本文目录
考研英语阅读技巧有哪些
阅读分值是40分。考研界也一直流传得阅读者得英语。其重要性不言而喻。
阅读就是做真题，从真题中找规律，分类、总结。说来说去也就那么几个题型：例证题、指代题、推理题主旨题、作者态度题等。做阅读一定要：
1.读懂文章主旨：文章的主要思想（mainidea）如果把握不好，全文都会带偏。
2.看段落之间的逻辑：刚开始复习，容易产生阅读的断裂，即读完上段忘记上段。
3.读句间逻辑和句内重点：哪些是论点，哪些是论据，那些是作者的观点和态度。
本人21考研，英语基础不是很好，想问一下考研阅读该如何下手先学技巧还是先做题
你好，我是20一志愿上岸考生，英语一上海地区77分，所以根据我的备考经验可以给你几点建议，希望能够帮到你。
英语基础不是很好的话，做阅读一般是有两个问题，一是单词，二是句子结构长难句，现在还在6月份，建议可以先拿出一点时间来好好打一下基础。注意这不是技巧，也不是做题，而是先打基础。
首先我推荐的是刘晓燕老师的单词和长难句相关课程，
虽然我并没有听她的单词课，但一是我的本人基础比较好，20考研后期听了她作文课之后，也顺带稍微听了一下她长难句的课，觉得在这一块讲的还是可以的，而且刘老师上课风格挺好，能够让你听下去。
第2个就是唐迟老师，我听的是他以往的全部真题解析，
按照视频做完笔记，再去做真题，效果也不错。而且唐迟老师公众号的后期会有蹲坑词系列，也是掌握考研词汇的一个比较好的方法。
其实无论你关注哪个老师，他们一般都会提醒你各个阶段需要做的事情，所以可以多关注几个，进行一下比较。最后还是建议现在先打基础，到后期如果实在英语还是提不上分再开始技巧。
我是@他乡红叶。希望我的回答能帮到你，如果想了解更多考研相关的内容，也可以关注我的主页，近期就会出一篇考研各科目备考的详细计划哦~
觉得我的回答有用，就给我点个赞吧~
神经网络的图像识别倾向于纹理，还是形状
神经网络识别物体依赖的是形状还是其他表征？一直以来，人们普遍认为答案是前者，但本文中的研究者通过实验颠覆了这种「常识」。
看看下面的这幅图片，你看到了什么？
你可能会很轻易地分辨出上图中的猫。然而，最顶尖的深度学习算法却认为上图中的动物是一只大象！
本文将会讨论为什么人工神经网络会将人类看到的猫识别为大象。此外还将讨论「如何看待深度神经网络物体识别任务中的范式转换」，以及如何利用这种视角来改进神经网络。本文是基于最近提交给 ICLR 的论文——《ImageNet-trained CNNs are biased towards texture; increasing shape bias improves accuracy and robustness》撰写的。
神经网络会如何识别一只猫呢？一个人们普遍接受的答案是：通过检测它的形状。这种假设的证据来源于像 DeconvNet（《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》）这样的可视化技术。这种技术表明，在不同的处理阶段（被称之为层），网络试图识别一张图像中越来越大的图案，从第一层中简单的边缘和轮廓到更复杂的形状（如汽车轮子），直到轻松识别出该对象（车）。
神经网络识别出的不同形状：从早期处理阶段的小图案（第一层和第二层）到更复杂的形状（第三层中的汽车车轮），再到最后的物体（第五层的汽车）。图源：Kriegeskorte (2015) 。
这种直观的解释已经成为了一种常识。现代的深度学习教科书（如 Ian Goodfellow 的经典著作《深度学习》），在解释深度学习如何工作时，明确提到了基于形状的可视化技术，其他的研究人员也是如此（例如，Nikolaus Kriegeskorte 在《Deep neural networks: a new framework for modelling biological vision and brain information processing》第九页中所述）。
网络习得了与每个类别相关联的各种形状的复杂知识。
高级单元似乎可以学习到自然图像中出现的形状的表征，如人脸、人体、动物、自然场景、建筑和汽车。
但是这种说法存在一个问题：一些包括 DeconvNet 在内的最重要的和广泛使用的可视化技术，最近被证明具有误导性（《A Theoretical Explanation for Perplexing Behaviors of Backpropagation-based Visualizations》）：它们仅仅是重建图像的组成部分，而没有揭示神经网络在一张图像中寻找到的是什么—也就是说，那些漂亮的可以被人类解释的可视化结果与网络如何做出一个决策的关系并不大。
并没有很多证据能够支持这种形状假设。那么，我们是否需要修正一下对于「神经网络如何识别物体」这一问题的看法？
如果形状假设不是唯一的解释呢？除了形状，物体通常还有或多或少与众不同的颜色、大小和纹理等特征。所有这些因素都可以被神经网络用来识别目标。虽然颜色和大小通常不是特定对象类别所特有的，但如果我们观察小区域，几乎所有对象都有类似于纹理的元素（甚至是汽车，其侧面有轮胎，外壳是金属）。
事实上，我们知道神经网络刚好有一个令人惊奇的纹理表征功能（即使该网络从来没有被训练过）。例如，在风格迁移问题中，我们就可以很明显地看到这一点。在这种如此令人着迷的图像建模技术中，深度神经网络被用来从一幅图像中提取纹理信息（如绘画风格）。这种风格随后会被应用在第二幅图像上，让人们能够「画」一张与著名画家风格相同的画。你可以通过下面的链接自己尝试一下：
扫码加微信详细咨询太和智慧养老产品和平台服务！
