首页
查找话题
首页
为什么dropout正则化经常在视觉方面使用而不是其他?
为什么dropout正则化经常在视觉方面使用而不是其他? 第1页
1
eric314 网友的相关建议:
nlp也会用dropout啊。说起来resnet以后cv这边都不怎么用dropout了,可能是因为取消了大fc层,weight变少,没那么容易过拟合了。
为什么dropout正则化经常在视觉方面使用而不是其他? 的其他答案 点击这里
1
相关话题
正负样本极不平衡的问题?
attention跟一维卷积的区别是啥?
什么叫做泛函空间的大数定律?
Yoshua Bengio为什么能跟Hinton、LeCun相提并论??
有哪些深度学习效果不如传统方法的经典案例?
有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书?
在迁移学习中,只有fine-tune和基于实例的迁移可用在小样本上吗,还有其他的小样本迁移方法吗?
如何评价MXNet发布的1.0版本?
有没有哪些人工的工作是无法被机器替代的?
欧洲有哪些统计机器学习比较强的大学或者研究院的??
前一个讨论
美国陆军为什么被称为三等人?
下一个讨论
如何看待父母口中的游戏毁了一代人?
相关的话题
什么是迁移学习 (Transfer Learning)?这个领域历史发展前景如何?
有谁给解释一下流形以及流形正则化?
为什么交叉熵(cross-entropy)可以用于计算代价?
深度神经网络(DNN)是否模拟了人类大脑皮层结构?
如何评价华为天才少年钟钊团队成功开启了 AutoML 大规模商用的先河?什么是 AutoML?
深度神经网络(DNN)是否模拟了人类大脑皮层结构?
如何学习视频识别技术?
中国人工智能图像识别技术的开创者是谁?
机器学习领域是否已经达到饱和?
各种机器学习算法的应用场景分别是什么(比如朴素贝叶斯、决策树、K 近邻、SVM、逻辑回归最大熵模型)?
如何看待Hinton的论文《Dynamic Routing Between Capsules》?
机器学习小白来提问:关于联邦学习FedAVG和FedSGD的问题?
如果有第谷的数据,现在的机器学习,深度学习有办法学出开普勒三定律吗?
南京大学LAMDA(周志华)组的实力如何?
机器学习小白来提问:关于联邦学习FedAVG和FedSGD的问题?
如何通俗的解释交叉熵与相对熵?
如何看待FAIR提出的8-bit optimizer:效果和32-bit optimizer相当?
Yann LeCun、Geoffrey Hinton或Yoshua Bengio能得图灵奖吗?
学习机器学习有哪些好工具推荐?
什么是反事实分析呀?
除了深度神经网络已经实现的特性以外,大脑还有哪些特性是值得机器学习领域借鉴的?
人工智能在发展到极高的程度之后能否算得上是一种生命?
如何才能看得懂变分贝叶斯方法(Variational Bayesian)?
国内外有哪些做小样本学习(Few-Shot Learning)的优秀团队?
为什么ViT里的image patch要设计成不重叠?
行为识别常用哪种特征提取?
为什么说股票不能通过机器学习来预测?
如何看待字节跳动 AI 实验室总监李磊入职 UCSB?
机器学习里面的流形都是怎么用的?
如何看待多模态transformer,是否会成为多模态领域的主流?
服务条款
联系我们
关于我们
隐私政策
© 2025-05-16 - tinynew.org. All Rights Reserved.
© 2025-05-16 - tinynew.org. 保留所有权利