作者&编辑:李中梁引言 上文提过不要在神经网络中使用dropout层,用BN层可以获得更好的模型。经典论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》提出了Batch Normalization 批标准化的概念, towardsdatascience上一文《Intuit and Implement: Batch Normalization》详细解释了BN的原理,并通过在Cifar 100上的实验证明了其有效性。全文编译如下。 神经网络在训练过程中的问题
2021-10-28 17:02:25 369KB al ali c
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gltf2glb GLTF到二进制GLTF(GLB)转换器 由克里斯托弗·米切尔(Christopher Mitchell)博士创建。 Geopipe,Inc.等 这个项目的灵感来自 ,它是从Javascript到Python的直接端口,并带有大量错误修正。 它可以为Cesium 3D Tiles创建b3dm和i3dm文件。 它还包括一个packcmpt工具,用于将一个或多个i3dm / b3dm模型组合到单个cmpt文件中。 用法 gltf2glb $ ./gltf2glb.py -h usage: gltf2glb.py [-h] [-e] [-c] [-i I3DM] [-b B3DM] [-o OUTPUT] filename Converts GLTF to GLB positional arguments: filename optional arguments:
2021-10-20 21:27:36 16KB Python
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自己微调版本,含注释和数据集,一个程序就能运行,是吴恩达深度学习课程的课后作业
2021-10-19 10:46:24 23KB 吴恩达 梯度下降 Momentum Adam
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基于bat(dos命令)开发的命令行打字程序
2021-10-18 17:07:53 524KB batch
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适用于Windows Server 2012的安全加固脚本。1.关闭不要的服务;2.阻止危险端口;3.必备的安全策略(密码、审核等),可以添加其他功能。
2021-10-13 21:00:15 55KB cmd batch 运维 自动化脚本
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轻松引领进入数据批处理世界:基本特性和新特性,快速入门的Hello World。 深度探索Spring Batch 批处理框架的核心概念:作业配置、作业步配置,以及Spring Batch 框架中经典的三步走策略。 快速提升数据批处理的能力:高性能、高可靠性、并行处理。
2021-09-27 13:40:45 87.78MB Spring Batch framwork
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1.资源内包含两个脚本:encode.bat和decode.bat 2.encode.bat负责给(.pdf, .doc, .xls, .xlsx, .docx, .txt等格式文件)添加(.sugon)的后缀;decode负责将所在所有后缀为(.sugon)的文件去掉.sguon后缀,还原文件; 3.使用说明:将encode和decode放在需要处理的磁盘路径下(系统盘慎重,不建议在系统盘下操作),双击脚本,脚本开始执行,待脚本提示结束时,表示处理完毕。
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media-autobuild_suite 在打开问题之前,直接从执行套件中检查是否是问题。 这不是Doom9,reddit,stackoverflow或任何其他有关所编译内容的一般问题的论坛。 这个脚本可以构建它们,仅此而已。 此源代码也反映在。 该套件中的大多数git源都使用GitHub,因此,如果该套件出现故障,在那时运行该套件可能没有用。 下载 有关编译器环境的信息,请参见Wiki,那里还提供了有关如何编译自己的工具的示例。 随附的工具和库 这些库的FFmpeg(共享或静态)(都是可选的,但除非另有说明,否则默认情况下进行编译): 轻巧的身材: amd amf编码器(内置) CUDA(内置) cuda-llvm(内置) cuvid(内置) ffnvcodec(git) libaom(git) libdav1d(git) libfdk-aac(git) 如果不
2021-09-20 10:19:44 99KB ffmpeg powershell mpv batch
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论文地址:https://arxiv.org/pdf/1911.09737.pdf 笔记内容: 论文总览 论文图表与内容 Normalization各种方法回顾(BN,GN,LN,IN) 论文总览: 1、解决的问题:BN(Batch Normalization)在mini-batch尺寸太小的时候会降低训练效果,GN(Group Normalization),Batch Renormalization都在解决这些问题,但是达不到BN在大batch上的表现,或在小batch上表现不佳 2、FRN表现:FRN结合归一化和激活函数的方式,替代其他的归一化与激活函数的结合,在各个batch si
2021-09-19 14:19:15 1.34MB batch c size
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本文介绍了tensorflow中next_batch的具体使用,分享给大家,具体如下: 此处给出了几种不同的next_batch方法,该文章只是做出代码片段的解释,以备以后查看: def next_batch(self, batch_size, fake_data=False): """Return the next `batch_size` examples from this data set.""" if fake_data: fake_image = [1] * 784 if self.one_hot: fake_label = [1] + [0] *
2021-09-09 15:58:08 46KB batch c ex
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