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网络整体介绍 ThunderNet的整体架构如下图所示。 ThunderNet使用320×320像素作为网络的输入分辨率。整体的网络结构分为两部分：Backbone部分和Detection部分。网络的骨干部分为SNet，SNet是基于ShuffleNetV2进行修改得到的。 网络的检测部分，利用了压缩的RPN网络，修改自LightHead RCNN网络用以提高效率。 并提出Context Enhancement Module整合局部和全局特征增强网络特征表达能力。 并提出Spatial Attention Module空间注意模块，引入来自RPN的前后景信息用以优化特征分布。 backbone 部分 1.输入分辨率 为了加快推理（前向操作）速度，作者使用320320大小的输入图像。需要注意的...

引言 时序差分（TemporalDifference，TD）方法是强化学习中的一类核心算法，它结合了动态规划与蒙特卡洛方法的优点。TD方法是无模型（modelfree）学习方法，不需要环境模型即可学习价值函数和最优策略。 TD方法的核心特点是通过比较不同时间步骤的估计值之间的差异来更新价值函数，这种差异被称为"时序差分误差"（TD error）。TD方法可以被视为解决贝尔曼方程或贝尔曼最优方程的特殊随机逼近算法。 基础TD算法：状态值函数学习 给定策略 [Math] ，基础TD算法用于估计状态值函数 [Math] 。假设我们有一些按照策略 [Math] 生成的经验样本 (s_0, r_1, s_1, ..., s_t, r_{t+1}, s_{t+1}, ...) ，TD算法的更新规则为： ...

近期，人脸识别研究领域的主要进展之一集中在了 Softmax Loss 的改进之上；本文从两种主要的改进方式——做归一化以及增加类间 margin——展开梳理，介绍了近年来基于 Softmax 的 Loss 的研究进展。 Softmax简介 Softmax Loss 因为其易于优化，收敛快等特性被广泛应用于图像分类领域。然而，直接使用 softmax loss 训练得到的 feature 拿到 retrieval，verification 等“需要设阈值”的任务时，往往并不够好。 这其中的原因还得从 Softmax 的本身的定义说起，Softmax loss 在形式上是 softmax 函数加上交叉熵损失，它的目的是让所有的类别在概率空间具有最大的对数似然，也就是保证所有的类别都能分类正确，...