自深度学习发展起来之后， 智能化的各种设备也慢慢变多，但是对于智能化的程序来说，需要数以万计甚至百万千万的数据行进训练，以近年来最为出名的AlphaGo为例，虽然下棋的是一台电脑，但其后台需要庞大的数据支…

机器学习里，模型越复杂、越具有强表达能力越容易牺牲对未来数据的解释能力，而专注于解释训练数据。这种现象会导致训练数据效果非常好，但遇到测试数据效果会大打折扣。这一现象叫过拟合（overfitting）。 深层神经网络因…

本次介绍的论文 《Prototypical Networks for Few-shot Learning》 原型网络是解决小样本分类问题的一个比较实用且效果还不错的方法，这篇论文是在2016年NIPS上的一篇论文《Matching Networks for One Shot Learning》的基础上，进行了改进后而来的，改进后的方法简单且实用。…

​　　关注这个问题首先是因为我队友某天吐槽，说整些奇奇怪怪的东西不如整个什么手机自适应手机壳主题。当然这个东西不是那么好实现的，毕竟已经脱离了软件层面涉及到硬件层面了。但是，转念一想，是否可以弄一个自适应壁纸主题&…

本篇博客对元学习 N-way K-shot 模式进行了介绍，通过具体的例子说明了取值问题等细节。对元学习基础知识 （Support set，Query set）不太理解的读者可以先看这篇文章: 【小样本基础】元学习（Meta Learning）为什么能解决小样本问题（Few-shot Learning）：一个例子搞懂 目录…

本次介绍的论文： 2018 - ICLR - 《Meta-Learning for Semi-Supervised Few-ShotClassification》 在上篇博客中介绍了原型网络，一种基于度量的小样本分类方法，核心思想便是在一个嵌入空间中将所有同类的样本拉到较近的位置，然后通过距离度量的方式来判断一个样本x属于哪一…

大象网从06年开始接触Ghost的时候就感觉神乎其神，那时候测试木马样本自己电脑基本就成了“养鸡场”也正因为如此，电脑就需要快速的安装Windows操作系统了。 上图为Ghost8.3版本，其实11.xx也跟这个基本相同，毕竟一通百通&#xff0…

如有错误，恳请指出。 以下内容是学习了参考资料作的笔记，仅供参考，详细内容见参考资料。这里我主要是对yolov4和v5的模型结构记录，及其了解其正负样本匹配的方式。 另外的就是介绍一下Albumentations工具包，这是专门用…