手点Vivado GUI也太低效了，关注“Z胖实验室”公众号，公众号内回复 Vivado脚本 获得链接

当我们在处理图像识别或者图像分类或者其他机器学习任务的时候，我们总是迷茫于做出哪些改进能够提升模型的性能（识别率、分类准确率）。。。或者说我们在漫长而苦恼的调参过程中到底调的是哪些参数。。。所以，我花了一部分...

神经网络的学习就是学习如何利用矩阵的线性变换加激活函数的非线性变换，将原始输入空间投向线性可分/稀疏的空间去分类/回归。增加节点数：增加维度，即增加线性转换能力。增加层数：增加激活函数的次数，即增加非线性转换次数...

链接：https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85019768

（2）有些时候不可避免地要用超大batch，比如人脸识别，可能每个batch要有几万甚至几十万张人脸图像，训练过程中超大batch有什么优缺点，如何尽可能地避免超大batch带来的负面影响？...

.sh还需要处理DOS文件和UNIX文件的差异，使之可执行。在Linux命令行逐条执行：

常用的Normalization方法主要有：Batch Normalization（BN，2015年）、Layer Normalization（LN，2016年）、Instance Normalization（IN，2017年）、Group Normalization（GN，2018年）。它们都是从激活函数的输入来考虑......

今天就来一招搞定数据增强(data_Augmentation)，让你在机器学习/深度学习图像处理的路上，从此不再为数据不够而发愁。且来看图片从250张>>>>任意张的华丽增强，每一张都与众不同。...

开源社区的支持度、上手的难易度都是重要的参考。还有人说：学术界用PyTorch，工业界用TensorFlow。

我们先从 Mini-Batch SGD 的优化过程讲起，因为这是下一步理解 Batch Normalization 中 Batch 所代表具体含义的知识基础。