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平均值mean 和 方差variance 在变分自编码器（VAE）中的应用
雨聚云出: 这里其实是网络训练的结果，我们认为均值网络训练出来提取的就是均值特征，方差网络训练出来提取的是方差特征，这两个网络初始参数可能相同，但是随着训练（loss +梯度反向传播），这两个网络就趋向于我们设计的了。个人理解，如果有误，请指教出来~ OpenCV：轮廓检测、查找轮廓、绘制轮廓、凸包、图像的矩特征
王学升:
轮廓2的子轮廓是2a，那么当轮廓2的parent=-1时代表着的应该是没有父轮廓，它具有子轮廓2a，如果我理解无误，在parent中的注意事项需要更正去掉或子轮廓。而实际情况中当parent=0的时候是什么情况，我很困惑，请帮忙解答一下 蘖闑: 你好，cycleGAN网络中定义生成器用到ResnetGenerator，其中model += [nn.ReflectionPad2d(3)]，但是ReflectionPad2d无权重无偏置，所以不会保存到.pth文件中，但是在测试的时候又有ReflectionPad2d，导致测试时加载训练好的权重出现RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResnetGenerator: Missing key(s) in state_dict: "model.10.conv_block.6.weight", "model.10.conv_block.6.bias", "model.11.conv_block.6.weight", "model.11.conv_block.6.bias", "model.12.conv_block.6.weight", "model.12.conv_block.6.bias", "model.13.conv_block.6.weight", "model.13.conv_block.6.bias", "model.14.conv_block.6.weight", "model.14.conv_block.6.bias", "model.15.conv_block.6.weight", "model.15.conv_block.6.bias", "model.16.conv_block.6.weight", "model.16.conv_block.6.bias", "model.17.conv_block.6.weight", "model.17.conv_block.6.bias", "model.18.conv_block.6.weight", "model.18.conv_block.6.bias". Unexpected key(s) in state_dict: "model.10.conv_block.5.weight", "model.10.conv_block.5.bias", "model.11.conv_block.5.weight", "model.11.conv_block.5.bias", "model.12.conv_block.5.weight" 该怎办 Pytorch：RNN、LSTM、GRU、Bi-GRU、Bi-LSTM、梯度消失、梯度爆炸qq_40695342: key社! 基于TF-IDF的特征提取技术：基于内容的电影推荐（物品画像、用户画像、为用户产生TOP-N推荐结果）0.0（77）: 有源码和数据吗 |
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