bn

01算法笔记

算法第一课假设寻址操作代价为c；那么便利一个大小为n的数组，代价为nc,称复杂度为o(n);若代价为（an^2+bn+k）*c，则复杂度为o(n^2)。
KennyScream·2023-03-19 05:00

买菜 问题（201809-2）

[an,bn]在装车，对于小W来说有n个不相交的时间段[c1,d1],[c2,d
YAFree·2023-03-16 17:16

CNN layer的 flops 和 parameters的计算样例一则

add_module("CNN-0",nn.Conv2d(1,32,kernel_size=[4,10],stride=[2,8],padding=[0,0],bias=False))cnn0.add_module("BN
Kaidi_G·2023-03-14 16:03

Batch normalization和Layer normalization有什么区别？

1为什么ML中用BN比较多？现在有一个batch内的人员特征数据，分别是年龄、身高和体重，我们需要根据这3个特征进行性别预测，在预测之前首先要进行归一化
AI有温度·2023-03-14 07:36

大白话了解深度学习中的几种Normalization

1.BatchNormalizationBatchNormalization简称BN，是2015年提出的一种方法《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift
保持客气哈·2023-03-14 07:33

读pytroch使用resnet18网络的代码

文章目录前言整体框架Moudule类的_call_impl()函数前向传播代码一、降采样卷积conv1(x)bn1(x)relu(x)二、四个layerlayer的定义layer的运行三、结束部分平均池化一维化与全连接反向传播参数优化一些参考文章
airleaya·2023-03-13 16:48

Python 汉字转拼音

使用方法>>>frompypinyinimportpinyin,lazy_pinyin>>>importpypinyin>>>pinyin(u'中心')[[u'zh\u014dng'],[u'x\u012bn
filterc·2023-03-12 12:06

自动驾驶决策概况

第一章行为决策在自动驾驶系统架构中的位置2.行为决策算法的种类2.1基于规则的决策算法2.1.1决策树2.1.2有限状态机（FSM）2.1.3基于本体论（Ontologies-based）2.2基于统计的决策算法2.2.1贝叶斯网络（BN
yuan〇·2023-03-12 09:18

BatchNormalization

目录CovariateShiftInternalCovariateShiftBatchNormalizationＱ1:BN的原理Q2:BN的作用Q3:BN的缺陷Q4：BN的均值、方差的计算维度Q5：BN
futurewq·2023-03-11 07:16

[论文笔记] Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution

[论文笔记]EDSR文章目录[论文笔记]EDSR一，简介二，EDSR网络ResidualblocksSR问题中BN层不好的原因残差缩放(residualscaling)网络架构三，MDSR模型思路来源网络架构四
_陈麒_·2023-03-10 07:26

循环和递归-Python刷题笔记

n0:a,b=b,a+bn-=1returna【tips】：理解a,b=b,a+breturna/returnb?跳台阶一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级。
RayRaymond·2023-03-10 00:59

[YOLO] yolov3、yolov4、yolov5改进

yolov3网络结构图：Yolov3的三个基本组件：（1）CBL：Yolov3网络结构中的最小组件，由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。
认真点，，·2023-03-09 07:16

Pytorch学习笔记（8）：正则化（L1、L2、Dropout）与归一化（BN、LN、IN、GN）

1）L1正则化（2）L2正则化1.3L2正则项——weight_decay二、正则化之Dropout2.1Dropout概念2.2nn.Dropout三、归一化之BatchNormalization（BN
路人贾'ω'·2023-03-08 22:27

CF1503D Flip the Cards（思维题）

>bn。要求翻转的次数最少，输出这个次数，无解输出−1-1−1。其中，n≤2⋅105,ai,bi∈[1,2n]n
hipamp·2023-02-28 07:32

LeetCode 每日一题561. 数组拆分 I

561.数组拆分I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。
喜欢下雨所以爱上雷震子·2023-02-22 02:29

2021年2月16日 Leetcode每日一题：561. 数组拆分 I

数组拆分Ⅰ1.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)min(ai,bi)min
冲就完事了·2023-02-22 01:21

每日一题：【LeetCode】561.数组拆分

目录题目题解题目给定长度为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。
-北宸-·2023-02-22 01:43

BN、SyncBN、IN、LN、GN学习记录

1BatchNormBN的原理BN是计算机视觉最常用的标准化方法，它沿着N、H、W维度对输入特征图求均值和方差，随后再利用均值和方差来归一化特征图。
Cassiel_cx·2023-02-21 07:05

