计算机视觉中的细节问题(四)
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(1)、神经元死亡原因？
(2)、立体匹配和语义分割出现的两个metric
(3)、目标检测中end points的含义？
(4)、F-score的含义？
(5)、RoI池化层
(6)、预训练与微调
(7)、权重衰减
(8)、局部响应正态化(LRN)
(9)、TPR、FPR、TNR、FNR的理解
(10)、动量的作用
(1)、神经元死亡原因？
随着训练的进行，可能会出现神经元死亡，权重无法更新的情况。这种神经元的死亡是不可逆转的死亡。训练神经网络的时候，一旦学习率没有设置好，第一次更新权重的时候，输入是负值，那么这个含有ReLU的神经节点就会死亡，再也不会被激活。因为：ReLU的导数在x>0的时候是1，在x
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