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别: importnumpy as npimporttensorflow.keras.backend as K#随机输出数字0~9的概率分布output = K.random_uniform_variable(shape=(1, 10), low...
BN，激活 Y = activations.relu(self.bn1(self.conv1(X))) # 卷积，BN Y = self....
CVPR-2015，GoogLenet v1：Google系列论文开创论文，提出多尺度卷积模块 论文：《Going deeper with conv...
top5---就是最后概率向量最大的前五名中,只要出现了正确概率即为预测正确。否则预测错误。 1 在每次迭代中计算top1和top5,然后求平均 计算代码: 输入是模型输出(batch_size×num_of_class),目标label(num_of_class向量),元组(分别向求top几) def accuracy(output, target, topk=(1,)): """Computes the...
在ImageNet中使用的Accuracy指标包括Top_1 Accuracy和Top_5 Accuracy,Top_1 Accuracy就是前面计算的Accuracy。 记样本xi的类别为yi,类别种类为(0,1,…,C),预测类别函数为f,则Top-1的计算方法如下: 如果给出概率最大的5个预测类别,只要包含了真实的类别,则判定预测正确,计算出来的指标就是Top-5。目前在Image...
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💥太强了!深度学习的Top10模型!✅1.深度神经网络(DNN)也叫多层感知机,是最普遍的深度学习算法,发明之初由于算力瓶颈而饱受质疑,直到近些年算力、数据的爆发才迎来突破。✅2.卷积神经网络(CNN)是一种专门为处理图像数据而设计的神 - 🍋AI小柠檬于20240704
从上面的Top 50中 可以看出,来自中国的企业、高校、研究机构狂揽47个席位,剩下三席则是来自韩国的三星、美国的IBM和Google,中国的深度学习专利在全球实力可见一斑,百度是这其中的领军者。 百度能够成为全球深度学习领域技术专利的头雁,是前瞻布局、深耕多年、持续创新的佐证。早在2013年,百度就建立了初期专注于Deep ...
1. 如果a = 0 ,那么上式就是ReLU 2. 如果a > 0 ,那么上式就是Leaky ReLU 3. 如果a是一个可学习参数,那么上式就是PReLU PReLU优点如下: 1.在负定义域内,PReLU有斜率(梯度),避免了ReLU的Dead ReLU问题。 2. 相比于ELU,PReLU在负定义域内是线性函数,计算复杂度更低并且梯度不会趋近于0。
这条准则在所有技术领域皆准,包括人工智能领域发展最成熟、落地最广泛的计算机视觉。AI芯片使得计算机视觉技术得以在现实生活中落地,为了更加充分地挖掘处理器的性能,各大厂家都发布了各种软件框架和工具,比如国外Intel的OpenVINO,Nvidia的TensorRT,国内的OpencvReal ViewBench、Visionbank机器视觉软件等。