时间的脚步总是如此匆忙，依稀记得 16 年末 CSDN 推出的征文活动。为了对自己今后一年有个更好的规划，写了一篇 2016 年的总结《丰富多彩的 2016 — 未来属于我》。如今时间过去大约有一半，...
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2017-04-30 21:33:28
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本文主要介绍8种实现细节的技巧或tricks：数据增广、图像预处理、网络初始化、训练过程中的技巧、激活函数的选择、不同正则化方法、来自于数据的洞察、集成多个深度网络的方法。1. 数据增广 ...
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2017-04-29 19:54:31
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在深度网络中，不同层的学习速度差异很大。例如：在网络中后面的层学习情况很好的时候，前面的层常常会在训练时停滞不前，基本上不学习了。另一种情况恰恰相反，前面的层学习的很好，后面的层却停止学习了。 这是因为基于梯度下降的学习算法的本身存在着内在的不稳定性，这种不稳定性使得前面或者后面的层的学习停止。 消 ...
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2017-03-22 18:02:28
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深度神经网路已经在语音识别，图像识别等领域取得前所未有的成功。本人在多年之前也曾接触过神经网络。本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得。 简要描述深度神经网络模型。 1. 自联想神经网络与深度网络 自联想神经网络是很古老的神经网络模型，简单的说，它就是三层BP网络，只不过它的输出等于输入 ...
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2017-01-12 21:12:35
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深度网络（net）是一个组合模型，它由许多相互连接的层（layers）组合而成。Caffe就是组建深度网络的这样一种工具，它按照一定的策略，一层一层的搭建出自己的模型。它将所有的信息数据定义为blobs，从而进行便利的操作和通讯。Blob是caffe框架中一种标准的数组，一种统一的内存接口，它详细描 ...
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2016-12-31 14:33:47
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faster r-cnn 1、问题 在fast r-cnn中，proposals已经成为速度提高的瓶颈。在本文中，使用深度网络来计算proposals， 使得与检测网络的计算量相比，proposals的计算量可忽略不计。为此，本文提出了RPN网络（Region Proposal Network）， ...
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2016-11-16 14:54:07
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改系列只为记录我学习 udacity 中深度学习课程！！ 1. 整个课程分为四个部分，如上图所示。 第一部分将研究逻辑分类器，随机优化以及实际数据训练。 第二部分我们将学习一个深度网络，和使用正则化技术去训练一个更大的模型 第三部分我们将深入研究图像和卷积模型 第四部分我们将学习文本和序列，我们将训 ...
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2016-10-29 18:26:20
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论文的关注点在于如何提高bounding box的定位，使用的是概率的预测形式，模型的基础是region proposal。论文提出一个locNet的深度网络，不在依赖于回归方程。论文中提到locnet可以很容易与现有的detection系统结合，但我困惑的是（1）它们的训练的方法，这点论文中没有明 ...
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2016-08-18 23:17:47
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YOLO的一大特点就是快，在处理上可以达到完全的实时。原因在于它整个检测方法非常的简洁，使用回归的方法，直接在原图上进行目标检测与定位。 多任务检测： 网络把目标检测与定位统一到一个深度网络中，而且可以同时在原图上检测多个物体。步骤总结如下： （1）把图片分割成S*S个方格，假如某个物体的中点落在其 ...
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2016-08-04 13:29:10
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Fast RCNN的结构： 先从这幅图解释FAST RCNN的结构。首先，FAST RCNN的输入是包含两部分，image以及region proposal（在论文中叫做region of interest，ROI）。Image经过深度网络（deep network）之后得到feature map， ...
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2016-07-24 20:52:52
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