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96SEO 2026-02-20 05:00 9
摇摇头、张张口#x…ref:https://arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf
https://github.com/miraclewkf/ResNeXt-PyTorch
用分类的思想做活体检测要求准确的分出正负样本否则支付宝被别人用了问题就很严重。
摇摇头、张张口配合动作来做。
但其实这件事很尬尤其是人多的时候。
一张图片抠多少个块这是一个网络的超参数。
patch的大小是多少32*32
数据量每增加多少而模型的参数量却扩大了三倍因为是单独提的特征。
就容易发生过拟合。
dropout是指在深度学习网络的训练过程中对于神经网络单元按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。
注意是「暂时」对于随机梯度下降来说由于是随机丢弃故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。
ensemble减少variance。
也就是投通过投票来减少可变性。
通常我们在全连接层部分使用dropout在卷积层则不使用。
但「dropout」并不适合所有的情况不要无脑上Dropout。
Dropout一般适合于全连接层部分而卷积层由于其参数并不是很多所以不需要dropout加上的话对模型的泛化能力并没有太大的影响。
refhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/432851296
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