币一kyc2

，最少得翻十倍吧aeternity:币安现在总市值才160亿何零:one是百分百分红，所以交易量一样的情况下，价格应该是bnb的十倍加aeternity:交易量相差100倍何零:精确地说，总市值应该是bn
奉爱瑜伽·2023-02-19 07:45

PPT 观后感

先抛开那些假定的参数，只看模型，我感觉不太对劲（整个过程没有提到流通速率）图片发自App1，黑市电子货币流通量318bn，没有看出是怎么乘出来的（看起来，这个318bn跟实际值也没关系，2018年1月21
frEe编辑器·2023-02-19 03:43

使用 Ansible 统计服务器资源利用率

使用Ansible统计服务器资源利用率分享一个ansibleplaybook，统计服务器CPU、内存、磁盘利用率，3条shell脚本实现统计:CPU利用率统计：top-bn1|grepload|awk'
哆啦A梦_ca52·2023-02-18 02:10

神经网络基础部件-BN层详解

一，数学基础1.1，概率密度函数随机变量（randomvariable）是可以随机地取不同值的变量。随机变量可以是离散的或者连续的。简单起见，本文用大写字母XXX表示随机变量，小写字母xxx表示随机变量能够取到的值。例如，x1x_1x1和x2x_2x2都是随机变量XXX可能的取值。随机变量必须伴随着一个概率分布来指定每个状态的可能性。概率分布（probabilitydistribution）用来描
嵌入式视觉·2023-02-17 19:48

各种Normalization（BN,LN,GN,IN,SN,Spectral Normalization）

一，归一化层，目前主要有几种，BatchNormalization（2015年）、LayerNormalization（2016年）、InstanceNormalization（2017年）、GroupNormalization（2018年）、SwitchableNormalization（2018年）；SpectralNormalization（2018）二，将输入的图像shape记为[N,C,
AI剑客·2023-02-16 21:18

卷积神经网络中的Conv层和BN层融合细节

BN层批归一化层（BatchNormallization）是一种在卷积神经网络模型中大量使用，为了加速模型收敛的技术。为什么CNN中引入BN层可以加速网络的收敛呢？
海棠花不香·2023-02-07 13:27

PyTorch笔记 BN层 torch.nn.BatchNorm1d

介绍BatchNormalization的相关视频：BatchNormalization官方文档：BATCHNORM1D例：属性：running_mean和running_var
炼丹的蜗牛@/"·2023-02-07 11:16

PyTorch基础——torch.nn.BatchNorm2d

对输入batch的每一个特征通道进行normalize【sample】以input为2x3x4x5输入为例，其中2：batch中样本数量3：每个样本通道数4：每个样本行数5：每个样本列数调用代码如下：bn
gy笨瓜·2023-02-07 11:43

【秋招】计算机视觉面试题

④BN④数据增广⑤减少模型样本不均衡会造成什么问题，如何解决？样本不均衡：不同类别的样本数量差异很大样本不均衡的影响：模型很难学习到小样本的特征，容易
sxxblogs·2023-02-07 11:13

深度学习网络各种激活函数 Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky_ReLU、SiLU、Mish

导致参数得不到更新梯度饱和：随着数据的变化，梯度没有明显变化梯度爆炸：梯度越来越大，无法收敛梯度消失问题：1、反向传播链路过长，累积后逐渐减小2、数据进入梯度饱和区如何解决：1、选正确激活函数，relu,silu2、BN
maxruan·2023-02-07 09:47

深度学习中的 BN (BatchNormalization)理解

CNN三大算子:CONV+BN+RELU1、为什么BN指导思想：机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的。
maxruan·2023-02-07 09:16

BN和Dropout在训练和测试时的差别

BN训练和测试时的参数是一样的嘛？对于BN，在训练时，是对每一批的训练数据进行归一化，也即用每一批数据的均值和方差。而在测试时，比如进行一个样本的预测，就并没有batc
random_walk·2023-02-06 17:03

DNCNN结构描述

(ii)Conv+BN+ReLU:对于层2~(D−1)，使用64个3×3×64大小的过滤器，并在convolution和ReLU之间添加b
TTr_第三方·2023-02-06 14:02

ML、DL、CV常见的问题整理

文章目录LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet纵览轻量化卷积神经网络BN系列相关问题优化器梯度消失和梯度爆炸过拟合与欠拟合目标检测网络评价指标上采样的方式一些ML、DL、CV
damonzheng46·2023-02-06 13:59

sea ai lab research intern面经

JD一面【CV面】项目问题手写IOU手写Bn二面【system面】项目问题手写计算3D空间的一组基向量三面【prof.shuichengyan面】项目问题是否能来新加坡白板文化四面【researchproposal
加油11dd23·2023-02-06 13:02

