权重正则化可以减轻深度神经网络模型的过拟合问题，可以提升对新数据的泛化能力。有多种正则方法可供选择，如：L1，L2正则化，每种方法在使用前需要超参数配置。在这篇文章中，你将学习在keras如何使用权重正则化…

摘要： 神经网络工具像一个黑匣子，无法知道它的中间是如何处理的。本文使用图片加代码的形式讲解CNN网络，并对每层的输出进行可视化，便于初学者理解，可以动手实践下哦！

Learning to Promote Saliency Detectors [链接] 缩写标注: SD: Saliency Detection ZSL: Zero-Shot Learning 关键内容: 没有训练直接将图像映射到标签中的DNN。相反，将DNN拟合为一个嵌入函数，以将像素和显著/…

摘要： 本文简要介绍图像检测中常用的深度学习方法——RCNN家族系列算法，以图像讲解形式，便于理解。

本文我们将使用tf.keras构建一个卷积神经网络，用于识别森林卫星图。tf.keras是Tensorflow的高阶API，具有模块性，易扩展性，相比Tensorflow的Low-level API可以更快速的实现模型。Pytorch也是相当不错的框架，感…

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