一.visdom可视化工具 安装:pip install visdom 启动:命令行直接运行visdom 打开WEB:在浏览器使用http://localhost:8097打开visdom界面 二.使用visdom # 导入Visdom类 from visdom import Visdom # 定义一个env叫Mnist的board,如果不指定,则默认归于main viz = Visdom(env='Mnist') # 在window Accuracy中画train acc和test acc,x

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训

<全连接的BP神经网络> 本文主要描述全连接的BP神经网络的前向传播和误差反向传播,所有的符号都用Ng的Machine learning的习惯.下图给出了某个全连接的神经网络图. 1前向传播 1.1前向传播 分别计算第l层神经元的输入和输出: 1.1.1偏执项为1时 向量整体形式: 分量形式: 1.1.2偏执项为b时 向量整体形式: 分量形式: 1.2网络误差 1.2.1偏执项为1时 对于某一个输入样本,它的输出为,它所对应的真实输出应该为,那么,该样本对应的误差E为     (1) 注意到输

这一篇博客整理用TensorFlow实现神经网络正则化的内容. 深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数,可以进行非常复杂的特征变换,具有强大的学习能力,因此容易在训练集上过拟合.缓解神经网络的过拟合问题,一般有两种思路,一种是用正则化方法,也就是限制模型的复杂度,比如Dropout.L1和L2正则化.早停和权重衰减(Weight Decay),一种是增大训练样本量,比如数据增强(Data Augmentation).这些方法的原理阐述可以看我之前整理的文章<深度学习之正则化方法>. 下面用

博客断更了一周,干啥去了?想做个聊天机器人出来,去看教程了,然后大受打击,哭着回来补TensorFlow和自然语言处理的基础了.本来如意算盘打得挺响,作为一个初学者,直接看项目(不是指MINIST手写数字识别这种),哪里不会补哪里,这样不仅能学习到TensorFlow和算法知识,还知道如何在具体项目中应用,学完后还能出来一个项目.是不是要为博主的想法双击666?图样! 现在明白了什么叫基础不牢地动山摇,明白了什么叫步子太大直接就放弃,明白了我是适合循序渐进的学习,暂时不适合对着项目直接干. 同时

使用L2正则化和平均滑动模型的LeNet-5MNIST手写数字识别模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST_data文件夹下 L2正则化 Dropout 滑动平均方法 定义模型框架与前向传播 import tensorflow as tf # 配置神经网络的参数 INPUT_NODE = 78

目录 写在前面 全连接层与Softmax回顾 加权角度 模板匹配 几何角度 Softmax的作用 总结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 这篇文章将从3个角度:加权.模版匹配与几何来理解最后一层全连接+Softmax.掌握了这3种视角,可以更好地理解深度学习中的正则项.参数可视化以及一些损失函数背后的设计思想. 全连接层与Softmax回顾 深度神经网络的最后一层往往是全连接层+Softmax(分类网络),如下图所示,图片来自StackExchan

池化层定义在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化. 1.tf.layers.max_pooling2d max_pooling2d( inputs, pool_size, strides, padding='valid', data_format='channels_last', name=None ) inputs: 进行池化的数据. pool_size: 池化的核大小(pool_height, pool_width),如[3,3]

对于图像的目标检测任务:通常分为目标的类别检测和目标的位置检测 目标的类别检测使用的指标:准确率, 预测的结果是类别值,即cat 目标的位置检测使用的指标:欧式距离,预测的结果是(x, y, w, h) x和y表示的是左上角的位置,w和h表示的是矩形框的宽和高 目标检测是分类和回归都进行的一种算法 对于位置的回归而言,使用全连接层获得结果的4个输出,使用欧式距离计算损失值 对图像物体进行卷积,对卷积后的特征图分开进行计算,一条通路计算回归,一条通路计算分类 目标检测的实际操作步骤: 第一步:下载

