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  • 深度监督(中继监督)


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    3、 (9 封私信 / 2 条消息) 神经网络的辅助Loss(auxiliary loss)如何帮助网络训练? - 知乎 (zhihu.com)

    4、

    (3条消息) PyTorch项目应用实例(七)模型添加中继loss | 中继监督优化_祥瑞Coding的博客-CSDN博客

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    6、深度学习基础--BP和训练--中继监督优化(intermediate supervision)_whitenightwu的博客-CSDN博客_intermediate supervision. 

    7、深度神经网络中的多任务学习汇总 - 知乎 (zhihu.com)

    8、 CAN:借助先验分布提升分类性能的简单后处理技巧 - 知乎 (zhihu.com)

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    10、综述:如何给模型加入先验知识 - 知乎 (zhihu.com)

    11、长尾图像分类之To Balance or Not to Balance【文献阅读】 - 知乎 (zhihu.com)

    12、 给模型加入先验知识 - 知乎 (zhihu.com)

     

    13、改进3D/2D U-NET--添加深度监督deep supervision【Keras】_chestnut--的博客-CSDN博客_deep supervision

    14、Stacked Hourglass Networks简析 - 知乎 (zhihu.com)

    15、论文解读:深度监督网络(Deeply-Supervised Nets) - 知乎 (zhihu.com) 

    16、unet变种 - 作业部落 Cmd Markdown 编辑阅读器 (zybuluo.com) 

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/yangjinyi1314/article/details/126268344
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