一、前述 本文分享一篇基于数据集cifa10的经典模型架构和代码。 二、代码 三、总结 最终，在cifar-10数据集上，通过一个短时间小迭代的训练，可以达到大致73%的准确率，持续增加max_steps，可以期望准确率逐渐增加如果max_steps比较大，则推荐使用学习速率衰减decay的SGD进 ...
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2018-03-30 13:13:31
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Fast RCNN是对RCNN的性能优化版本，在VGG16上，Fast R CNN训练速度是RCNN的9倍, 测试速度是RCNN213倍；训练速度是SPP net的3倍，测试速度是SPP net的3倍，并且达到了更高的准确率，本文为您解读Fast RCNN。 Overview Fast rcnn直接 ...
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2018-03-29 20:02:34
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一、前述 调优对于模型训练速度，准确率方面至关重要，所以本文对神经网络中的调优做一个总结。 二、神经网络超参数调优 1、适当调整隐藏层数对于许多问题，你可以开始只用一个隐藏层，就可以获得不错的结果，比如对于复杂的问题我们可以在隐藏层上使用足够多的神经元就行了， 很长一段时间人们满足了就没有去探索深度 ...
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2018-03-28 14:14:36
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一、前述 怎么样对训练出来的模型进行评估是有一定指标的，本文就相关指标做一个总结。 二、具体 1、混淆矩阵 混淆矩阵如图： 相关公式： 公式解释： fp_rate： tp_rate: recall:（召回率） 值越大越好 presssion:（准确率） TP:本来是正例，通过模型预测出来是正列 TP ...
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2018-03-27 12:36:15
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准确率是一个用于评估分类模型的指标。通俗来说，准确率是指我们的模型预测正确的结果所占的比例。正式点说，准确率的定义如下： $$\text{Accuracy} = \frac{\text{Number of correct predictions}}{\text{Total number of pre ...
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2018-03-25 12:05:44
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Author 和PointNet是同一批作者，这是对PointNet的一个改进版本 Abstract PointNet不能很好的捕捉由度量空间引入的局部结构，也就限制了它识别细粒度类别的能力以及对复杂场景的泛化能力 本文提出一个层级的神经网络递归地应用在嵌套划分的输入点云集。 通过探索度量空间的距离 ...
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2018-03-22 19:12:50
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深度网络既然在图像识别方面有很高的准确率，那将某一层网络输出数据作为图像特征也应该是可行的。该程序给出了使用Alexnet第七层作为激活层提取图像特征的示例。代码如下：clear;trainPath=fullfile(pwd,‘image‘);trainData=imageDatastore(trainPath,...‘IncludeSubfolders‘,true,‘LabelSource‘,‘
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2018-03-14 11:22:48
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由于可用的特征提取和分类器构造方法较多，为了确定选取方法。现在从视频提取的图像上进行算法验证，取这些图像的一部分进行训练，剩余部分进行测试，并进行交叉验证。找到准确率最高的方法后再将其用于测试集。以reco_toolbox为例，下面给出方法选取的代码：clc,closeall,clear,drawnowdatabase_name={‘JDPig‘};database_ext={‘jpg‘,‘jpg
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2018-03-13 14:03:43
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在前面几个章节，我们一直使用准确率(accuracy)来评价模型的性能，通常这是一个不错的选择。除此之外，还有不少评价指标哦，比如查准率(precision)、查全率(recall)和F1值(F1-score). 混淆矩阵 在讲解不同的评价指标之前，我们先来学习一个概念：混淆矩阵(confusio... ...
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2018-03-12 13:34:28
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本节来介绍一下使用 RNN 的 LSTM 来做 MNIST 分类的方法，RNN 相比 CNN 来说，速度可能会慢，但可以节省更多的内存空间。 初始化 首先我们可以先初始化一些变量，如学习率、节点单元数、RNN 层数等： learning_rate = 1e-3 num_units = 256 num ...
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2018-03-10 11:58:00
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