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dataset的初始化函数 (2)
南木老师
2024-04-24 08:37:45
课时名称
课时知识点
dataset的初始化函数 (2)
讲解dataset的init函数后半部分代码,包括(1)标签有效性重复性的检查,(2)测试集的图像读入缓存。
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dataset的初始化函数 (2)
课时名称课时知识点dataset的初始化函数 (2)讲解dataset的init函数后半部分代码,包括(1)标签有效性重复性的检查,(2)测试集的图像读入缓存。
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:coalesce / repartition coalesce:只能用于减少分区的数据,而且可以选择不发生shuffle。 repartition:可以增加分区的数据,也可以减少分区的数据,必须会发生shuffle,相当于进行了一次重新分区操作。 (2)去重
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初始化
权重 权重
初始化
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函数
的输出损失梯度出现爆炸或消失。如果发生任何一种情况,损失梯度太大或太小,就无法有效地向后传播,并且即便可以向后传播,网络也需要花更长时间来达到收敛。 全0
初始化
全0
初始化
是最差的
初始化
方法,只适用于单神经元神经网络,如人工智能系列实验(一
mmdetection之
dataset
类解读
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tensorflow数据篇(二)——tf.data.
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功能,以及参数作用,仅仅涉及图像处理。 tf.data.
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常用
函数
Dataset
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