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常见概念整理

常见概念整理

作者: RJzz | 来源:发表于2017-11-15 21:41 被阅读9次
    • 卷积后的矩阵大小:

    n:原矩阵大小
    p:padding大小
    f:卷积核大小
    s:步长

    • 检测评价函数:IoU(Intersection over union)

      IOU 公式
    • Dropout

      概念:dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。
      详细讲解:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443

    • Precision & ReCall

      精确率是针对预测结果而言的,表示的是预测结果中的正样本有多少是正确预测的


      precision

    召回率针对的是原来的样本而言,表示的原来的正样本有多少被正确预测为正样本


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