【核心概念】图像分类和目标检测中的正负样本划分以及架构理解
1.前言 理解有监督的深度学习的关键在于将 推理 和 训练 阶段进行分开，分别理解各种深度神经网络架构的推理和训练阶段的操作就可以理解某个模型。 我们定义的模型相当于一个复杂的非线性函数的集合，使用有监督学习的优化方法(如SGD)，我们就可以在这个函数集中优化出来一个 复杂的非线性函数。对于分类问题
推荐阅读
- 你能不能喜欢雨
- SCP命令
- 和为S的连续正整数序列
- 【晨读感悟】你是哪一种人（你是否知道自己的方向？）
- C++中的友元
- 【连载】《夜未央，天未白》第五章:煮饭趣事！
- 【原创】Auto.js get和post 案例
- 【学习笔记】
- 2020-01-29
- Java|【面试资料】 Java中高级核心面试知识解析