分类任务 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称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 ...
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2017-06-08 01:28:42
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本文学习笔记的部分内容參考zouxy09的博客，谢谢！http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 什么是卷积 卷积假设改名为“加权平均积”，就会非常好理解了。卷积的离散形式就是经常使用的加权平均。而连续形式则可理解为对连续函数的加权平均。 ...
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2017-06-07 22:32:05
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【题目链接】click here~~ 【题目大意】求LCM(Cn0,Cn1,Cn2....Cnn)%MOD 的值 【思路】来图更直观： 这个究竟是怎样推出的，说实话。本人数学归纳大法没有推出来，幸得一个大神给定愿文具体证明，点击这里：click here~~ 代码： #include <bits/s ...
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2017-06-06 10:42:19
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一.站点的统一 一个站点可能有若干线路通过，因此首先要解决的问题是：将这些线通过的同一个站点视为一个站点，因为之前是按照线路来命名的，所以作出修改 实施方案： 将ic_line_dict_station_201508_9column.csv生成一个加上station name的ic_line_dic ...
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2017-06-05 19:56:01
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CNN中最重要的就是参数了，包括W,b。 我们训练CNN的最终目的就是得到最好的参数，使得目标函数取得最小值。参数的初始化也同样重要，因此微调受到很多人的重视，那么tf提供了哪些初始化参数的方法呢，我们能不能自己进行初始化呢？ 所有的初始化方法都定义在tensorflow/python/ops/in ...
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2017-06-02 14:04:11
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tensorflow升级到1.0之后，增加了一些高级模块： 如tf.layers, tf.metrics, 和tf.losses，使得代码稍微有些简化。 任务：花卉分类 版本：tensorflow 1.0 数据：http://download.tensorflow.org/example_image ...
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2017-06-02 00:56:37
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1. R-CNN：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线：selective search + CNN + SVMs Step1:候选框提取(selective sea ...
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2017-05-31 16:42:30
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CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper，当时提到，2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了，但是学术界的大家还是表示不服。当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时，台下的机器学习大牛们不屑一顾，质问你们的东西有理论推导吗 ...
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2017-05-31 12:10:50
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AlexNet(Alex Krizhevsky,ILSVRC2012冠军)适合做图像分类。层自左向右、自上向下读取，关联层分为一组，高度、宽度减小，深度增加。深度增加减少网络计算量。 训练模型数据集 Stanford计算机视觉站点Stanford Dogs http://vision.stanfor ...
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2017-05-30 22:05:50
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