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我目前正在研究关于神经网络的论文。我正在使用CIFAR10作为引用数据集。现在，我想在我的论文中展示一些实例结果。问题是，数据集中的图像是32x32像素，所以当打印在纸上时，很难识别它们上的图像。有没有办法获得高分辨率的原始图像？
更新:我要求的不是图像处理算法，而是CIFAR-10中显示的原始图像。我需要一些更高分辨率的样本放在我的论文里。
浏览 10修改于2016-01-27得票数 3
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AIGC好像与JAVA无缘，作为JAVA软件开发者如何破冰？
java、python、程序员、软件开发、腾讯技术创作特训营S11#重启人生
AIGC目前结合最好的应该是Python，那么主导JAVA软件开发的程序员如何在日益变化的环境中生存，作为JAVA软件开发者如何破冰？
浏览 72提问于2024-12-23
我的问题是，在以下场景下，如何找到相关文档的super set：
假设我们有一个学术搜索引擎，它的工作是接受学术论文的全名，并基于一些算法，返回相关论文的列表。这里，为了判断系统是否具有良好的准确性，我们希望计算其精度和召回率。但我们不知道如何才能产生一组相关的论文-which搜索引擎应该返回它们，针对不同用户的查询-并相应地，计算准确率和召回率。
浏览 2修改于2016-05-06得票数 0
我最近读了伯纳德·查泽尔的论文“软堆，具有最佳错误率的近似优先级队列”()
这篇论文谈了很多关于“腐败”的问题。什么是腐败，元素是如何被破坏的，它对你有什么帮助？我花了很多时间通读这篇论文并用谷歌搜索，但这仍然没有意义。
浏览 0修改于2014-10-01得票数 12
例如，如果我想使用手动学习率，初始学习率为0.01,10000步后衰减学习率为0.001,20000步后衰减学习率为0.0001。
我如何才能知道这些我需要衰减学习率的步骤？有什么经验可以指导我吗？我们通常可以在论文中找到这些步骤，但作者是如何获得这些步骤的？
浏览 11修改于2017-12-08得票数 0
我正在用LaTeX写我的论文，我在图像导入方面遇到了麻烦。我使用的是MikTeX，Adobe Reader9.4，Win7 32。如何提高从我的LaTeX源生成的PDF的分辨率？我知道矢量格式，但在我的论文中只有BMP或JPG可以插入。
浏览 0修改于2015-10-26得票数 1
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最近在这一领域的论文进行了主题独立的k-折叠交叉验证。但我还没有看到任何使用验证集的论文。他们只提到了训练集和测试集。最终的准确率是多少，因为我的val准确率是变化的(1%-4%)，而训练准确率达到99.99%。
浏览 29提问于2018-12-18得票数 0
可能会有0到20篇论文上交。类似地，有一个名为Projects (StudentId, ProjectId, etc.)的表。与Papers的交易相同。我要做的是为出勤率超过一定水平(比如10次出勤率)的学生创建一个计数列表。使用左外部连接，任何有论文的学生只在论文列中显示他们的出席率。使用内部连接时，出席率和论文数量似乎都会相互影响。戴夫
浏览 2修改于2011-06-24得票数 2
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我发现一些论文(Resnet论文)的图表如下：
正如您所看到的，随着迭代次数的增加，损失逐渐减少。但在某些时候(红色箭头)，损失会迅速减少(作为一个步骤)。这一点是什么？它是否改变了学习率点？
浏览 0提问于2017-06-11得票数 1
最近，我一直在阅读与优化器相关的论文，如SGD、Adam和Radam。当查看论文的视觉结果时，我发现它们的图像在第80个时代(纸上的figure6“关于自适应学习率的变化及以后”)的准确性突然提高了。
不管是哪种算法。
有人能告诉我为什么会这样吗？谢谢。
浏览 7修改于2021-12-19得票数 0
我尝试用mxnet重新实现GANs论文中描述的高斯模拟器。首先，即使在我尝试设置学习率调度器之后，模型也不能很好地收敛。
有没有人能提点建议？
浏览 0提问于2017-01-07得票数 0
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aigc在物联网架构领域会有怎样的可能性呢？
物联网、AIGC、行业、架构、腾讯云架构师技术同盟
rt如今ai已经进入了各行各业，从当前的情况来看，ai的加入会是对行业有着明显的发展，如今在物联网领域有哪些应用与发展呢？欢迎来讨论。
浏览 63提问于2024-12-28
当设置随机seed=5时，套袋决策树模型的准确率可达97%，而当设置随机seed=0时，准确率仅为92%。有人能解释为什么巨大的差距，我应该只是在我的研究论文中使用最高值的准确性，还是用随机seed=None的平均值？
浏览 0提问于2020-11-02得票数 1
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我注意到，在我一直在研究的几个caffe模型中，偏差的学习率通常是权重学习率的两倍。有什么理由让不同的学习率的偏差作为权重？我是否错过了一些论文，提供了一个理论或实验的理由这一点？
浏览 0修改于2021-02-15得票数 6
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我试着做一个实验，其中有两个子任务，目的是降低第一个任务的错误率，同时提高第二个任务的错误率。
这种设置可能类似于多任务学习或对抗性学习。我认为这是因为loss1已经接近于0，但是loss2仍然越来越小(增加错误率要比减少错误容易得多)。我从来没有读过一篇把负损失加到原来的损失函数中的论文，所以我想知道使用这种损失函数是否合适，还是对我的实验设置来说是一个更好的设计？是否有类似的优化目标的论文？
浏览 0提问于2021-10-29得票数 1
但是准确率非常非常低。但是当我使用shape_predictor_68_face_landmarks.dat时，准确率很高。我已经读了Kazemi的论文，并将nu设置为0.1，depth=4和oversampling_amount=20，但它仍然工作得很糟糕。怎么了？
浏览 0修改于2017-05-04得票数 0
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