一、遗传算法（1）遗传算法是解决搜索问题的一种通用算法，对于各种通用问题都可以使用。搜索算法的共同特征为：① 首先组成一组候选解② 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度③ 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解④ 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解。在遗传算法中，上述几个特征以一种特殊的方式组合在一起：基于染色体群的并行搜索，带有猜测性质的选择操作、交换操作和突变操作。这种特殊的组合

CVPR 2020Deng-Ping Fan, Ge-Peng Ji, Guolei Sun, Ming-Ming Cheng, Jianbing Shen, Ling Shaohttps://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Fan_Camouflaged_Object_Detection_CVPR_2020_paper.html一、简介伪

1 开发环境本实验使用pytorch深度学习网络架构。2 BP神经网络相关知识2.1 激活函数激活函数的作用是加入非线性因素,从而提高神经网络对模型的表达能力,解决线性模型所不能解决的问题。上图是sigmoid激活函数。计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法。反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况，从而无法完成深层网络的训练。上图是tanh激活函数。上图是ReLU激活函数。ReLU 的收敛

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有关模型的介绍：https://blog.csdn.net/qq_41684249/article/details/115342560?spm=1001.2014.3001.5502一、模型结构二、Pytorch编程实现编写MobileFaceNets.py文件。from torch.nn import Linear, Conv2d, BatchNorm1d, BatchNorm2d, PReLU

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