CNN 能对输入的image做patch normalization么？# Programming - 葵花宝典
J*2
1 楼
烤箱上下两个门
上面那个比较大，里面有铁架子
底下那个门比较小，里面空间很小，只有一层板子，一直不知道是干什么用的
上面那个比较大，里面有铁架子
底下那个门比较小，里面空间很小，只有一层板子，一直不知道是干什么用的
w*e
2 楼
是不是有几款可以插sim卡的
L*8
3 楼
比如 filter是 5x5x3
卷积 就是 输入image 分解为一系列的 5x5x3 patch 然后和filter相乘
tensorflow 能否对这些 patch 做 normalization，把L1/L2 norm弄成1 ？
卷积 就是 输入image 分解为一系列的 5x5x3 patch 然后和filter相乘
tensorflow 能否对这些 patch 做 normalization，把L1/L2 norm弄成1 ？
E*A
4 楼
我家可以拖出来清洗
l*u
5 楼
touch pro 2,
motorola xprt
【在 w*******e 的大作中提到】
: 是不是有几款可以插sim卡的
motorola xprt
【在 w*******e 的大作中提到】
: 是不是有几款可以插sim卡的
L*8
6 楼
有人问过
https://github.com/fchollet/keras/issues/4741
【在 L****8 的大作中提到】
: 比如 filter是 5x5x3
: 卷积 就是 输入image 分解为一系列的 5x5x3 patch 然后和filter相乘
: tensorflow 能否对这些 patch 做 normalization，把L1/L2 norm弄成1 ？
https://github.com/fchollet/keras/issues/4741
【在 L****8 的大作中提到】
: 比如 filter是 5x5x3
: 卷积 就是 输入image 分解为一系列的 5x5x3 patch 然后和filter相乘
: tensorflow 能否对这些 patch 做 normalization，把L1/L2 norm弄成1 ？
q*z
7 楼
放锅用的
【在 J*******2 的大作中提到】
: 烤箱上下两个门
: 上面那个比较大，里面有铁架子
: 底下那个门比较小，里面空间很小，只有一层板子，一直不知道是干什么用的
【在 J*******2 的大作中提到】
: 烤箱上下两个门
: 上面那个比较大，里面有铁架子
: 底下那个门比较小，里面空间很小，只有一层板子，一直不知道是干什么用的
y*6
8 楼
nexus s
w*g
9 楼
对patch normalize后conv，相当于先conv，每个元素再除以
对应patch的L1/L2 norm. 这个norm通过和全1矩阵conv实现。
假设输入是X
按L1: (X * F) / (|X| * ones)
按L2: (X * F) / sqrt(sqr(X) * ones))
其中*是卷积， /, sqr, sqrt都是按元素操作。
F是你的filter, ones是和F尺寸一致的全1 filter。
包子答谢我吧。
【在 L****8 的大作中提到】
: 比如 filter是 5x5x3
: 卷积 就是 输入image 分解为一系列的 5x5x3 patch 然后和filter相乘
: tensorflow 能否对这些 patch 做 normalization，把L1/L2 norm弄成1 ？
对应patch的L1/L2 norm. 这个norm通过和全1矩阵conv实现。
假设输入是X
按L1: (X * F) / (|X| * ones)
按L2: (X * F) / sqrt(sqr(X) * ones))
其中*是卷积， /, sqr, sqrt都是按元素操作。
F是你的filter, ones是和F尺寸一致的全1 filter。
包子答谢我吧。
【在 L****8 的大作中提到】
: 比如 filter是 5x5x3
: 卷积 就是 输入image 分解为一系列的 5x5x3 patch 然后和filter相乘
: tensorflow 能否对这些 patch 做 normalization，把L1/L2 norm弄成1 ？
F*t
10 楼
放烤盘
f*s
11 楼
兄弟, sprint的nexus S有sim卡插槽? 你确定?
【在 y*****6 的大作中提到】
: nexus s
【在 y*****6 的大作中提到】
: nexus s
L*8
12 楼
赞 包子已发
对了 这个操作 你试过么？
我觉得可以提高鲁棒性
【在 w***g 的大作中提到】
: 对patch normalize后conv，相当于先conv，每个元素再除以
: 对应patch的L1/L2 norm. 这个norm通过和全1矩阵conv实现。
: 假设输入是X
: 按L1: (X * F) / (|X| * ones)
: 按L2: (X * F) / sqrt(sqr(X) * ones))
: 其中*是卷积， /, sqr, sqrt都是按元素操作。
: F是你的filter, ones是和F尺寸一致的全1 filter。
: 包子答谢我吧。
对了 这个操作 你试过么？
我觉得可以提高鲁棒性
【在 w***g 的大作中提到】
: 对patch normalize后conv，相当于先conv，每个元素再除以
: 对应patch的L1/L2 norm. 这个norm通过和全1矩阵conv实现。
: 假设输入是X
: 按L1: (X * F) / (|X| * ones)
: 按L2: (X * F) / sqrt(sqr(X) * ones))
: 其中*是卷积， /, sqr, sqrt都是按元素操作。
: F是你的filter, ones是和F尺寸一致的全1 filter。
: 包子答谢我吧。
l*s
13 楼
grill 用的
y*6
14 楼
check it out via
http://www.google.com/phone/detail/nexus-s
【在 f*****s 的大作中提到】
: 兄弟, sprint的nexus S有sim卡插槽? 你确定?
http://www.google.com/phone/detail/nexus-s
【在 f*****s 的大作中提到】
: 兄弟, sprint的nexus S有sim卡插槽? 你确定?
w*g
15 楼
我不知道可以这样做，下次试。
【在 L****8 的大作中提到】
: 赞 包子已发
: 对了 这个操作 你试过么？
: 我觉得可以提高鲁棒性
【在 L****8 的大作中提到】
: 赞 包子已发
: 对了 这个操作 你试过么？
: 我觉得可以提高鲁棒性
s*k
16 楼
我用来发面
我觉得那层发面不错。。。
我觉得那层发面不错。。。
w*w
17 楼
?!
【在 y*****6 的大作中提到】
: check it out via
: http://www.google.com/phone/detail/nexus-s
【在 y*****6 的大作中提到】
: check it out via
: http://www.google.com/phone/detail/nexus-s
l*3
18 楼
我那个比较高，可以放烘培工具。。。
w*0
19 楼
前两天我也在查这个问题，哈哈，未果
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