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摘要: 随着检测器的迅速发展,边框回归取得了巨大的进步。然而,现有的基于IoU的边框回归仍聚焦在通过加入新的损失项来加速收敛,忽视IoU损失项其自身的限制。尽管理论上IoU损失能够
在分割任务中,需要特别注意数据增强方式是不是会影响到标签的变化。比如,图像旋转了90度,则标签也应该旋转90度,否则标签就错位了。我们还将学习dice损失。 既然我们已经讨论了分割体
zai fen ge ren wu zhong , xu yao te bie zhu yi shu ju zeng qiang fang shi shi bu shi hui ying xiang dao biao qian de bian hua 。 bi ru , tu xiang xuan zhuan le 9 0 du , ze biao qian ye ying gai xuan zhuan 9 0 du , fou ze biao qian jiu cuo wei le 。 wo men hai jiang xue xi d i c e sun shi 。 ji ran wo men yi jing tao lun le fen ge ti . . .
一、数据增强概述 数据增强是一种通过使用已有的训练样本数据来生成更多训练数据的方法,可以应用于解决数据不足的问题。数据增强技术可以用来提高模型的泛化能力,减少过拟合现象。
在序列推荐,尤其是短视频推荐领域,优化用户留存十分重要,因为它直接影响了App的核心指标,例如日活(DAU), 使用时长(dwell time)等。现有的序列推荐算法普遍着重于优化短期指标如点击
SciPy >= 0.9 NetworkX >= 1.9 Pip安装: $ pip install -U scikit-fuzzy 注意:这安装之前一定要检查是否装有Nump和Scipy,至于NetworkX似乎并不一定要用(当然
今天给大家聊聊机器学习领域中,存在的一些自动化超参数寻优库。优化基模型选择的耳熟能详的支持向量机模型,就用不同的自动化寻参工具来实现SVM参数的优化。 介绍 Auto-Sklearn Auto
本系列主要想讲讲可微编程时代的量化策略研究范式。国内似乎还没有人讲过这个,就由我来抛砖引玉吧。本篇是系列第一篇,我想聊聊什么是可微编程,可供我们选择的工具有哪些,它们各自
第 1 行和第 2 行导入 NumPy 和 SciPy 包。在第 3 行创建矩阵A。请记住,我们在本节中会一直使用矩阵A。第 4 行将矩阵A分解为三个矩阵——P、L和U。第 5 行到第 7 行打印矩阵P、L和U
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(一)为什么要用Gumbel softmax trick 在深度学习中,对某一个离散随机变量X进行采样,并且又要保证采样过程是可导的(因为要用梯度下降进行优化,并且用BP进行权重更新),那么就可以用Gu
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