季度回馈~精选项目作者看过来！
保温杯+U盘
第三名：100元京东卡
彩蛋
除了上述礼品，所有参与评选的精选项目作者都有机会获得AI Studio GPU免排队特权（一个月...
dropout为什么能防止过拟合
¶dropout具有随机性，使得网络在每次迭代中dropout的神经元不同，因此，可以将神经元之间复杂的联系降低，使得学习到的网络更加鲁棒。且使得优化过程中，可能会避免参数在局部最优处震荡，提高性能。...
在java上使用人脸对比api出错
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@Autowired private DoctorService doctorService;
/** * 用于登录时根据用户名查询出相应照片路径，进行登...
【应用方案】智能问答方言答复
开心的莫过于“老乡见老乡”了。此外，也有歌词唱到“零零后的同学 你不会说方言”：普通话的普及，的确大大方便了人们的交流，但是也不可避免的造成了...
飞桨复现TPN心得
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#### 2. BatchNorm层的使用小技巧
一般在一个网络中BatchNorm层的初始化方式相对固定，为了做到在自定义初始化方式的同时，避免...
【飞桨启航菁英计划】实习日志
有区别的，paddle代码run的时候往往需要加载torch的初始化权重才能避免loss值过大的问题。虽然在此次活动中遇到了一些坑点，但是paddle整体的使用...
卷积神经网络常用层相关知识
、特征图的尺寸。用于减小计算量、扩大感受野，并且也起到防止过拟合的作用；(重点关注如何避免下采样过程中信息丢失，例如focus结构)
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ShuffeNet相关知识
使用量、模型得到并行程度、部署的平台不同。
四项原则：
1、使用1*1卷积平衡输入和输出通道大小；
2、组卷积要谨慎使用，注意分组的数目；
3、避免网络碎片化；
4、减少元素级别运算；
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