卷积神经网络

聊聊池化层中常见的超参数及其选择策略，帮助大家在实际任务中快速上手，调优模型。

人工智能的崛起，尤其是深度学习的发展，在众多领域带来了令人瞩目的进步。

本文将探讨神经网络在农业中的多种应用，包括作物产量预测、病虫害识别、肥料推荐、气候适应性分析等，并分析其对未来农业发展的影响。

R-CNN（Regions with Convolutional Neural Networks）家族包括几种模型，它们通过利用区域提议网络和深度学习技术来改进目标检测。

研究人员现在创造了一种全新的方法来制造神经网络，在某些方面超越了传统系统。

随着时下智能时代的发展，机器学习已成为不少专业人士的“必备技能”。尽管如此，可它在实用性上仍然存在一些问题。

本文将用 C++ 编写一个 CNN 和一个名为 mlpack 的库来对MNIST数据集进行分类。

使用全连接层的网络来分类图像是很奇怪的，因为这样的一个网络架构不考虑图像的空间结构。所以一个很直接的考虑就是引入图像的一种空间关系来构建神经网络，也就是这里要介绍的卷积神经网络（CNN）。

清华大学 Jittor 团队提出了一种基于细分结构的网格卷积网络 SubdivNet。该方法首先将输入网格进行重网格化（remesh），构造细分结构，得到一般网格的多分辨率表示，并提出了直观灵活的面片卷积方法、上 / 下采样方法，并将成熟的图像网络架构迁移到三维几何学习中。

对小目标检测进行了分析，并结合已有的方法给出了一些思路。