从算法的命名上来说,PReLU 是对 ReLU 的进一步限制,事实上 PReLU(Parametric Rectified Linear Unit),也即 PReLU 是增加了参数修正的 ReLU. 在功能范畴上,ReLU . PReLU 和 sigmoid . tanh 函数一样都是作为神经元的激励函数(activation function). 1. ReLU 与 PReLU 注意图中通道的概念,不通的通道对应不同的 $$ 如果 ai=0,那么 PReLU 退化为 ReLU:如果 ai 是一…

在深度学习过程中,会经常看见各成熟网络模型在ImageNet上的Top-1准确率和Top-5准确率的介绍,如下图所示: 那Top-1 Accuracy和Top-5 Accuracy是指什么呢?区别在哪呢?我们知道ImageNet有大概1000个分类,而模型预测某张图片时,会给出1000个按概率从高到低的类别排名, 所谓的Top-1 Accuracy是指排名第一的类别与实际结果相符的准确率, 而Top-5 Accuracy是指排名前五的类别包含实际结果的准确率. 下面的代码可更为直观地说明其中的区…

第七章  跑马灯 activity_main.xml<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:id="@+id/container" android:layout_width="match_parent" an…

如果没有面向对象这种抽象概念的小伙伴,建议先看一下我写的JS基础入门篇(三十四)-面向对象(一)…

SQLAlchemy 教程 -- 基础入门篇 一.课程简介 1.1 实验内容 本课程带领大家使用 SQLAlchemy 连接 MySQL 数据库,创建一个博客应用所需要的数据表,并介绍了使用 SQLAlchemy 进行简单了 CURD 操作及使用 Faker 生成测试数据. 1.2课程知识点 学会用 SQLALchemy 连接数据库(MySQL, SQLite, PostgreSQL), 创建数据表: 掌握表数据之间一对一,一对多及多对多的关系并能转化为对应 SQLAlchemy 描述: 掌握使…

Java工程师学习指南 入门篇 最近有很多小伙伴来问我,Java小白如何入门,如何安排学习路线,每一步应该怎么走比较好.原本我以为之前的几篇文章已经可以解决大家的问题了,其实不然,因为我之前写的文章都是站在Java后端的全局上进行思考和总结的,忽略了很多小白们的感受,而很多朋友都需要更加基础,更加详细的学习路线. 所以,今天我们重新开一个新的专题,分别按照四篇文章讲述Java的学习路线(分别是入门篇,初级篇,中级篇,高级篇),笔者也打算趁此机会,回忆一下自己的Java学习历程.今天我们要讲的是,…

Linux及Arm-Linux程序开发笔记(零基础入门篇)  作者:一点一滴的Beer http://beer.cnblogs.com/ 本文地址:http://www.cnblogs.com/beer/archive/2011/05/05/2037449.html 目录 一.Arm-Linux程序开发平台简要介绍... 3 1.1程序开发所需系统及开发语言... 3 1.2系统平台搭建方式... 4 二.Linux开发平台搭建... 5 2.1安装虚拟工作站... 5 2.2安装Linux虚拟…

Linux及Arm-Linux程序开发笔记(零基础入门篇) 作者:一点一滴的Beer http://beer.cnblogs.com/ 本文地址:http://www.cnblogs.com/beer/archive/2011/05/05/2037449.html 目录 一.Arm-Linux程序开发平台简要介绍... 3 1.1程序开发所需系统及开发语言... 3 1.2系统平台搭建方式... 4 二.Linux开发平台搭建... 5 2.1安装虚拟工作站... 5 2.2安装Linux虚拟机…

PHP学习笔记 - 入门篇(5) 语言结构语句 顺序结构 eg: <?php $shoesPrice = 49; //鞋子单价 $shoesNum = 1; //鞋子数量 $shoesMoney = $shoesPrice * $shoesNum; $shirtPrice = 99; //衬衣单价 $shirtNum = 2; //衬衣数量 $shirtMoney = $shirtPrice * $shirtNum; $orderMoney = $shoesMoney + $shirtMoney…

<深度学习基础> 卷积神经网络,循环神经网络,LSTM与GRU,梯度消失与梯度爆炸,激活函数,防止过拟合的方法,dropout,batch normalization,各类经典的网络结构,各类优化方法 1.卷积神经网络工作原理的直观解释 https://www.zhihu.com/question/39022858 简单来说,在一定意义上,训练CNN就是在训练每一个卷积层的滤波器.让这些滤波器组对特定的模式有高的激活能力,以达到CNN网络的分类/检测等目的. 2.卷积神经网络的复杂度分析 ht…