老师,请教一下,全局平均池化和全局最大池化,把一个featuremap转换为一个1乘1维的向量,损失的信息是不是挺大的啊?什么时候用全局平均池化和全局最大池化?
这个有可以能为负数吗?
一般怎样初始化卷积核比较好,怎样赋给初始值?
从12层到7层,是需要7个卷积核吗?并且这7个卷积核,每一个有12个小矩形框,对输入的12层分别进行计算?
是3通道的图片,卷积核的个数,必须是3的整倍数吗?
老师,1.正例样本是候选框吗?
2.NMS之后,再取Top-N,假如取100个,那么这100个和128个正样本之间什么关系?
可以说,这100个就在正样本里面吗?如果在,为什么不直接向后传正样本里面的数据?
老师,这个小节里的代码资料里面没有,还有模型?
老师,这个acc下降,有没有可能是dropout+relu的结果?
或者训练集中有一些数据是极难分辨的,这些数据跑上连续几个batch把整个调偏了?把batch_size调大一些会好吗?
上面缺了一节课,用keras构建CNN实现mnist,有代码没视频
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