Fashion-MNIST中包含的10个类别，分别为t-shirt（T恤）、trouser（裤子）、pullover（套衫）、dress（连衣裙）、coat（外套）、sandal（凉鞋）、shirt（衬衫）、sneaker（运动鞋）、bag（包）和ankle boot（短靴）。Fashion-MNIST由10个类别的图像组成， 每个类别由训练数据集（train dataset）中的6000张图像

使用简单的代码来说明一下，定义矩阵X、W_xh、H和W_hh，它们的形状分别为(3, 1)、(1, 4)、(3, 4)和(4, 4)。沿列（轴1）进行拼接X和H，沿行（轴0）拼接矩阵W_xh和W_hh，两个拼接分别产生形状(3,5)、(5,4)的矩阵，相乘为(3,4)的矩阵。定义init_rnn_state函数在初始化时返回隐状态，该函数的返回是一个张量，张量全用0填充，形状为（批量大小，隐藏单元

过渡层可以用来控制模型复杂度，它通过1x1卷积层来减小通道数，并使用步幅为2的平均汇聚层减半高和宽，从而进一步降低模型复杂度。在前向传播中，将每个卷积块的输入和输出在通道维上连结。在每个模块之间，ResNet通过步幅为2的残差块减小高和宽，DenseNet则使用过渡层来减半高和宽，并减半通道数。DenseNet使用4个稠密块，稠密块里的卷积层通道数（即增长率）设为32，所以每个稠密块将增加128个

重新安装Anaconda失败，显示Failed to link extracted packages to D:\Anaconda\anaconda3。C盘——>用户——>admin（用户名）——>.condarc。，这个文件是你之前配置镜像源所用到的文件。1、C盘，进入用户文件夹。2、点击你创建的用户。

通过逐渐聚合信息，生成越来越粗糙的映射，最终实现学习全局表示的目标，同时将卷积图层的所有优势保留在中间层。当输入包含多个通道时，需要构造一个与输入数据具有相同输入通道数的卷积核，以便与输入数据进行互相关运算。汇聚层与卷积层的原理大体相似，只不过把互相关运算换成求最大值或者求平均值。（padding）：在输入图像的边界填充元素（通常填充元素是0）不同颜色所选的区域与同一个卷积核做互相关运算，最后得到

过渡层可以用来控制模型复杂度，它通过1x1卷积层来减小通道数，并使用步幅为2的平均汇聚层减半高和宽，从而进一步降低模型复杂度。在前向传播中，将每个卷积块的输入和输出在通道维上连结。在每个模块之间，ResNet通过步幅为2的残差块减小高和宽，DenseNet则使用过渡层来减半高和宽，并减半通道数。DenseNet使用4个稠密块，稠密块里的卷积层通道数（即增长率）设为32，所以每个稠密块将增加128个

查看我python的版本和numpy的版本。版本，但需要注意你的。

在使用 YOLOv8 进行训练时，默认的优化器是 SGD（Stochastic Gradient Descent），可以通过命令行参数或代码修改优化器为 Adam。我训练自己的数据集大概标注了10来张，前面训练的时候P、R、mAP也为0，到后面才开始增长的。在修改数据集后，若之前训练过，在训练前删除这两个train.cache和val.cache。使用YOLOv8训练自己的数据集时，出现P、R、m

在自己想用yolo训练自己的数据集时，有时候会自己标注10来张图片进行测试，但训练100个epoch各项数据仍然为0，这时就会怀疑是否是自己的数据量不够，还是模型错误，还是哪个步骤没弄对，这里有一个简单的排除方法，可以测试自己的数据质量是否达标。，重复2次及以上，至少就有30几张图片和标签了，然后再次训练，这时候P、R、mAP都有值，但很小。所以你就需要考虑数据质量的问题了，搜集不同的图片进行标注

库实现，如果没有需要在命令行执行。