无规范化网络和SGD的Tensorflow实现-自适应梯度剪切 论文： : 原始代码： : 安装及使用 我建议使用Docker运行代码： docker build -t nfnets/imagenet:latest --build-arg USER_ID=$(id -u) --build-arg GROUP_ID=$(id -g) . 要在imagenet数据集上训练NFNet，请执行以下操作： docker run --rm -it --gpus all -v $(pwd):/tf -p 8889:8888 -p 6006:6006 nfnets/imagenet:latest python train.py --variant F0 --batch_size 4096 --num_epochs 360 请参阅train.py模块以获取更多参数。 预先训练的权重已转换为

使用方法见：https://blog.csdn.net/upset_ming/article/details/94435648 1. 修改了以前版本中的一些BUG 2. 可以适配360、密信、海泰等国密浏览器 3. 支持国密SSL双向认证

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间隔=ci(x,confidence,dim); 向量或二维矩阵的 90%、95% 或 99% 置信区间可选的 dim 指的是维度，必须为 1 或 2（默认为 1）。 可选的置信度必须是 90、95 或 99（默认为 95）。 计算为标准误差乘以 t 的临界双尾值，对于 a=0.10、0.05 或 0.01（参见心理学统计方法，DC Howell）。 当总体标准差未知时，此公式适用。 随着 n 变大，则 t 分布接近正态分布。 所以，如果 n>120，使用 z 而不是 t（例如 1.96 标准误差，95% 间隔） 雷蒙德·雷诺兹（Raymond Reynolds）06/11/23

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