本次为《对比度和亮度调整》与《背景相减两个实验》源码地址在文末。

【山东大学数字图像处理实验（五）】快速均值滤波

山东大学数字图像处理实验（三）

【代码】山东大学数字图像处理实验（一）

【山东大学数字图像处理实验】双边滤波

文章目录1.前言2.作用及原因2.1.Batch Normalization2.1.1训练时的BN层2.1.2测试时的BN层2.2.Dropout3.总结1.前言在使用Pytorch进行模型的训练和测试时，我们总能在训练部分的最前面看到model.train()，在测试部分最前面看到model.eval()。这两种语法起到什么作用呢？对BN 和 Dropout 的介绍，可参考 Dropout &a

基于transformers的大模型推理框架

Regularization无正则项的模型结果training Accuracy：0.9478text Accuracy：0.915可以看到测试集的准确度小于训练集的准确度(https://s3.bmp.ovh/imgs/2021/10/cc65ea6438bb6f94.png#pic_center)][外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-v0BbO7yv-

文章目录1.前言2.作用及原因2.1.Batch Normalization2.1.1训练时的BN层2.1.2测试时的BN层2.2.Dropout3.总结1.前言在使用Pytorch进行模型的训练和测试时，我们总能在训练部分的最前面看到model.train()，在测试部分最前面看到model.eval()。这两种语法起到什么作用呢？对BN 和 Dropout 的介绍，可参考 Dropout &a

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