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作者 KyotoAnime 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共28則

限定看板：DataScience

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[問題] 分類問題最後的softmax前要activation嗎?

[ DataScience ]19 留言, 推噓總分: +7

作者: Haikyuu - 發表於 2018/04/23 21:07(6年前)

10^F推KyotoAnime: 呃...只有最後一層softmax 應該不會有梯度消失的問題04/24 19:00

11^F→KyotoAnime: 吧梯度消失是連續的sigmoid才會有吧04/24 19:00

[問題] 全捲積網路(FCN) 在YOLOV2上訓練的問題

[ DataScience ]59 留言, 推噓總分: +19

作者: NMOSFET - 發表於 2018/04/16 14:18(6年前)

6^F推KyotoAnime: 呃前者也許比較好一點點吧但這幾乎不會是個issue04/17 00:34

12^F推KyotoAnime: 上面幾樓好像怪怪的 yolo確實有resize 但yolov2 可沒04/17 02:07

13^F→KyotoAnime: 有04/17 02:07

14^F→KyotoAnime: 不應該說yolov2的resize是故意讓他變得不一樣大小04/17 02:08

15^F→KyotoAnime: Fc layer本來就會限制input dimension conv layer就04/17 02:09

16^F→KyotoAnime: 不受限04/17 02:09

17^F→KyotoAnime: 至於原po說的loss function需要調整這件事04/17 02:09

18^F推KyotoAnime: 我是沒仔細看啦不過loss function通常是sigma 你的04/17 02:12

19^F→KyotoAnime: 圖像變了 sigma項數就改變了而已在實作上甚至不用改c04/17 02:12

20^F→KyotoAnime: ode 想想numpy.sum()不管有幾個element寫法也都是一04/17 02:12

21^F→KyotoAnime: 樣04/17 02:12

32^F推KyotoAnime: 第一改變大小不叫reshape 是resize reshape是面積不04/17 16:56

33^F→KyotoAnime: 變形狀改變04/17 16:56

34^F推KyotoAnime: 第二他回歸出的東西就是bb 應該不需要resize 如果res04/17 16:59

35^F→KyotoAnime: ize要怎摸做 bilinear? 但裡面除了bb的座標還有信心04/17 16:59

36^F→KyotoAnime: 機率 bilinear會很怪沒有resize的意義04/17 16:59

Re: [問題] 全捲積網路(FCN) 在YOLOV2上訓練的問題

[ DataScience ]12 留言, 推噓總分: +4

作者: ching0629 - 發表於 2018/04/17 13:06(6年前)

4^F推KyotoAnime: 推想問如一個最終終像素在yolo中對應的是32*32個原04/17 16:41

5^F→KyotoAnime: 始像素這句04/17 16:41

6^F推KyotoAnime: 事實上他好像沒有真的去切grid? 最終的像素會對應到04/17 16:43

7^F→KyotoAnime: 原始的像素但並不會剛好是paper畫的整齊的grid吧也04/17 16:43

8^F→KyotoAnime: 就是對應回去可能會有重疊的部分?04/17 16:43

9^F→KyotoAnime: 還是他的stride 剛好會讓彼此完全不重疊04/17 16:44

[問題] 影像辨識問題

[ DataScience ]13 留言, 推噓總分: +7

作者: lunashining - 發表於 2018/04/10 23:14(6年前)

8^F推KyotoAnime: 你是指classification or detection04/11 13:13

[問題] DeepLearning版版名意見徵求

[ DataScience ]90 留言, 推噓總分: +48

作者: st1009 - 發表於 2018/03/04 19:23(6年前)

7^F推KyotoAnime: AI 簡短又潮感覺取ML還是會有人想討論其他的演算法03/04 21:06

8^F→KyotoAnime: 多一點人討論也比較好03/04 21:06

9^F推KyotoAnime: 或是乾脆AAAI XD03/04 21:07

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