咻咻咻哈-CSDN博客

原创 Lasso回归系列四：Group Lasso，Sparse Group Lasso

Lasso变体：Group Lasso，Sparse Group Lasso

2022-11-24 11:46:11 3876

原创 Lasso回归系列一：用LASSO回归做特征筛选踩坑记

用LASSO回归做特征筛选什么时候用，怎么用

2022-11-24 11:43:55 5373 2

原创 Lasso回归系列三：机器学习中的L0, L1, L2, L2,1范数

机器学习中的L0, L1, L2, L2,1范数

2022-11-24 10:56:38 740

原创对比学习系列论文

对比学习系列论文——Supervised Contrastive Learning和它的周边

2022-06-05 22:31:44 578

DenseNet和ResNet的区别有哪些ResNetDenseNet1贡献提出残差学习来解决网络加深出现的退化问题提出稠密shortcuts来缓解梯度消失问题，加强特征传播，实现特征重用，大大减少了参数量2当前层的输入不同∑i=0lXi\sum_{i=0}^{l}{X_i}∑i=0lXi(前面所有层输输出相加)Concate(X0,X1,...,Xl)Concate(X_0,X_1,...,X_l)Concate(X0,X1,...,Xl)(通道维度相

2022-05-17 22:43:35 1184

原创 Batch Normalization的原理和作用

Batch Normalization的原理和作用论文链接：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift（Machine Learning 2015）BN是什么在神经网络中，每一层的输出是下一层的输入，神经网络通过反向传播调整参数。但是我们知道在反向传播的过程中，每一层的参数根据前一层参数变化前的输出进行参数的调整，区别于SVM这些有固定输入的模型，这就导致神经网

2022-05-04 22:10:35 2245

翻译 mixup

数据增强之mixup

2022-04-20 22:40:28 820 2

qq_40924873的博客

原创 Lasso回归系列四：Group Lasso，Sparse Group Lasso

原创 Lasso回归系列一：用LASSO回归做特征筛选踩坑记

原创 Lasso回归系列二：Lasso回归/岭回归的原理

原创 Lasso回归系列三：机器学习中的L0, L1, L2, L2,1范数

原创 Mac labelme安装及运行时崩溃bug解决

原创对比学习系列论文

原创 DenseNet和ResNet的区别有哪些

原创 Batch Normalization的原理和作用

翻译 mixup

空空如也

空空如也