Colab 使用问题训练siameserpncfnet、使用colab运行深度学习gpu应用(Mask R-CNN)实践
2019-03-02 12:45
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Reciprocative Learning 往复学习
Meta-learning 元学习
Reinforcement Learning 强化学习
它是一个简单的前馈神经网络,它接受一个输入,然后一层接着一层地传递,最后输出计算的结果。
神经网络的典型训练过程如下:
1.定义包含一些可学习的参数(或者叫权重)神经网络模型;
2.在数据集上迭代;
3.通过神经网络处理输入;
4.计算损失(输出结果和正确值的差值大小);
5.将梯度反向传播会网络的参数;
6.更新网络的参数,主要使用如下简单的更新原则: weight = weight - learning_rate * gradient
使用colab运行深度学习gpu应用(Mask R-CNN)实践https://www.cnblogs.com/jackkwok/p/10404804.html
入如果colab指令经不去直接sudo su,回弹出一个输出root框,直接cd 就可以了
同样的DAT,比较一下和eco、updt、atom的差距
最新的
Deep Attentive Tracking via Reciprocative Learning
Paper: https://arxiv.org/abs/1810.03851
Project page: https://ybsong00.github.io/nips18_tracking/index
Code: https://github.com/shipubupt/NIPS2018
以前的
Distractor-aware Tracking
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