年轻人起来冲

深度学习的数学基础

发表于 2022-04-21 更新于 2025-01-18 分类于 2-深度学习， A-深度学习基础本文字数： 904 阅读时长 ≈ 1 分钟

学习深度学习，第一个门槛总是 “数学要学什么，学多少？”，本文介绍了需要学习的数学知识

发表于 2022-04-20 更新于 2025-01-18 分类于 3-编程实践， E-OpenCV ， OpenCV使用指南本文字数： 19k 阅读时长 ≈ 17 分钟

形态学的概念与应用，由膨胀腐蚀到开运算闭运算，再到顶帽黑帽运算，最终介绍这些运算在提取边界、校准光照的作用

发表于 2022-04-18 更新于 2025-01-18 分类于 2-深度学习， A-深度学习基础本文字数： 28k 阅读时长 ≈ 25 分钟

本文讲解神经网络使用的损失，用于衡量模型输出与标签值的差异，尤其需要把握的是不同模型输出使用不同的激活函数，然后使用不同损失函数去计算

发表于 2022-04-16 更新于 2025-01-18 分类于 2-深度学习， A-深度学习基础本文字数： 10k 阅读时长 ≈ 9 分钟

本文介绍神经网络中规范化操作，其作用是约束网络层的输出，使得网络更加容易收敛，由此延伸出多种规范化的方法，包括：LN、IN、GN、PN，还要重点把握 BN 训练时、推理时的操作

发表于 2022-04-14 更新于 2025-01-18 分类于 2-深度学习， A-深度学习基础本文字数： 5k 阅读时长 ≈ 5 分钟

深度学习基础知识

发表于 2022-04-11 更新于 2025-01-18 分类于 2-深度学习， A-深度学习基础本文字数： 12k 阅读时长 ≈ 11 分钟

本文讲解了对神经网络进行参数更新的优化器，最基础的优化器是 w=w-rg，其中 w,r,g 表示参数、学习率和梯度，后面针对历史梯度、自适应学习率发展出不同的优化器，如 AdaGrad，Adam 等

发表于 2022-04-09 更新于 2025-01-18 分类于 3-编程实践， E-OpenCV ， OpenCV使用指南本文字数： 12k 阅读时长 ≈ 11 分钟

发表于 2022-04-08 更新于 2025-01-18 分类于 2-深度学习， A-深度学习基础本文字数： 3.2k 阅读时长 ≈ 3 分钟

本文分析了深度学习在训练、推理时的显存占用，主要包括：网络参数值、网络参数梯度值、输入 + 每层输出、优化器参数

发表于 2022-04-07 更新于 2025-01-18 分类于 2-深度学习， A-深度学习基础本文字数： 11k 阅读时长 ≈ 10 分钟

本文介绍 BP 算法的原理，尤其需要把握的时，损失先对每层输出求误差项，然后将误差项应用于每一层参数，求得所有参数的梯度，然后再使用优化器去更新参数

发表于 2022-04-03 更新于 2025-01-18 分类于 3-编程实践， E-OpenCV ， OpenCV使用指南本文字数： 12k 阅读时长 ≈ 11 分钟

将图像转为二值处理，减少干扰区域，目前二值化办法有定值二值化、自适应二值化