AlexNet模型是Hinton的学生Alex Krizhevsky在2012年提出来的。AlexNet包含了几个比较新的技术点,也首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。 AlexNet主要使用的新技术点如下: (1)成功使用ReLU作为CNN的激活函数,并验证其效果在较深的网络超过了sigmoid,解决了sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题。 (2)训练时使用dropout随机忽略一部分神经元,以避免过拟合,主要是最后几个全连接层使用了dropout。 (3)在CNN中使用重叠的最大池化,避免平均池化的模糊化效果。并且提出让步长比池化核的尺寸小,这样池化层的输出之间会有重叠和覆盖,提升了特征的丰富性。 (4)提出了LRN层,对局部的神经元活动创建竞争机制,使其中响应比较大的值变得更大,增强了模型的泛化能力。 (5)使用CUDA加速深度卷积网络的训练,利用GPU强大的并行计算能力,处理神经网络训练时大量的矩阵运算。 (6)数据增强,大大减轻过拟合,提升泛化能力。
2023-03-01 15:22:13 6KB TensorFlow AlexNet模型 深度学习
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把py文件封装成exe文件的小软件
2023-03-01 11:41:36 9.3MB exe
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beziers.py 贝塞尔曲线提供了用于构造,操纵和绘制贝塞尔曲线和路径的各种类。 它主要是为字体设计软件设计的,它使您可以在路径上进行连接,拆分,偏移和执行许多其他操作。 这是一个示例会话: from beziers.point import Point from beziers.path import BezierPath from beziers.cubicbezier import CubicBezier b1 = CubicBezier( Point(412.0,500.0), Point(308.0,665.0), Point(163.0,589.0), Point(163.0,504.0) ) b2 = CubicBezier( Point(163.0,504.0), Point(163.0,424.0), Point(364.0,321.0), Point(
2023-03-01 09:28:48 507KB Python
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多因子策略研究代码框架.20220623 (1).py
2023-02-24 11:30:43 43KB
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python设计模式之建造这模式,指挥类直接和客户对接,调用建造类,然后调用其子类具体实现,然后生成产品对象。
2023-02-20 18:57:13 668B 建造者模式
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这是python发送邮件的源码,支持群发和添加邮件, 文章中有免费下载地址,这里是土豪专用下载地址,
2023-02-20 14:24:40 4KB python 邮件 群发 附件
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与网格正版的有很多改动,只针对《Python从无到有搭建接口(API)自动化测试框架》的测试报告,非此框架勿下载
2023-02-17 10:55:34 28KB 自动化测试报告 HTMLTestRunner
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centos7中python3缺失pip3,用于下载pip3所需的get-pip.py文件。。。。。。。。。。。。。。。
2023-02-15 21:23:06 1.33MB python3
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py-pdf-parser Py PDF Parser是帮助从结构化PDF中提取信息的工具。 完整的详细信息和安装说明可以在以下位置找到: : 该项目基于Sam Whitehall(github.com/samwhitehall)的原始设计和原型。
2023-02-13 16:42:14 509KB pdf parsing pdf-parsing py-pdf-parser
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python带界面任意文法求FIRSTVT和LASTVT集以及求算符优先分析表
2023-02-12 20:45:45 10KB python 编译原理 陈火旺
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