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SPG & BtcDet Xu, Qiangeng, et al. “SPG: Unsupervised Domain Adaptation for 3D Object Detection via Semantic Point Ge
2022-03-21
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SVM支撑向量机(SVM)算法在分类问题中有着重要地位,其主要思想是最大化两类之间的间隔 数据集可分为以下三类: 线性可分 线性不可分,但在去掉少量噪声点后线性可分 线性不可分,完全不可分! 针对以上三种数据集,发展出来三种 SVM:
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D2L 11 优化算法优化和深度学习经验风险是训练数据集的平均损失,而风险则是整个数据群的预期损失 深度学习优化存在许多挑战。其中一些最令人烦恼的是局部最小值、鞍点和梯度消失 鞍点(saddle point)是指函数的所有梯度都消失但既不是
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