深度学习模型已被证明可以通过增加数据和参数来改善。即使使用175B参数的Open AI最新GPT-3模型，随着参数数量的增加，我们仍未看到模型达到平稳状态。...

将内容图片与艺术风格图片进行融合，生成一张具有特定风格的新图，这种想法并不新鲜。早在 2015 年，Gatys、 Ecker 以及 Bethge 开创性地提出了神经风格迁移（Neural Style Transfer ，NST）。...

LRN 最早应该是出现在 2012 年的 AlexNet 中的，其主要思想是：借鉴“侧抑制”（Lateral Inhibitio）的思想实现局部神经元抑制，即使得局部的神经元产生竞争机制，使其中相应值较大的将变得更大，响应值较小的将变得更小。此外，作者...

总结：这只是一个简单的对比，但是这么一套流程，就可以套用到各种神经网络中了，只是数据的处理、网络结构的搭建等不同。

“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前...

mmdetection最小复刻版是基于mmdetection的最小实现版本简称 mmdetection-mini。其出现的目的是通过从头构建整个框架来熟悉所有细节以及方便新增新特性。计划新增的新特性例如可视化分析；核心细节加入tensorboard；dark...

因此，Conv2d图层需要使用Cin通道将高度为H且宽度为W的图像作为输入 。现在，对于卷积网络中的第一层，的数量in_channels将为3（RGB），并且out_channels用户可以定义数量。kernel_size大多采用3×3是，并且stride通常使用为1。...

PyTorch 已经成为现在创建神经网络的事实上的标准之一，我喜欢它的界面。但是，对于初学者来说，要获得它有些困难。

向一群深度学习从业人员询问他们选择的编程语言，无疑您会听到很多关于Python的知识。另一方面，询问他们的入门机器学习库，您很可能会获得混合使用TensorFlow和PyTorch的两个库系统的图片。虽然有很多人可能都熟悉这两种...

NeuralProphet是一个python库，用于基于神经网络对时间序列数据进行建模。它建立在PyTorch之上，并受到Facebook Prophet和AR-Net库的极大启发。