对于一些同学来说，Batch Size是一个可以随便调节，以适应不同显存环境的参数，事实真是如此吗？本文将结合一些理论知识，通过大量实验，探讨Batch Size的大小对训练模型及模型性能的影响，希望对大家有所帮助。

本文介绍了几个常用的计算机视觉项目，内附开源的GitHub代码链接。图像反向搜索动漫场景，使用动漫截图搜索该场景的拍摄地。它告诉你该动画在日本动漫中出现的是哪个动画，哪个情节以及确切的时间。GitHub地址：https://github.com/soruly/trace.moe

多模型融合是一种“集百家之所长”的方法，非常受大众喜爱，比如在Kaggle比赛中就经常会用到各种各样的多模型融合实例。其实多模型融合的内容不仅仅局限于本章所介绍的内容，因为本章讲到的只是用于模型输出结果的融合方法，而且这些方法还在不断创新，所以我们最主要的还是要发挥自己的想象力和创造力，这样才有可能发现更多、更优的模型融合方法。

文章中，我们将使用PyTorch从头开始实现一个简单的神经网络。在阅读本篇文章之前，我们默认你已经了解神经网络的工作原理。

本文介绍YOLOv9论文的主要思路。作者提出的可编程梯度信息（PGI）旨在克服信息瓶颈和深度监督在轻量级网络中应用的局限性。GELAN，一种新型高效且轻量的网络架构，被设计出来以优化目标检测任务。GELAN证明了其在不同计算单元和深度配置下的强大性能和稳定性，表明其具有广泛适用性。

通过以下几个方面：架构图&模块改进&正负样本匹配&损失函数解读，5分钟即可理解YOLOv9，建议收藏！

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来源：Coursera吴恩达深度学习课程五一假期结束了，听着梁博的《日落大道》，码字中。非常非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题。跳跃连接（Skip connection）可以从某一层网络层获取激活，然后迅速反馈给另外一层，甚至是神经网络的更深层。利用跳跃连接构建能够训练深度网络的ResNets，有时深度能够超过100层。ResNets是由残差块（Residual bloc

01 神经网络和深度学习（Neural Networks and Deep Learning）1-1 深度学习概论主要介绍：主要对深度学习进行了简要概述。首先，我们使用房价预测的例子来建立最简单的单个神经元组成的神经网络模型。然后，我们将例子复杂化，建立标准的神经网络模型结构。接着，我们从监督式学习入手，介绍了不同的神经网络类型，包括Standard NN，CNN和RNN。不同的神经网络模型适合处

来源：Coursera吴恩达深度学习课程在自然语言处理中，构建语言模型（language model）是最基础的也是最重要的工作之一，并且能用RNN很好地实现。在这个视频中，我们将学习用RNN构建一个语言模型。所以什么是语言模型呢？如上图，比如一个语音识别系统，你听到一个句子，“the apple and pear（pair） salad was delicious.”，所以究竟说了什么？是 “t