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关于PRelu：Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

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前言 内容是经典激活函数PRelu的提出 内容 上图左为Relu，右图为PRelu，P相比传统Relu，在坐标系左边有数值。用公式解释： 当ai0时，成为Relu；当ai是一个小且固定的数值，则变成Leaky Relu&#x…
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机器学习策略篇：详解超过人的表现（Surpassing human- level performance）

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超过人的表现 讨论过机器学习进展，会在接近或者超越人类水平的时候变得越来越慢。举例谈谈为什么会这样。 假设有一个问题，一组人类专家充分讨论辩论之后，达到0.5%的错误率，单个人类专家错误率是1%，然后训练出来的算法…
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论文阅读：CTRL： Surpassing Human Performance in Offline LiDAR based 3D Object Detection

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目录 概要 Motivation 整体架构流程 技术细节 Base Detector Tracking Track-Centric Learning 小结 论文地址：[2304.12315] Once Detected, Never Lost: Surpassing Human Performance in Offline LiDAR based 3D Object Detection (arxiv.org) 代码地址&…
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Conv-TasNet: Surpassing Ideal Time–Frequency Magnitude Masking for Speech Separation

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一、模型架构 全卷积时域音频分离网络(convt - tasnet)包括三个处理阶段，如(A)所示:编码器、分离和解码器。首先，使用编码器模块将混合波形的短段转换为其在中间特征空间中的相应表示。然后使用这种表示来估计每个时间步长的每个源的乘法函数(掩码)。然…
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[深度学习论文笔记][Weight Initialization] Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance

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He, Kaiming, et al. “Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015. [Citations: 477]. 1 PReLU [PReLU] • α is a learnable paramet…
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论文笔记 Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification...

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最近在调网络结构的参数，其实就是漫无目的的乱改。但是运气不佳，没有得到自己想要的准确率。于是，硬着头皮，去了解一下别人选择参数的一些依据。正如这篇论文的标题： Delving Deep into Rectifiers，或许只有…
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《AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification》论文解读

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【Person Re-ID】AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification

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Re-ID：AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification 论文解析

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原 Re-ID&#xff1a;AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification 论文解析 2017年12月15日 00:33:44 小威威__ 阅读数&#xff1a;3501 <span class"tags-box artic-tag-box"><span class"label">标签&…
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《Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification》阅读笔记与实现

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本期要讲的是来自MSRA的何恺明的论文《Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification》，这篇论文是首次公开宣布图像的识别率超越人类水平的文章，其象征性意义确实巨大，论文出炉时也有很多报道，但我们今天不谈这些，只关注…
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Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

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序&#xff1a;在ISVRC2015 on ImageNet2012 classification dataset 上&#xff0c;取得了4.94%的 top-5 test error&#xff0c;这是第一次超越了人的识别了率&#xff08;5.1%&#xff09;. 文章提出了两个内容: (1) Parametric Rectified Linear Unit (PReLU) :使模型以接…
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语音分离论文：Conv-TasNet：Surpassing Ideal Time–Frequency Magnitude Masking for Speech Separation

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语音分离论文之&#xff1a;Conv-TasNet: Surpassing Ideal Time–Frequency Magnitude Masking for Speech Separation 目录 Conv-TasNet模型深度可分离卷积Cov-TasNet中激活函数参考文献 Conv-TasNet模型 Conv-tasnet是一个用于语音分离的一个架构&#xff0c;它主要由三部分…
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深度学习论文笔记（MSRA初始化与PReLU）：Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

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文章目录 主要工作PReLU激活函数PReLU定义PReLU中参数的反向传播 MSRA初始化目的前向传播假设推导 反向传播假设与推导 MSRA初始化为什么以方差作为分析工具 主要工作 一、提出PReLU激活函数 二、提出适合ReLU与PReLU激活函数的初始化方法MSRA&#xff0c;可有效抵抗梯度消失&…
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AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification 详解

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一、概述 现有的方案大多数侧重于全局特征&#xff0c;无视行人的空间结构&#xff0c;会带来一些弊端和问题如下&#xff1a; 1、不精准的bbox&#xff0c;会影响feature learning&#xff0c;如图a,b&#xff1b; 2、变形和模糊的体态&#xff0c;会影响metric learning困…
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Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification ImageNet Classification

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在该文章的两大创新点&#xff1a;一个是PReLU,一个是权值初始化的方法。下面我们分别一一来看。 PReLU(paramter ReLU) 所谓的PRelu&#xff0c;即在 ReLU激活函数的基础上加入了一个参数&#xff0c;看一个图就明白了&#xff1a; 右边的图上多了一个参数吧&#xff0c;在负半…
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【ReID】AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification

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【ReID】AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification 模型实验写作问题参考文献 阅读了AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification[1]。方法很巧妙&#xff0c;看完源码更是感觉醍醐灌顶&#xff0c;很棒…
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【论文笔记之 Conv-TasNet】Surpassing Ideal Time–Frequency Magnitude Masking for Speech Separation

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本文对 Yi Luo 于 2019 年在 IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing 上发表的论文进行简单地翻译。如有表述不当之处欢迎批评指正。欢迎任何形式的转载&#xff0c;但请务必注明出处。 论文链接&#xff1a;https://ieeexplore.ieee.org/stamp/sta…
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[Kaiming]Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

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文章目录 概主要内容PReLUKaiming 初始化Forward case Backward case He K, Zhang X, Ren S, et al. Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification[C]. international conference on computer vision, 2015: 1026-1034. arti…
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