大家细想便会发现，的确，对于神经网络的各层输出，由于它们经过了层内操作作用，其分布显然与各层对应的输入信号分布不同，而且差异会随着网络深度增大而增大，可是它们所能“指示”的样本标记（label）仍然是不变的，这便符合了covariate shift的定义。从上图可以很容易地看出，由于L2范数解范围是圆，所以相切的点有很大可能不在坐标轴上，而由于L1范数是菱形（顶点是凸出来的），其相切的点更可能在坐

图像本身的变化将有助于模型对未见数据的泛化，从而不会对数据进行过拟合。以上整理的都是我们常见的数据增强技术，torchvision中还包含了很多方法，可以在他的文档中找到：https://pytorch.org/vision/stable/transforms.html。

httpshttps当前的目标检测器通常由一个与检测任务无关的主干特征提取器和一组包含检测专用先验知识的颈部和头部组成。颈部/头部中的常见组件可能包括感兴趣区域（RoI）操作、区域候选网络（RPN）或锚、特征金字塔网络（FPN）等。如果用于特定任务的颈部/头部的设计与主干的设计解耦，它们可以并行发展。从经验上看，目标检测研究受益于对通用主干和检测专用模块的大量独立探索。长期以来，由于卷积网络的实际

姿态估计模型在实际工程部署中，大家经常会遇见的一个问题是模型在单张图片上表现得好好的，但到了视频或摄像头上预测结果就会开始出现抖动，这显然不是我们希望看到的。https和https。之前我看到过这样一种说法，卡尔曼滤波是优秀算法工程师的护城河，足以说明其难度和重要性。但实际上，这些滤波器都需要仔细调校滤波强度，而过强的不可避免地会造成输出结果的滞后，在一些对实时性要求高的场景下不够适用。本文提出了

使用Keras.js，可以轻松地生成神经网络模型的摘要。摘要提供了模型的层级结构、层级名称、输出形状和可训练参数数量等信息。这有助于用户快速了解模型的组成和规模。

先引入库（事实上是在构建时引入的）note9_train.pyimport torchvisionfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriterfrom note9_LeNet import *from torch import nnfrom torch.utils.data import DataLoader其中note9_LeNet中存放的是

PT方法占用显存更大，因为也增加了很多而外参数;测试耗时，采用float16进行模型推理，由于其他方法均增加了额外参数，因此其他方法的推理耗时会比Freeze方法要高。当然由于是生成模型，所以生成的长度也会影响耗时;模型在指定任务上微调之后，并没有丧失原有能力，例如生成“帮我写个快排算法”，依然可以生成-快排代码;

文章目录1 什么是GAN？2 GAN存在的问题3 训练的经验3.1 不要纠结于损失函数的选择3.2 关于增加模型的容量3.3 尝试改变标签3.4 尝试使用 batch normalization3.5 尝试分次训练3.6 最好不要提早结束3.7 关于k的选择3.8 关于学习率3.9 增加噪声3.10 不要使用性能太好的判别器3.10 可以尝试最新的multi-scale gradient方法3.1

本文整理汇总了90+深度学习各方向的开源数据集，包含了小目标检测、目标检测、工业缺陷检测、人脸识别、姿态估计、图像分割、图像识别等方向。附下载链接。

1.请简要介绍下SVM。SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。扩展：支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机，又称为硬间隔支持向量机