权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）

汽车行业深度研究报告：2021年电动智能车供给爆发，争夺高端定价权-20210217-华创证券-15页.pdf

PyTorch图像模型 赞助商 非常感谢我的的支持！ 除了以上链接的赞助商之外，我还从以下位置获得了硬件和/或云资源： 英伟达（ ） TFRC（ ） 我很幸运能够自己投入大量时间和金钱来支持这个项目和其他开源项目。 但是，随着项目范围的扩大，需要外部支持来继续当前的硬件，基础设施和电力成本轨迹。 什么是新的 2021年5月5日 从添加MLP-Mixer模型和端口预训练权重 从添加CaiT模型和预训练权重 从添加ResNet-RS模型和权重。 添加CoaT模型和权重。 感谢 为TResNet，MobileNet-V3，ViT模型添加新的ImageNet-21k权重和微调的权重。 谢谢 添加GhostNet模型和权重。 谢 更新ByoaNet注意模型 改进SA模块的初始化 将基于实验的独立Swin attn模块和swinnet 实验的一致“ 26t”模型定义。 添加改进的E

针对基于L1 范数约束的压缩感知理论的恢复算法出现虚假目标,恶化DOA估计性能的问题,提出了一种基于加权L1 范数的CS-DOA估计算法.该算法利用噪声子空间与信号子空间的正交性,构造了一个加权矩阵,然后对L1 范数约束模型进行加权.通过此加权处理,该算法能够使恢复的系数向量具有更好的稀疏性,并能有效地抑制伪峰,从而获得更精确的DOA估计.仿真结果验证了算法的有效性.

最大权值最小生成树 贪心算法实现。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

2．初始权值的选择 在前馈多层神经网络的BP算法中，初始权、阈值一般是在一个固定范围内按均匀分布随机产生的。一般文献认为初始权值范围为-1～＋1之间，初始权值的选择对于局部极小点的防止和网络收敛速度的提高均有一定程度的影响，如果初始权值范围选择不当，学习过程一开始就可能进入“假饱和”现象，甚至进入局部极小点，网络根本不收敛。初始权、阈值的选择因具体的网络结构模式和训练样本不同而有所差别，一般应视实际情况而定。本文考察了不同初始权、阈值的赋值范围对网络收敛速度的影响，确定本文神经网络模型的初始权和阈值的随机赋值范围为－0.5～+0.5。

相位解缠是干涉合成孔径雷达（InSAR）成像的关键步骤之一。首先采用正余弦均值滤波法去除InSAR图像噪声，然后提出一种改进的最小二乘法，即四向加权最小二乘法，应用该算法进行相位解缠实验。实验结果表明，正余弦均值滤波法不仅对去除噪声非常有效，而且很好的保持了图像边缘信息；四向加权最小二乘法比现有的两向最小二乘法相位解缠更接近真实解缠相位。

提出一种基于FFT谱分解进行噪声倍频程谱分析和插值法求计权声级的算法,以解决传统1/3倍频程谱分析和计权声级算法复杂且精度不高的问题.深入分析了基于FFT频谱求1/3倍频程谱、噪声频谱幅值还原成实际声压值和通过加窗FFT减少幅值误差的方法,研究了计权网络的插值应用方法,并对总声压级求取过程中的易错点进行了剖析.噪声分析试验结果验证了所提出的算法具有精度高、速度快等特性.

包含的函数“ciclefit”估计由数据点表示的圆的半径和中心。 这是使用 Coopes 方法的修改版本（Coope, ID,Circle Fitting by Linear and Nonlinear Least Squares, 1993. http://link.springer.com/article/10.1007/BF00939613 ）实现的，它产生了与 Total 相当的稳健结果最小二乘法仅使用（可直接求解的）线性最小二乘法。 它已被修改为对数据点使用权重（因此使用加权线性最小二乘法）。 添加该修改是为了能够快速且稳健地估计给定路径的（因果）曲率。 包括一个快速演示 (circfit_DEMO.m)，它展示了一般的圆拟合以及如何使用它来估计曲率。

yoloV3与训练的权重文件，基于coco数据集，下载下来直接就可以使用