详解梯度消失和梯度爆炸交叉熵损失函数1*1卷积的作用文章目录系列文章目录什么是反向传播反向传播的过程部分过程详解（1）前向传播（2）计算梯度和更新参数代码理解什么是反向传播深度学习中的反向传播
.别拖至春天.·2023-04-17 16:48

620校内练习汇总（第二次）

HDU-3032nim博弈，先占坑B-NumberSequenceHDU-4390题目给定b数列，求有几种a数列能使得a1a2...an=b1b2…bn(ai>1)（bi::iteratorit;for
weiers·2023-04-17 13:30

Leetcode.878 第 N 个神奇数字

给定三个整数n,a,bn,a,bn,a,b，返回第n个神奇的数字。因为答案可能很大，所以返回答案对109+710^9+7109+7取模后的值。
感觉画质不如…原神·2023-04-16 20:43

Python实现向量、矩阵运算（dot点积运算）

两个向量a=[a1,a2,…,an]和b=[b1,b2,…,bn]的点积定义为：a·b=a1b1+a2b2+……+anbn。.
恶熊比比·2023-04-16 18:35

scala颗粒化函数

bm:(a:Int,b:Int)Intscala>m(1,2)res0:Int=3//颗粒化函数//把原来输入两个参数的函数转换为一个scala>defn(a:Int)(b:Int)=a+bn
行走于无形之中·2023-04-16 14:16

python 理解BN、LN、IN、GN归一化、分析torch.nn.LayerNorm()和torch.var()工作原理

目录前言：简言之BN、LN、IN、GN等归一化的区别：批量归一化(BatchNormalization，BN)优点缺点计算过程层归一化(LayerNormalization，LN)优点计算过程总结分析torch.nn.LayerNorm
daphne odera�·2023-04-16 14:34

2022年9月CSP认证题解 如此编码（k进制），何以包邮？（背包问题），吉祥物投票（珂朵莉树、懒标记、并查集）

1×bnm=b_1+a_1\timesb_2+···+a_1\timesa_2\times···\timesa_{n-1}\timesb_nm=b1+a1×b2+⋅⋅⋅+a1×a2×⋅⋅⋅×an−1×bn
u小鬼·2023-04-16 10:26

ArduPilot飞控之DIY-F450计划

ArduPilot飞控之DIY-F450计划1.历史2.源由3.计划3.1硬件3.2软件4.动手4.1接线4.1.1ELRSnano接收机4.1.2BN880GPS模块4.1.3RadioTelemetry4.2
lida2003·2023-04-16 06:01

BN880 GPS u-center_v22.07工具配置方法

BN880GPSu-center_v22.07工具配置方法1.源由2.分析3.自我实验3.1测试现象3.2u-center_v22.07工具3.3波特率验证3.4重新配置3.4.1PRT(Ports)3.4.2PMS
lida2003·2023-04-16 06:01

Betaflight BN880 GPS 简单测试

BetaflightBN880GPS简单测试1.源由2.窗台对比测试3.开阔区域测试3.1GPS安装位置3.1.1BN880GPS机尾打印支架安装位置3.1.2BN880GPS机头固定安装位置3.1.3M8NGPS
lida2003·2023-04-16 06:01

EfficientNet V2

当降低了图像的尺寸，可以使用更大的batchsize，这对于BN层来说是更好的浅层的dw卷积速度
Henry_zhangs·2023-04-15 01:56

BatchNormalization

1、批量归一化BN实际上是先对每一层的输出做一个标准正态分布话，试图将输出转换成均值为0，方差为1的正态分布，然后对输出做一个纺射变换（Affine）。
zirubai·2023-04-14 20:21

力扣561.数组拆分(Java语言贪心思想)

题目描述:给定长度为2n的整数数组nums，你的任务是将这些数分成n对,例如(a1,b1),(a2,b2),…,(an,bn)，使得从1到n的min(ai,bi)总和最大。返回该最大总和。
LNsupermali·2023-04-14 17:17

