https://i.ancii.com/wzl1997/
CodeWang wzl1997
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Yolo-V4算法中对网络进行了改进，使用CSPDarknet53。对主干网络进行了修改，将原先的Darknet53改为CSPDarknet53，其中是将激活函数改为Mish激活函数，并且在网络中加入了CSP结构。对特征提取过程的加强，添加了SPP，PAN
Conv2D(input_shape=(28,28,1),filters=32,kernel_size=5,strides=1,padding=‘same‘,activation=‘relu‘),MaxPool2D(pool_size=(2,2),stri
接触过深度学习的人一定听过keras，为了学习的方便，接下来将要仔细的讲解一下这keras库是如何构建1D-CNN深度学习框架的。from keras.layers import Embedding, Conv1D, MaxPooling1D, Globa
阅读完本文，你就学会了在Keras框架中，如何将深度学习神经网络Dropout正则化添加到深度学习神经网络模型里。其原理非常简单粗暴：任意丢弃神经网络层中的输入，该层可以是数据样本中的输入变量或来自先前层的激活。它能够模拟具有大量不同网络结构的神经网络，并
Layer的全路径为keras.layers.Layer，Model的全路径为keras.Model
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