在自己的数据集上训练一个新的深度学习模型时，一般采取在预训练好的模型上进行微调的方法。什么是微调？这里已VGG16为例进行讲解，下面贴出VGGNet结构示意图。 上面圈出来的是VGG16示意图，也可以用如下两个图表示。 如上图所示 ，VGG16的结构为卷积+全连接层。卷积层分为5个部分共13层，即图 ...
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2019-10-25 23:20:45
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用Pytorch写了两个CNN网络，数据集用的是FashionMNIST。其中CNN_1只有一个卷积层、一个全连接层，CNN_2有两个卷积层、一个全连接层，但训练完之后的准确率两者差不多，且CNN_1训练时间短得多，且跟两层的全连接的准确性也差不多，看来深度学习水很深，还需要进一步调参和调整网络结构 ...
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2019-10-25 20:42:14
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讲授卷积神经网络核心思想、卷积层、池化层、全连接层、网络的训练、反向传播算法、随机梯度下降法、AdaGrad算法、RMSProp算法、AdaDelta算法、Adam算法、迁移学习和fine tune等。 大纲： 卷积神经网络简介 视觉神经网络的核心思想 卷积神经网络的核心思想 卷积运算 卷积层的原理 ...
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2019-10-25 13:37:25
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为了加深对卷积神经网络底层原理的理解，本文通过使用numpy来搭建一个基础的包含卷积层、池化层、全连接层和Softmax层的卷积神经网络，并选择relu作为我们的激活函数，选择多分类交叉熵损失函数，最后使用了mnist数据集进行了训练和测试。 关于卷积网络的详细原理和实现可参考下列文章： "刘建平P ...
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2019-10-24 00:16:55
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基本卷积网络结构net.py 提取前两层的网络结构 提取所有层的网络结构 ...
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2019-10-23 20:29:16
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基本的卷积神经网络 提取前两层网络结构 提取所有的卷积层网络 打印卷积层的网络名字 对权重参数进行初始化操作 ...
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2019-10-23 13:37:40
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（1）回顾一下深度残差网络的结构 在下图中，(a)-(c)分别是三种残差模块，(d)是深度残差网络的整体示意图。BN指的是批标准化(Batch Normalization)，ReLU指的是整流线性单元激活函数(Rectifier Linear Unit)，Conv指的是卷积层(Convolution ...
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2019-09-28 18:29:51
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根据MatConvNet的官网介绍，MatConvNet是一个基于适用在Matlab的卷积神经网络(CNN)的工具包，支持CPU和GPU。 事实上，这个工具包并不仅仅支持CNN，同时也支持一些其它的一些网络如RNN, LSTM等。 这个工具包包含了一些深度学习的基本操作如卷积，隔空卷积，池化，非线性... ...
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2019-09-24 17:52:15
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http://www.sohu.com/a/134347664_642762 Lenet，1986年 https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt 介绍： 结构：由两个卷积层，两个 ...
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2019-09-16 00:51:36
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假设一个卷积层的输入的特征图（feature maps）数量（input channels）为“n”，输出为特征图数量为“m”，卷积核（kernel size）为“k”。假设我们处理的是一个2D的卷积操作，卷积层对应的输入的参数量为k * k * n，与此同时，由于输出为m通道的特征图数量，为了映射 ...
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2019-09-14 23:09:49
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