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报码:DeeCamp创新工场深度学习训练营第二堂课(7)

时间:2017-08-05 11:38来源:本港台现场报码 作者:开奖直播现场 点击:
比如卷积神经网络,后面几层都一样。关键是前面几层。现在前面的卷积的kernel,灰度图像除了5×5之外,只有一个5×5的卷积网络。如果后面是RGB后面就需

比如卷积神经网络,后面几层都一样。关键是前面几层。现在前面的卷积的kernel,灰度图像除了5×5之外,只有一个5×5的卷积网络。如果后面是RGB后面就需要有三个。但因为向量是normalize过的单位向量,所以只要2个5×*5的就够了。我只关心每个pixel上有几个维度,每个维度内容是什么我不关心,直播,只不过每个维度的value不一样。本质还是刻画图像的原本的特征,但是一个是RGB的体现,一个是法向量的体现。比如一个RGB的kernel,每个点上面,除了RGB还有D,不做更好的优化,可以直接丢到CNN里面,但是对前面卷积的5×5需要换成5×5来对应于每一个channel,这个实现就够了。有时候我们还是要care一下range不一样。数据可以直接丢,也可以做一个归一化,但归一化可以让全连接网络去学也不难,但是你开始不要直接丢进去学。前期已经知道模型的时期就不要丢进去学。要准备的数据也会变少,过程也会变简单。

5. 法向量可以丢进去,j2直播,我们在标法向量的时候很难标定条件怎么办?

法向量是算出来的,光源也是算出来的。假设光源远,就可以放一个球,预先知道球的法向量,反算光源的位置。如果点光源近,就可以放四个球,预先知道四个球的法向量,通过光求的最亮点反求出方向和距离,就可以知道每个法向量是多少。

报码:DeeCamp创新工场深度学习训练营第二堂课

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(责任编辑:本港台直播)
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