批量归一化（Batch Normalization, BN）是一种在深度学习中常用的技术，其目的是提高模型训练的稳定性和效率。BN的基本概念是对每一层的输入进行标准化处理，使得每层的输入数据在训练过程中保持均值为零、方差为一。这种处理方式有助…

目录 前言 具体方法 使用介绍 完整代码 前言 在目标检测任务中，模型的训练依赖于大量高质量的标注数据。然而，获取足够多的标注数据集往往代价高昂，并且某些情况下，数据集中的样本分布不均衡，这会导致模型的泛化能…

目录 前言 具体方法 使用介绍 完整代码 前言 在目标检测任务中，模型的训练依赖于大量高质量的标注数据。然而，获取足够多的标注数据集往往代价高昂，并且某些情况下，数据集中的样本分布不均衡，这会导致模型的泛化能…

异常值是指在数据集中显著偏离其他数据点的值，它们可能会对机器学习模型的性能产生负面影响，特别是在归一化过程中。如果直接对包含异常值的数据进行归一化处理，可能会导致大多数数据点被压缩到一个非常小的范围内，而异常值占据较…

一、简述 Python中数据清理是重要的环节，并通过解决缺失值、离群值、重复和不一致等常见问题以进行下一步的数据分析。 通常我们开始一个新的数据项目时，通因为各种各样的问题，通常获得的数据很少能直接上到模型里面去跑，所以要进行清理，清理数据是一个消除错误、异常值和…

目录 前言 思路介绍 代码 完整代码 拓展代码 前言 很多人在进行目标检测训练时习惯将得到的数据标注为XML文件的VOC格式，或者在网上获取的数据集被标注为XML文件，但是不同的标注工具进行的标注会产生不同的标注xml文件，这里我写了一种通用…

目录 问题描述如果是bugbatch size的设置问题尝试使用GroupNorm解决batchsize不同带来的问题归一化的分类 参考文章 问题描述 深度学习网络训练时，使用较小的batch size训练网络后，如果换用较大的batch size进行evaluation，网络的预测能力会…

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