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标题指数噪声指数噪声指数噪声的PDF为P(z)={ae−az,z≥00,z<0(5.10)P(z) = \begin{cases} ae^{-az}, & z\geq 0 \\ 0, & z < 0 \end{cases} \tag{5.10}P(z)={ae−az,0,z≥0z<0(5.10)均值和方差为zˉ=1a(5.11)\bar{z} = \frac{
目录平滑(低通)空间滤波器低通高斯滤波器核统计排序(非线性)滤波器平滑(低通)空间滤波器平滑(也称平均)空间滤波器用于降低灰度的急剧过渡在图像重取样之前平滑图像以减少混淆用于减少图像中无关细节平滑因灰度级数量不足导致的图像中的伪轮廓平滑核与一幅图像的卷积会模糊图像低通高斯滤波器核高斯核是唯一可分离的圆对称(也称各向同性,意味它们的响应与方向无关)核。w(s,t)=G(s,t)=Ke−s2+t22σ
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目录使用低通频率域滤波器平滑图像理想低通滤波器(ILPF)高斯低通滤波器(GLPF)巴特沃斯低通滤波器低通滤波的例子使用低通频率域滤波器平滑图像理想低通滤波器(ILPF)在以原点为中心的一个圆内无衰减地通过所有频率,而在这个圆外“截止”所有的频率的二维低通滤波器。H(u,v)={1,D(u,v)≤D00,D(u,v)>D0(4.111)H(u, v) = \begin{cases} 1, &
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深度学习常用激活函数 公式与导数的推导过程,sigmoid, relu, leaky relu(p relu), elu, sgn等

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一 项目展示下面可以看到验证集可以到了0.9823了,实际上,在下面的另外一个训练,可以得到0.9839,我保守的写了0.982二 项目参数展示我们先来看看LeNet 5 的结构与参数,参数有61,706个。这个是我用keras写的,可以看到参数只有886个。项目代码我们来看一下模型的代码,模型由传统卷积改成了可分离卷积;这里padding 主要是为了后面降维方便而设置这里设置了5层卷积,是考虑到
pytorch 自定义relu 函数的前向传播与反向传播函数
