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[Python]scikit-imageによる画像処理 - Qiita
In [13]: I1 = io.imread('Lenna.bmp') In [14]: I2 = io.imread('Mandrill.bmp') In [15]: I3 = io.imread('Parrots.bmp') In [16]: io.imsave('output.tiff', [I1, I2, I3]) In [17]: I4 = io.imread('output.tif') In [18]: I4.shape Out[18]: (3, 256, 256, 3) In [19]: io.imshow(I4[0]) In [20]: io.imshow(I4[1]) In [21]: io.imshow(I4[2])
johshisha 2018/06/14
画像処理

python
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[Survey]Fast and Accurate Deep Network Learning by Exponential Linear Units (ELUs) - Qiita
[Survey]Fast and Accurate Deep Network Learning by Exponential Linear Units (ELUs)DeepLearning 問題、解決法、効果解決したい問題は、勾配が消失して学習が進まなくなること(vanishing gradient probl em) ↓ ELUは、activation関数を通ったあとの出力の平均を０に近づけることで、bias shiftを軽減している ↓ 学習が速く収束する（効率がよい） ReLUの問題点（bias shift) ・ReLUは、非負の関数（non-negative）なので、その出力の平均は０より大きくなる傾向になる（bias shift)。・それが次の層の入力となるので、Cancelする機能がないと、さらにbias shiftが起こる・Unit毎の相関が高いほど、bias shift
johshisha 2016/03/30
elus
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