剪枝与重参第五课：前置知识

目录前置知识前言1.CIFAR10数据集1.1简介1.2数据集的获取1.3数据集的加载2.VGG网络搭建2.1VGGNet2.2VGG网络实现3.BatchNormalize3.1简介3.2BN层实现4
爱听歌的周童鞋·2023-04-14 12:40

Batch Normalization详解

目录1.BatchNormalization的基本思想2.BN层的作用3.训练阶段和测试阶段的BN层4.BN、LN、IN、GN与SN1.BatchNormalization的基本思想BN解决的问题：深度神经网络随着网络深度加深
香菜烤面包·2023-04-14 08:09

图像分类：Pytorch图像分类之--ResNet模型

文章目录前言ResNet创新点介绍BasicBlock结构Bottleneck结构BatchNormalization介绍BN计算过程BN作用ResNet介绍程序的介绍model.pytrain.pytrain_tool.py
xp_fangfei·2023-04-14 02:56

nginx安装时,make 编译可能会出现的错误

/ngx_murmurhash.c:37:11:error:thisstatementmayfallthrough[-Werror=implicit-fallthrough=]h^=data[2]p=BN_bin2bn
学前端搞口饭吃·2023-04-13 21:07

【Python 百练成钢】前缀和

首先了解一下前缀和的基础概念有一个序列,序列内包含很多数a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7a1的前缀和就是a1a2的前缀和就是a1+a2a3的前缀和就是a1+a2+a3…此时可以定义一个序列bn专门用于存放关于
酷尔。·2023-04-13 02:31

keras函数式编程如何使用BN还有RELU

在使用keras函数方法编程的时候遇到了两个问题keras的函数式方法应该是keras.activations.relu(x,alpha=0.0,max_value=None,threshold=0.0)但是行不通会报错：moduleobjectisnotcallable但是采用下图的方法偶尔也会报错tensorobjecthasnoattribute"kerashistory"最后还是采用了下图
美环花子若野·2023-04-12 04:25

N5183B信号发生器

N5183BN5183B,是德keysightN5183B主要特性与技术指标信号特征9kHz～3或6GHz在3GHz时提供+24dBm功率，带有电子衰减器1GHz和20kHz偏置时，相位噪声为-146dBc
mackry88·2023-04-12 04:06

神经网络必面之手撕 —— IOU、NMS、正向卷积、池化、BN【持续更新】

一、IOU：注意：求交区域的时候，一定要和0比较大小，如果是负数就说明压根不相交importnumpyasnpdefComputeIOU(boxA,boxB):##计算相交框的坐标x1=np.max([boxA[0],boxB[0]])x2=np.min([boxA[2],boxB[2]])y1=np.max([boxA[1],boxB[1]])y2=np.min([boxA[3],boxB[3]
皮皮鲁与鲁西西�·2023-04-12 02:22

Pytorch中BN层入门思想及实现

批归一化层-BN层（BatchNormalization）作用及影响：直接作用：对输入BN层的张量进行数值归一化，使其成为均值为零，方差为一的张量。
瞳瞳瞳呀·2023-04-12 02:49

手撕/手写/自己实现 BN层/batch norm/BatchNormalization python torch pytorch

计算过程在卷积神经网络中，BN层输入的特征图维度是（N,C,H,W）,输出的特征图维度也是（N,C,H,W）N代表batchsizeC代表通道数H代表特征图的高W代表特征图的宽我们需要在通道维度上做batchnormalization
SugerOO·2023-04-12 02:17

Normalization总结

Normalization总结一、BN全称：BatchNormalization背景：随着深度学习网络越来越深，发现深层网络训练起来困难，效果也并没有很好；这里存在一个问题：内部协变量偏移，也就是每一层的参数变化会影响下一层的参数变化
一个热爱学习的深度渣渣·2023-04-11 07:25

