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纳什均衡_何翠仪_逻辑回归_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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型中更高层的强激活。我们的可视化不同之处在于,它们不仅仅是输入图像的裁剪,而是自上而下的投影,它们揭示了每个区域内的结构,这些结构激发了特定的特征地图。 2。接近 我们在论文中使用了标准的完全监督convnet模型,定义见(Lecun等人,1989)和(Krizhevsky等人,2012)。这些模型通过一系列层将彩色2d输入图像xi映射到c个不同类上的概率向量yi。每一层包括(i)前一层输出(或,在第一层的情况下,输入图像)与一组学习滤波器的卷积;(ii)通过校正线性函数传递响应(relu(x)=max(x,0));(iii)[可选]本地邻域上的最大池(max pooling)和(iv)[可选]跨功能映射规范化响应的本地对比度操作。有关这些操作的更多详细信息,请参见(Krizhevsky等人,2012)和(Jarrett等人,2009)。网络的前几层是传统的全连接网络,最后一层是softmax分类器。图3显示了我们许多实验中使用的模型。 我们使用一大组n个标记的图像{x,y}来训练这些模型,其中label yi是一个离散变量,表示真正的类。一个适用于图像分类的交叉熵损失函数被用来
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