原博客连接 : https://www.cnblogs.com/byteHuang/p/6959714.html CNN对于常见的分类任务,基本是一个鲁棒且有效的方法.例如,做物体分类的话,入门级别的做法就是利用caffe提供的alexnet的模型,然后把输出的全连接层稍稍修改成为自己想要的类别数,然后再根据实际需要修改网络模型(通常是瘦身).下面记录几个Point. 关于Crop 一般在训练的时候会利用两个手段做data augmentation, 分别是mirror和crop.其中,mirr

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普

今天来仔细讲一下卷基层和全连接层训练参数个数如何确定的问题.我们以Mnist为例,首先贴出网络配置文件: name: "LeNet" layer { name: "mnist" type: "Data" top: "data" top: "label" data_param { source: "examples/mnist/mnist-train-leveldb" backend: L

原数据集:包含 25000张猫狗图像,两个类别各有12500 新数据集:猫.狗 (照片大小不一样) 训练集:各1000个样本 验证集:各500个样本 测试集:各500个样本 1= 狗,0= 猫 # 将图像复制到训练.验证和测试的目录 import os,shutil orginal_dataset_dir = 'kaggle_original_data/train' base_dir = 'cats_and_dogs_small' os.mkdir(base_dir)#保存新数据集的目录 tra

算的的上是自己搭建的第一个卷积神经网络.网络结构比较简单. 输入为单通道的mnist数据集.它是一张28*28,包含784个特征值的图片 我们第一层输入,使用5*5的卷积核进行卷积,输出32张特征图,然后使用2*2的池化核进行池化 输出14*14的图片 第二层 使用5*5的卷积和进行卷积,输出64张特征图,然后使用2*2的池化核进行池化 输出7*7的图片 第三层为全连接层 我们总结有 7*7*64 个输入,输出1024个节点 ,使用relu作为激活函数,增加一个keep_prob的dropout

前言 Batch Normalization是由google提出的一种训练优化方法.参考论文:Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 个人觉得BN层的作用是加快网络学习速率,论文中提及其它的优点都是这个优点的副产品. 网上对BN解释详细的不多,大多从原理上解释,没有说出实际使用的过程,这里从what, why, how三个角度去解释BN. What is

TensorFlow实战中AlexNet卷积神经网络的训练 01 出错 TypeError: as_default() missing 1 required positional argument: 'self' 经过百度.谷歌的双重查找,没找到就具体原因.后面去TensorFlow官方文档中发现,tf.Graph的用法如下: g = tf.Graph() with g.as_default(): # Define operations and tensors in `g`. c = tf.co

tensorflow CNN 卷积神经网络中的卷积层和池化层的代码和效果图 因为很多 demo 都比较复杂,专门抽出这两个函数,写的 demo. 更多教程:http://www.tensorflownews.com #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from PIL import Image import numpy img = Ima

http://www.cnblogs.com/bambipai/p/7922981.html------误差逆传播算法讲解 人工神经网络包含多种不同的神经网络,此处的代码建立的是多层感知器网络,代码以<集体智慧编程>第四章 "nn.py" 为原型和框架,可以指定隐藏网络的层数和每层的节点数,利用反向传播法修正权值,并连接数据库,保存每层每个节点的权值等信息.代码在算法方面并没有做出改进,结构上可能不是特别严谨和简洁,在算法.结构方面并不一定可取,只是为建立多层隐藏网络提供一

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼

卷积神经网络(CNN)由输入层.卷积层.激活函数.池化层.全连接层组成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层:用它来进行特征提取,如下: 输入图像是32*32*3,3是它的深度(即R.G.B),卷积层是一个5*5*3的filter(感受野),这里注意:感受野的深度必须和输入图像的深度相同.通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个28*28*1的特征图,上图是用了两个filter得到了两个特征图: 我们通常会使用多层卷积层来得到更深层次的特征图.如下: 关于卷积的

caffe中有把fc层转化为conv层的,其实怎么看参数都是不变的,对alex模型来说,第一个fc层的参数是4096X9216,而conv的维度是4096x256x6x6,因此参数个数是不变的,只是需要把fc的参数存储方法改变成conv 的. 在caffe的官方网站:http://nbviewer.ipython.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/net_surgery.ipynb 有说明怎么转换.首先将原模型加载进来fc_param,然后把全

