基礎知識

原創 【深度學習】——訓練過程

原創 【深度學習】——BN層（batch normalization）

原創 【深度學習】——激活函數（sigmoid、tanh、relu、softmax）

原創 【深度學習】——損失函數

原創 【深度學習】——梯度下降優化算法

原創 【深度學習】——過擬合的處理方法

原創 【深度學習】——性能指標（ROC、MAP、AUC等）

深度學習模型學習

原創 【深度學習】——常見深度學習模型總結、anchor-free和anchor-based

原創 【深度學習】——如何提高map值

原創 【深度學習】——2021年FPN特征金字塔

原創 【深度學習】——模型評估指標MAP計算

原創 【深度學習】——日常知識點總結（持續更新）

原創 【深度學習】——DNN后向傳播、CNN后向傳播文章匯總

原創 【深度學習】——非極大值抑制（nms/soft-nms）

原創 【深度學習】mask_rcnn訓練自己的數據集以及模型使用（實踐結合GitHub項目）

原創 YOLOV1學習

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【深度学习系列】基础知识、模型学习的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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