【深度学习】Inception模型结构解析，关键词：Inception-v1、v2、v3、v4、Inception-ResNet-v1、Inception-ResNet-v2

目录1.Inception-v11.1Introduction1.2Inception结构1.3GoogLeNet参考文献2.Inception-v22.1introduction2.2BN算法参考文献
daphne odera�·2023-04-10 18:46

念。2021年的時光。

~工作篇~和BN人壽說了再見，亦好亦壞。
大方偷吃黑糖面包·2023-04-10 16:43

Vim三五技

第一类代码折叠：zf%从当前括号开始按括号折叠10zf折叠10行zf56G折叠到56行zd取消折叠第二类文件跳转:openfilename打开文件:bp上一个文件:bn下一个文件:ctrl+6切换文件
HikeForWELL·2023-04-10 14:10

三小姐的试衣间 | 选好的衣服，不应该只用眼睛去看

这一路试下来三小姐发觉自己保持的风格有时候只不过是没有尝试过其他风格而已【多图预警】01这件衣服刚拿到手的时候的确很平常无奇不过是颜色鲜艳些罢了但是却文艺十足UR圆领时尚保暖针织卫衣T恤衫WG44R9BN2002
三小姐的试衣间·2023-04-10 09:07

多角度认识Batch Normalization

Althoughbatchnormalizationhasenabledthedeeplearningcommunitytomakesubstantialgainsinrecentyears,weanticipatethatinthelongtermitislikelytoimpedeprogress.BN
吃远·2023-04-10 05:27

（邱维声）高等代数课程笔记：克莱默法则

{a11x1+a12x2+⋯+a1nxn=b1a21x1+a22x2+⋯+a2nxn=b2⋯⋯an1x1+an2x2+⋯+annxn=bn(1)\begin{cases}\begin{aligned}a
月·如钩·2023-04-10 05:10

Java题目训练——小易的升级之路和找出字符串中第一个只出现一次的字符

找出字符串中第一个只出现一次的字符一、小易的升级之路题目描述：小易经常沉迷于网络游戏.有一次,他在玩一个打怪升级的游戏,他的角色的初始能力值为a.在接下来的一段时间内,他将会依次遇见n个怪物,每个怪物的防御力为b1,b2,b3...bn
生菜虾·2023-04-10 01:53

day22—编程题

3.3解题1.第一题1.1题目描述：小易经常沉迷于网络游戏.有一次,他在玩一个打怪升级的游戏,他的角色的初始能力值为a.在接下来的一段时间内,他将会依次遇见n个怪物,每个怪物的防御力为b1,b2,b3…bn
若知hui·2023-04-10 00:06

BN

1提出背景在深度学习中，由于问题的复杂性，我们往往会使用较深层数的网络进行训练，尤其是对深层神经网络的训练调参更是困难且复杂。在这个过程中，我们需要去尝试不同的学习率、初始化参数方法（例如Xavier初始化）等方式来帮助我们的模型加速收敛。深度神经网络之所以如此难训练，其中一个重要原因就是网络中层与层之间存在高度的关联性与耦合性。下图是一个多层的神经网络，层与层之间采用全连接的方式进行连接。随着训
VvAvV·2023-04-09 13:41

深度学习面试问题汇总（二）

深度学习面试问题汇总（二）文章目录深度学习面试问题汇总（二）BatchNormalization、LayerNormalization、InstanceNormalization、GroupNormalization1BN1.1
Unstoppable~~~·2023-04-08 11:33

Pytorch葵花宝典（建议收藏）

张量的数据类型2.张量基本信息3.命名张量4.数据类型转换5.张量形变6.打乱顺序7.复制张量三、模型定义和操作1.一个简单两层卷积网络的示例2.双线性汇合（bilinearpooling）3.多卡同步BN
Mr.长安·2023-04-08 01:16

论文阅读杂记

Attention机制剪枝超分辩率图像恢复MIMO问题目标检测序号名称备注1learningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming基于BN
椰子奶糖·2023-04-07 18:47