回到目录 看似不伦不类 这个题目有点不伦不类,或者说有点伪模式了,不错,确实是这样,我们正确的开发思维是WEB层->BLL层->DATA层,每个层有对它下层的引用,下层不能引用上层,因为这会出现相互引用的错误,在实际工作中,BLL层会有涉及到各个业务的代码组织,实现数据持久化一般在Data层完成,这是可以理解的,也是我们经常使用的开发模式,这当然不是今天的重点,今天主要说一个实际问题,如订单处理的场合. 一般订单处理流程如下: 1 用户选择商品到购物车 2 用户确定购买,生成订单 3 选择一种

https://en.wikipedia.org/wiki/Common_Gateway_Interface In computing, Common Gateway Interface (CGI) offers a standard protocol for web servers to interface with executable programs running on a serverthat generate web pages dynamically. Such programs

P1193 洛谷团队训练VS传统团队训练 题目背景 “在中学的信息学教育领域,洛谷无疑是一个相当受欢迎的辅助网站.同时有百余所学校正在通过洛谷进行信息学竞赛(以后简称OI)的教育.洛谷之所以如此受欢迎,是因为洛谷创新的将OI教育的几乎每一个环节都搬到了线上,无论是学校的竞赛教练还是学生,均可以仅仅使用这一个网站来进行练习,提升自己的能力.” ——摘自<厦门中小学教育科学研究>,2015年2月号. 题目描述 XX中学的两位信息组的教练正在为学校信息组是否应当将洛谷作为主要的训练工具而争论不休,最

1.4层代理和7层代理什么意思? 这里的层是OSI 7层网络模型,OSI 模型是从上往下的,越底层越接近硬件,越往上越接近软件,这七层模型分别是物理层.数据链路层.网络层.传输层.会话层.表示层.应用层. 4层是指传输层的 tcp / udp . 7层是指应用层,通常是http . 2.代理原理: 4层用的是NAT技术.NAT英文全称是“Network Address Translation”,中文意思是“网络地址转换”,请求进来的时候,nginx修改数据包里面的目标和源IP和端口,然后把数据包

今天我们主要讨论下数据层父类和业务层父类的使用.众所周知,数据层无非就是实现增删改查的方法.无论是哪个实体类,无非就是为了实现增删改查方法,所有我们在三层的DAL层封装了一个BaseDAL类,来做增删改查.在BLL层封装了一个BaseBLL类,来做增删改查.如果在Model层,通过ModelFirst的方式,又添加了新的实体(YYY),那么在DAL层只需要定义一个类YYYDAL,并让YYYDAL继承自BaseDAL即可 .同理,在BLL层, 只需要定义一个类YYYBLL,并让其继承自BaseBL

表现层 表现层负责向最终用户展示应用程序的控制方式以及数据.它还要负责所有信息的布局和格式.今天,商业应用程序最流行的表现方式应该算是Web前端了,它使用HTML和JavaScript并通 过Web浏览器来满足用户的界面外观需求. Web应用程序的优势包括跨平台兼容性.易部署和可扩展.amazon.com就是Web应用程序的—个极好的例子,它允许你在线购书.这就是Web应用程序的一个绝佳应用,因为不可能要求用 户为了买一本书而去下载一个应用程序. 当需要高级的用户控件或者复杂的数据操纵时,Web

转自:http://www.blogjava.net/jiabao/archive/2007/04/08/109189.html 为了实现web层(struts)和持久层(Hibernate)之间的松散耦合,我们采用业务代表(Business Delegate)和DAO(Data Access Object)两种模式.DAO模式为了减少业务逻辑和数据访问逻辑之间的耦合,当一个持久曾框架被应用时,该模式将会减少业务对象和该框架之间的耦合,这样我们可以不修改业务对象而选择不同的持久层框架的实现.实际

长久以来,asp.net弹出层并且有遮罩层问题都是一个难以解决的问题,鉴于此,我决定写个弹出层发布出来,供大家使用... 这里的doing层是遮罩层,divLogin层是登陆层 若有其他问题请留言或邮箱联系52aspx@163.com <!--用js控制显示--> <script type="text/javascript" language="javascript"> function ShowNo() //隐藏两个层 { document