2D animation,SVG文件

这篇post主要为了了解动画的原理,始末,已经一些常用的技术路线,为之后可能遇到的工作做准备。

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RDSNet总结文档

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约束项以及约束的含义

我们在训练神经网络的时候,总是希望网络能够有很强的抗干扰能力,对参数,对数据波动不敏感。因此我们需要引入约束项,规范参数的分布。

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优化器总结

本文总结了常用的优化器,以及优化器的优缺点等。

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深度学习知识点总结1

[TOC]

梯度消失与梯度爆炸问题

训练神经网络时,神经网络各层的参数逐层累乘,因此在训练一个深度网络的时候,每层的参数累乘结果大于1,累乘n次之后则会出现梯度爆炸,反之小于1则出现梯度消失问题。

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cpp常见的考点

不定时总结cpp可能问到的考点。

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resume summary(1)

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RDSNet

RDSNet的一个亮点在于同一个网络同时学习目标检测和目标分割,这两个任务相互促进提升模型精度。RDSNet提出了双流结构,分别取学习目标尺度和像素尺度上的物体。同时两条流上的信息相互融合,相互促进各自的训练。object level为pixel level提供了实例信息,为pixel提供一些分割上的先验。pixel level为object level重新定义边框的定位,提升精度。

在这个结构中,来自两个流的信息是交替融合,即对象层的信息引入实例意识和翻译差异到像素级,像素级的信息-在对象级别细化对象的定位精度作为回报

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LR 推导

逻辑斯蒂回归是一种二分类模型,使用sigmoid函数判别函数,下面将详细讲一下逻辑回归的原理。

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TrackIn:BERT five-classification on MSMARCO.md

这篇post主要构建一个BERT的五分类模型,然后研究使用TrackIn来确定样本在模型训练中,对模型inference的影响。

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