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作者 Mchord 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共85則

限定看板：DataScience

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[討論] 對於1x1 kernel(convolution)的功用

[ DataScience ]13 留言, 推噓總分: +6

作者: CVPR - 發表於 2018/07/24 02:27(7年前)

5^F→Mchord: fully connect是所有feature map所有位置，你文中描述的07/24 14:09

6^F→Mchord: 比較像是global depth wise convolution之類的的東西07/24 14:09

Re: [問題] convolution with stride VS. pooling

[ DataScience ]24 留言, 推噓總分: +5

作者: robert780612 - 發表於 2018/06/26 10:58(7年前)

3^F推Mchord: 這篇是只有在classification benchmark，但對detection和s06/26 22:41

4^F→Mchord: egmentation就不會是沒有loss06/26 22:41

[問題] convolution with stride VS. pooling

[ DataScience ]10 留言, 推噓總分: +2

作者: Haikyuu - 發表於 2018/06/18 03:58(7年前)

2^F→Mchord: Pooling會造成一定程度的平移不變性，純圖片辨識或特徵抽06/18 10:56

3^F→Mchord: 取很適合，但偵測等牽涉到定位的問題則否。06/18 10:56

6^F→Mchord: stride2跟pooling2出來值就不一樣了，不會有loss是指哪個06/19 20:32

7^F→Mchord: 方面？06/19 20:32

[徵求] 解釋深度學習原理易懂的文章(已整理)

[ DataScience ]47 留言, 推噓總分: +15

作者: ponponjerry - 發表於 2018/06/12 20:36(7年前)

7^F→Mchord: 演算法最重要就backpropagation，深度學習用universal fun06/13 00:52

8^F→Mchord: ction approximator看待它就好，特殊結構如convolution或l06/13 00:52

9^F→Mchord: stm等才比較容易有物理意義去說明06/13 00:52

[問題] 實用上CNN怎麼解決不同影像大小問題

[ DataScience ]15 留言, 推噓總分: +7

作者: jaids - 發表於 2018/05/30 06:08(7年前)

3^F→Mchord: 不想resize input的話就不要用inner product05/30 07:37

[討論] Precision & Recall

[ DataScience ]18 留言, 推噓總分: +2

作者: ken83715 - 發表於 2018/05/19 01:47(7年前)

15^F→Mchord: 身份認證系列基本上FP都要是零，多按幾次指紋完全不影響05/19 08:58

16^F→Mchord: 使用05/19 08:58

[問題] 機器學習在動漫的應用

[ DataScience ]16 留言, 推噓總分: +3

作者: CVPR - 發表於 2018/05/13 18:15(7年前)

5^F→Mchord: https://github.com/lllyasviel/style2paints05/13 20:59

6^F→Mchord: 上面連結的project很完整。另外，pixiv sketch也有自動上05/13 21:03

7^F→Mchord: 色的功能，好像是Chainer做的05/13 21:03

[問題] 請問不同角度的物體識別

[ DataScience ]5 留言, 推噓總分: 0

作者: PyTorch - 發表於 2018/05/07 20:10(7年前)

1^F→Mchord: 最近蠻多往這方向的研究，例如Spherical CNNs05/07 22:46

2^F→Mchord: 但實務上現有的方法只要資料夠多依然能克服一定的角度變05/07 22:50

3^F→Mchord: 化05/07 22:50

[問題] 數據類職業進修

[ DataScience ]40 留言, 推噓總分: +5

作者: janet5141li - 發表於 2018/04/24 00:47(7年前)

25^F→Mchord: 教大數據也比做大數據簡單啊...04/24 20:02

[問題] Convolution層之間的activation function

[ DataScience ]53 留言, 推噓總分: +17

作者: PyTorch - 發表於 2018/04/21 18:13(7年前)

22^F→Mchord: deep learning是universal function approximator04/22 14:22

23^F→Mchord: 物理意義都是硬解釋出來的比較多，倒回去找你覺得有意義的04/22 14:22

24^F→Mchord: 出來解釋當然沒問題，但我覺得還是不要過度解釋比較好04/22 14:25

25^F→Mchord: 建議參考DeepMind的https://arxiv.org/abs/1803.0695904/22 14:29

34^F→Mchord: 線性是有定義的，max pooling不滿足f(x+y)=f(x)+f(y)吧04/22 18:44

49^F→Mchord: max([1,-1]) + max([-1,1]) != max([1+(-1),-1+(1)])04/24 20:00

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