初学tensorflow,参考了以下几篇博客: soft模型 tensorflow构建全连接神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建CNN[待学习] 全连接+各种优化[待学习] BN层[待学习] 先解释以下MNIST数据集,训练数据集有55,000 条,即X为55,000 * 784的矩阵,那么Y为55,000 * 10的矩阵,每个图片是28像素*28像素,带有标签,Y为该图片的真实数字,即标签,每个图片10个数字,1所在位置

channels_last 和 channels_first keras中 channels_last 和 channels_first 用来设定数据的维度顺序(image_data_format). 对2D数据来说,"channels_last"假定维度顺序为 (rows,cols,channels), 而"channels_first"假定维度顺序为(channels, rows, cols). 对3D数据而言,"channels_last"

深度学习Keras框架笔记之Dense类(标准的一维全连接层) 例: keras.layers.core.Dense(output_dim,init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None W_regularizer=None, b_regularizer=None, activity_regularizer=None, W_constraint=None, b_constraint=None, input_dim=None) in

model = keras.models.Sequential([ #卷积层1 keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=5,strides=1,padding="same",data_format="channels_last",activation=tf.nn.relu,kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.01)), #池化层1 keras.layers.MaxPool2D(pool_

内连接查询 内连接与SqL中inner join一样,即找出两个序列的交集 Model1Container model = new Model1Container(); //内连接 var query = from s in model.Student join c in model.Course on s.CourseCno equals c.Cno select new { ClassID = s.CourseCno, ClassName = c.Cname, Student = new {

aaarticlea/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAPgAAADCCAIAAADrUpiXAAAGYklEQVR4nO3dQXqjuAJFYa1LC9J6tB

SELECT * FROM Table_A GO SELECT * FROM Table_B GO --内连接 SELECT a.*, b.* FROM Table_A a JOIN Table_B b ON a.ID = b.ID SELECT a.*, b.* FROM Table_A a INNER JOIN Table_B b ON a.ID = b.ID GO --内连接等价直接多表from的形式 SELECT a.*, b.* FROM Table_A a INNER JOIN Ta

原文:http://zwdsmileface.iteye.com/blog/2191730 个人理解 内连接(INNER JOIN)(典型的连接运算,使用像   =   或   <>   之类的比较运算符).包括相等连接和自然连接. 内连接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行 左连接(LEFT   JOIN   或   LEFT   OUTER   JOIN)是右左边表中的数据为基准,若左表有数据右表没有数据,否则显示左表中的数据右表中的数据显示为空 右连接(RIGHT  JO

在caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer(层)组成,常用的层如:数据加载层.卷积操作层.pooling层.非线性变换层.内积运算层.归一化层.损失计算层等:本篇主要介绍全连接层 该层是对元素进行wise to wise的运算 1. 全连接层总述 下面首先给出全连接层的结构设置的一个小例子(定义在.prototxt文件中) layer { name: "fc6" type: "InnerProduct" bottom: "

MySQL本身不支持你所说的full join(全连接),但可以通过union来实现 ,下面是一个简单测试,可以看看: mysql> CREATE TABLE a(id int,name char(1)); Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> CREATE TABLE b(id int,name char(1)); Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> INSERT INTO a VAL

SQL 连接 JOIN 例解.(左连接,右连接,全连接,内连接,交叉连接,自连接) 最近公司在招人,同事问了几个自认为数据库可以的应聘者关于库连接的问题,回答不尽理想-现在在这写写关于它们的作用假设有如下表: 一个为投票主表,一个为投票者信息表-记录投票人IP及对应投票类型,左右连接实际说是我们联合查询的结果以哪个表为准-1:如右接连 right join 或 right outer join:我们以右边voter表为准,则左表(voteMaster)中的记录只有当其ID在右边(voter)中存

下面列出了您可以使用的 JOIN 类型,以及它们之间的差异. (1)     JOIN: 如果表中有至少一个匹配,则返回行(inner join) (2)     LEFT JOIN: 即使右表中没有匹配,也从左表返回所有的行 (3)     RIGHT JOIN: 即使左表中没有匹配,也从右表返回所有的行 (4)     FULL JOIN: 只要其中一个表中存在匹配,就返回行 以下面两张数据库表为例: "Persons" 表: Id_P LastName FirstName Add