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51CTO-深度学习顶级论文算法|Faster-rcnn整体框架流程|唐宇迪|中国AI数据|文章6
作者:CNAI / 2019-09-03 / 浏览次数:76

51CTO-深度学习顶级论文算法|Faster-rcnn整体框架流程|唐宇迪|中国AI数据|文章6

深度学习算法
我知道的,他是通过这个方式,我们通过了这个loss方式,
就能够让咱们这个网络呀去学习爱他会不断的去尝试,他会去猜唉,
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你这个18是什么意思啊?我一定要猜一定要猜是吧?
每一次跌倒都不知道能跟咱们这个帽子对上了,是吧?
而且他终于猜到了咱们是要做一件什么事,他是怎么猜到通过这个路子,
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咱们给定了内部给定了,就是说他每一每一次拆的时候他都会算一下这个帽子。
阿里云iDST褚崴:分布式深度学习算法产品及其在蚂蚁金服业务中的应用 ...
没事大的小的大的小的,是吧?最终他发现了,当咱们把这个filter比如说这里这18个课程图,
我们有9个特征图表示前景,有特殊表示后脚,而这9个图分别跟9种。
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不同的是蓝色对应上的时候,他这个loss值是最低的,那么他就用这种方式了,
所以说呀,这些18呀,36万都是咱们想象出来的,在实际的网络中啊这些啊。
吃了这些东西啊,有吗?根本就不存在的,在整个神经网络中他根本没有这个矿的概念,
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根本不会出现,我们这有个1:22:1啊什么样的框的大小?
人工智能、机器学习及深度学习之间的关系
这些东西啊?没有啊,什么1:22:1相框的大小啊,
以及咱们这些东西啊,都是网络自己学习到的,咱们给的是什么?
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我能给的是他都弄死,咱们需要改而不同大小的框。
我们对于最终的渴望的猝死的一个loss的大小,
不同大小的框对于他是不是物体的一个,这一个的大小咱们通过闹事了,
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不断的让网络去学啊,我觉得,这个东西才是深度学习的实质。
从统计机器学习视角理解深度学习:算法、理论与可扩展计算| 互联网数据 ...
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