2019-03-17神经网络——BN

https://nndl.github.io/chap-%E7%BD%91%E7%BB%9C%E4%BC%98%E5%8C%96%E4%B8%8E%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96.pdf在神经网络中，每层的输入时上一层的输出，如果底层的输入发生微小的变化，带来的影响是上层的网络参数变化很大，需要重新训练，在机器学习中叫做内部协变量偏移，为了解决内部协变量偏移的问题，需要让每层
hhhhlyy·2023-04-07 01:53

一、时间、空间复杂度

.+1）*c，形如an²+bn+c，则时间复杂度为O(n²)注：O(logn)log默认以2为底空间复杂
鸡杂面·2023-04-06 17:04

2018蓝桥杯真题递增三元组C语言/C++

[蓝桥杯2018省B]递增三元组题目描述给定三个整数数组A=[A1,A2,⋯ ,AN]A=[A_1,A_2,\cdots,A_N]A=[A1,A2,⋯,AN]，B=[B1,B2,⋯ ,BN]B=[B_1
灬人生如梦·2023-04-06 05:06

CTF逆向-[FlareOn1]Javascrap-web逆向中发现的php后门的逐步解析方式，得到后门的密码

FlareOn1]Javascrap-web逆向中发现的php后门的逐步解析方式，得到后门的密码来源：https://buuoj.cn/内容：附件：链接：https://pan.baidu.com/s/1N2bN_TueCtuqTkNlE3tKeA
serfend·2023-04-06 05:21

Windows消息类型

，PostMessage这样的消息函数中SM_StaticMessage静态标签消息SS_StaticStyle静态标签风格BM_ButtonMessage按钮消息BS_ButtonStyle按钮风格BN_ButtonNotify
拥抱雨的背影·2023-04-05 20:37

windows 消息类型

，PostMessage这样的消息函数中SM_StaticMessage静态标签消息SS_StaticStyle静态标签风格BM_ButtonMessage按钮消息BS_ButtonStyle按钮风格BN_ButtonNotify
a429051366·2023-04-05 19:03

pytorch【GoogLeNet v1复现】

层定义辅助分类器定义我们的整一张网络这是我们架构图导入相关的包importtorchfromtorchimportnnfromtorchinfoimportsummary定义我们基础的卷积层我们每一个基础卷积层都是经过了一个卷积层，然后进过bn
桜キャンドル淵·2023-04-05 15:12

【剑指offer】1*1卷积的作用

系列文章目录BN层详解梯度消失和梯度爆炸交叉熵损失函数文章目录系列文章目录增加网络深度（增加非线性映射次数）升维或降维跨通道的信息交互减少卷积核参数（简化模型）增加网络深度（增加非线性映射次数）首先直接从网络深度来理解
.别拖至春天.·2023-04-05 12:47

【剑指offer】交叉熵损失函数

系列文章目录梯度消失和梯度爆炸BN层详解文章目录系列文章目录什么是交叉熵损失函数详细解释推导过程交叉熵损失函数在单标签分类任务中的使用（二分类任务包含在其中）交叉熵损失函数在多标签分类任务中的使用Pytorch
.别拖至春天.·2023-04-05 12:16

【剑指offer】BN层详解

【剑指offer】系列文章目录梯度消失和梯度爆炸交叉熵损失函数文章目录【剑指offer】系列文章目录BN层的本质原理BN层的优点总结BN层的过程代码实现BN层的本质原理BN层（BatchNormalizationLayer
.别拖至春天.·2023-04-05 12:45

【剑指offer】梯度消失和梯度爆炸

【剑指offer】系列文章目录BN层详解交叉熵损失函数文章目录【剑指offer】系列文章目录梯度消失和梯度爆炸为什么会产生梯度消失和梯度爆炸代码示例梯度消失和梯度爆炸梯度消失和梯度爆炸是深度神经网络中常见的问题
.别拖至春天.·2023-04-05 11:57
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