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论文先从余弦的角度来重新思考softmaxloss：softmax损失通过最大化地面真实类的后验概率将特征从不同类中分离出来...(θ2)-m>cos(θ1)，其中m≥0是一个固定参数，用于控制余弦裕量的大小。因为cos(θ1)-m小于cos(θ1)...
这篇论文是剖析CNN领域的经典之作，也是入门CNN的必读论文。作者训练了一个面向数量为1.2百万的高分辨率的图像数据集ImageNet，图像的种类为1000种的深度卷积神经网络。下载链接：NIPS-2012-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks-Paper.pdfImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks.
FCOS论文精读——看这一篇就够了.虽然FCOS已经火了很长一段时间了，但并不妨碍笔者刚开始看这篇论文（我菜我有理）。.写下这篇文章，希望能帮助到正在学习FCOS的小白同学们。.如有错漏，也欢迎大佬们批评指正！.谢谢。.FCOS是一个基于FCN的per-pixel、anchor...
论文简介论文中文翻译:《深度人脸识别的大边缘余弦损失》论文名称:《CosFace:LargeMarginCosineLossforDeepFaceRecognition》录用日期：2018年4月3日摘要由于深度卷积神经网络(CNNs)的发展，人脸识别取得了惊人的进展。.人脸识别的核心任务是人脸的特征识别...
对于cosnx的展开，根据棣莫弗公式(cossincossin为正整数时，cosnx一定可以用cos的多项式形式来表示。.为此，本文要解决的问题就是通过“找规律”的方法找到该多项式的通项形式。.本文通过两角和的三角函数公式写出当的升幂排列，然后对每一个多项式...
统计之都（CapitalofStatistics,COS）论坛是一个自由探讨统计学和数据科学的平台，欢迎对统计学、机器学习、数据分析、可视化等领域感兴趣的朋友在此交流切磋。
《CosFace:LargeMarginCosineLossforDeepFaceRecognition》2018，HaoWangetal.TencentAILab引言：所有基于softmaxloss改进的损失都有相同的想法：最大化类间方差和最小化类内…
论文中反三角函数应该怎么表示啊，arccos还是cos^-1？.作者kingjue2.来源:小木虫3006帖子.+关注.论文中公式需要用到反三角函数.原来高中学的时候是用的arccos.但是word公式里是cos^-1.究竟应该用哪一个啊，有没有什么标准要求.谢谢返回小木虫查看更多.
10.21更新：昨天回答了编码相加融入词序信息的问题，在回答与讨论中学到了很多，现在对原回答做一定的补充。题主的问题：如何理解Transformer中的positionalencoding为什么是三角函数，具体解释论文中的正弦和余弦公式为什么这样就可以...
羰基硫(COS)紫外光解动力学的研究.在185nm紫外光照射下,研究了COS体系、COSO2体系以及COS空气体系中COS的转化反应,并考察了光照时间、O2分压和水气对COS光解的影响.推导了COS光解速率方程,并计算了其表观量子产率,据此提出了185nm紫外光作用下COS在不同...
论文先从余弦的角度来重新思考softmaxloss：softmax损失通过最大化地面真实类的后验概率将特征从不同类中分离出来...(θ2)-m>cos(θ1)，其中m≥0是一个固定参数，用于控制余弦裕量的大小。因为cos(θ1)-m小于cos(θ1)...
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