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牛客导师-零零
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刷题
牛客导师-零零
2021-08-31 12:08
运营
图像识别相关算法题解
1. CNN参数计算 (1)卷积层输出张量大小 其中O为输出图像的尺寸,I为输入图像的尺寸,K为卷积层的核尺寸,N为核的数量,S为移动步长,P为填充。以AlexNet网络为例,其中输入图像的尺寸为227x227x3,第一个卷积层有96个尺寸为11x11x3的卷积核,步长为4,填充为0, 输出图像尺寸为55x55x96. (2)池化层的输出张量大小 其中O为输出图像的尺寸,I为输入图像的尺寸,S为移动步长,Ps为池化层尺寸(不同于卷积层,池化层的输出通道数不变化)。例:每一层卷积层后的池化层尺寸为3x3,步长为2,基于前面的输出维度55x55x96,池化的输出 即维度...
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牛客导师-零零
2021-08-31 12:08
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运营
神经网络基础算法题解
1. 请你说说dropout的作用 什么是dropout:典型的神经网络训练过程是将输入通过网络进行正向传导,然后将误差进行反向传播,dropout在这个过程中,网络中的节点以概率p被随机丢弃,本次训练中,被丢弃的节点不再起作用,但是接下来的训练中,之前的“丢弃”节点可能继续被“丢弃”,也可能加入训练。(p一般设置为0.5,也可以根据模型的过拟合风险情况调整,加大或者减小) dropout原理: 图1 dropout训练类似于bagging训练中的“投票”,对于全连接神经网络而言,用相同的数据集训练n个不同的神经网络可能会得到多个不同的结果,然后利用“投票”机制决定胜出者,从而提升网络性...
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牛客导师-零零
2021-08-28 21:49
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运营
大数据相关算法题解
Spark的执行机制Spark是一种类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架,spark基于map reduce算法来实现分布式计算。Spark的中间数据放到内存中,对于迭代运算效率更高,并且相比Hadoop提供了更多的数据集操作类型,如map, filter, flatMap, sample等(称为Transformation)。同时spark还提供了count,collect,reduce等action操作。图1.1 是Spark在分布式集群上的一般执行框架,包括了sparkcontext(上下文),cluster manager(资源管理器),executor(单个节点的执行...
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