寒小阳

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可以先用df=df.values转成numpy,再参考https://github.com/dmlc/mxnet/blob/master/example/numpy-ops/numpy_softmax.py做处理。

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目前亚马逊和阿里云的配置和价格应该都是 2*K40,20 rmb/h CPU太慢,大部分任务是训练不起来的 试试gtx1070这样的GPU 配上 MxNet这种显存利用率高一些的package

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链接直达:[url]https://www.quora.com/What-is-the-dying-ReLU-problem-in-neural-networks[/url] 直观的感受是,如果你用ReLU,没有用batch-normalization lay...

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1. 多个网络是可以的,不过对于小的物体,检测一直是比较麻烦的一个事情,不太清楚准确度能有多高,需要自己试一下。另外多个网络,计算量上升也是个问题。 2. 在一个网络中做,还是可能会出现上面你提到的问题。

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