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最全面：python绘制Sigmoid、Tanh、Swish、ELU、SELU、ReLU、ReLU6、Leaky ReLU、Mish、hard-Sigmoid、hard-Swish等激活函数（有源码）

深度学习—激活函数详解（Sigmoid、tanh、ReLU、ReLU6及变体P-R-Leaky、ELU、SELU、Swish、Mish、Maxout、hard-sigmoid、hard-swish）

pytorch使用torchvision0.2版本-SqueezeNet报错问题解决：Calculated output size: (5x0x0). Output size is too small

@[TOC](pytorch 使用tensorboardX可视化网络结构图) 前提条件 安装tensorflow，tensorboardX，pytorch 使用方法 代码

OpenCv：ImportError: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.22' not found问题解决

pytorch: AttributeError: 'builtin_function_or_method' object，将dataloader返回值放到cuda再传回到网络结构中出现的问题及解决

caffe编译错误解决：error while loading shared libraries: libcudnn.so.7，找不到libcudnn.so.7文件

以某比赛数据、ResNet-50模型为例，讲解了生成自train.txt和val.txt文本文件、制作LMDB数据集、生成均值文件、网络训练、网络测试以及使用pycaffe接口进行测试的流程

对Mobilenet-v1的简单介绍、Mobilenet-SSD的下载及文件说明、网络训练部分、网络测试部分、批归一化融合验证、finetune训练、深度可分离卷积在caffe实现

MobileNet DepthwiseConvolution、ShuffleNet shuffle channel、CenterLoss在Caffe下实现

配置自己的深度学习平台，Ubuntu 16.04和GTX1060软硬件环境下安装Nvidia驱动、cuda 9.2、cudnn 7.3、Pytorch 1.2.0、Anaconda3、Pycharm

深度学习中CNN网络的感受野计算（Calculating Receptive Field of CNN）

理解deconvolution（反卷积、转置卷积）概念原理和计算公式、up-sampling（上采样）的几种方式、dilated convolution（空洞卷积）的原理理解和公式计算

梯度消失和梯度爆炸问题及其解决方法详解,更改激活函数、权重初始化、加入BN层（Batch Normalization）、梯度剪切、权重正则、使用预训练模型进行finetue、使用ResNet残差结构

pytorch: RuntimeError: 1only batches of spatial targets supported but got target问题解决

pytorch中(torch.stack，torch.cat, torch.stack.max/mean/sum)原理详解，结合实际例子说明

ssd目标检测网络在caffe下的安装、编译，VOC数据集下载、VGG预训练模型下载、LMDB数据集制作、ssd_pascal的代码修改、针对VOC0712数据集的网络训练测试等

本篇博客主要讲解如何使用在VOC0712数据集下训练好的ssd.caffemodel来对自己的数据集进行finetune训练

因为CornerNet是基于pytorch 0.4.0写的，其中的某些**C++和Cuda API在1.0之后已经变化，所以在编译corner pooling的时候会遇到问题，本文介绍如何解决这些问题

Inception系列：Inception-v1（GooLeNet）、Inception-v2、Inception-v3、Inception-v4论文全面解读