实验记录

基于BN层。X4与【0，66】的数据；pythontrain.py-optoptions/train/train_sr.jsonnosielevelestimation网络的se
gwpscut·2023-02-06 13:44

Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming论文阅读笔记

//arxiv.org/abs/1708.06519代码：https://github.com/liuzhuang13/slimming概述：此方法基于channel-wise，提出将L1正则化施加到BN
AI松子666·2023-02-05 23:35

机器学习--贝叶斯网

++Bayesiannetwork1-概念2-DAG示例3-BN结构4-BN中3个变量之间的依赖关系5-吉布斯采样算法6-代码部分0-自定义贝叶斯网络1-搜索所有网络结构2-启发式搜索网络结构1-概念贝叶斯网
Elvis_hui·2023-02-05 20:21

Pytorch forward方法调用原理

并在初始化方法里面，定义了卷积、BN、激活函数等。接下来定义forward方法，将整个网络连接起来。  有了上面的定义，
Puppy_L·2023-02-05 18:58

BatchNormalization和LayerNormalization

神经网络中有各种归一化算法：BatchNormalization(BN)、LayerNormalization(LN)、InstanceNormalization(IN)、GroupNormalization
zuomeng844·2023-02-05 14:20

batch-normalization和layer-normalization

BN究竟起了什么作用？
大鱼奔大江·2023-02-05 09:08

（五）tensorflow 1.x中关于BN层的坑

在最近进行模型训练时，遇到了一些BN层的坑，特此记录一下。问题描述：模型训练的时候，训练集上的准确率很高，测试集的表现很差，排除了其他原因后，锁定在了slim的batch_norm的使用上。
神经网络爱好者·2023-02-04 21:22

Batch Normalization在联邦学习中的应用

回想一下联邦学习（FL）中的FedAvg，这个算法是将每个参与方的模型的所有参数进行加权平均聚合，包括BatchNormalization（BN）的参数。再回顾一下BN。
联邦学习小白·2023-02-04 11:51

深度学习中初始化权重

文章目录tensorflow权重初始化方法常见的初始化方法BN初始化总结权重的初始化最好不要用零或随机数初始化权重，因为如果初始权重太小，则信号在穿过每一层时会收缩，会导致小而无用。
星空下0516·2023-02-04 08:06

net.train()和net.eval()

设置之后会对前向传播相关进行过滤，会关闭dropoutBN等#如果网络本身没有BN和dropout，那就没区别了。2、net.train()#将模型设置为训练模式：默认参数是Train。
cs_dn_268·2023-02-04 00:29

2021-05-05

有两组数据（a1,a2,…,an）和(b1,b2,…,bn)，其中值为正整数或正数，每组数据的数量是n，a1>a2>…>an>b1>b2>…>bn>0，证明：f=1/(a1-b1)+1/(a2-b2)+
争做卷王一号·2023-02-03 15:06

AdaQuant：改进训练后神经网络量化：分层校准和整数编程

改进训练后神经网络量化：分层校准和整数编程摘要方法AdaQuant：在校准数据集上的逐层量化校验集的大小IntegerProgramming：实现每层的比特分配基本公式Batch-NormTuning重构BN
AI异构·2023-02-03 14:04

【深度学习】Layer Normalization

【深度学习】BatchNormalization_littlemichelle-CSDN博客与BN的原理一致，只是归一化的对象不同。
littlemichelle·2023-02-03 13:44

Layer Normalization解析

为什么不使用直接BN呢，因为在RNN这类时序网络中，时序的长度并不是一个
太阳花的小绿豆·2023-02-03 13:43

【小白学PyTorch】21 Keras的API详解（下）池化、Normalization层

作者WX：cyx645016617.参考目录：文章目录1池化层1.1最大池化层1.2平均池化层1.3全局最大池化层1.4全局平均池化层2Normalization2.1BN2.2LN下篇的内容中，主要讲解这些内容
微信公众号[机器学习炼丹术]·2023-02-03 13:12

Batch normalization和Instance normalization 在域适应问题中的的作用

在研究这个问题的时候我发现，原来我一直认为的BN算法也是可以应用到域适应这个方面的。其实在域适应这个问题之前还有一个IN算法在风格迁移问上有着广泛的应用。这两个有什么区别呢。
skyfengye·2023-02-03 13:42

深度学习基础知识（三）--- Normalization 规范化 操作

-张俊林-深度学习中的Normalization模型-https://zhuanlan.zhihu.com/p/43200897知乎专栏-Juliuszh-详解深度学习中的Normalization，BN
Teeyohuang·2023-02-03 13:41
上一页 9 10 11 12 13 14 15 16 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他