Caffe(卷积神经网络框架)Caffe,全称Convolution Architecture For Feature Extraction caffe是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架。作者是贾扬清,加州大学伯克利的ph.D,现就职于FaceBook。caffe的官网 ...
这两天在折腾Caffe的时候遇到过各种奇怪的问题,拿几个感觉比较重要的来说一下。之后想到什么再追加。 GPU运算无法正常使用 环境预载期错误 vs. 似乎是因为有其他设备在使用GPU导致的,我的情况是等待一段时间就好了。 网络加载期错误 vs. 不清楚具体是显存还是内存空间不足引致的,一般考虑减少卷积层卷积核数目 减少全链接层输出数目或者掏钱买内存。 模型训练失败 如果模型在训练结束后的Accur ...
2017-01-26 02:54 0 7714 推荐指数:
Caffe(卷积神经网络框架)Caffe,全称Convolution Architecture For Feature Extraction caffe是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架。作者是贾扬清,加州大学伯克利的ph.D,现就职于FaceBook。caffe的官网 ...
最近训练一个12层的cnn网络 参考了vgg和googlenets的思想,自己做了些微调 在有噪声的手写体识别上达到了98.59%的准确率 在训练时,前1000次,loss和acc就好像没有收敛一样 因为,神经网络太深,参数太多 我们要用更多时间去使网络提取到对应的参数 ...
先简单理解一下卷积这个东西。 (以下转自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是个好东西) 1.知乎上排名最高的解释 首先选取知乎上对卷积物理意义解答排名最靠前的回答。 不推荐用“反转/翻转/反褶/对称 ...
的全部(全像素全连接),并且只是简单的映射,并没有对物体进行抽象处理。 谁对谁错呢?卷积神经网络(C ...
接上篇:卷积神经网络对图片分类-上 5 池层(Pooling Layers) 池层通常用在卷积层之后,池层的作用就是简化卷积层里输出的信息, 减少数据维度,降低计算开销,控制过拟合。 如之前所说,一张28X28的输入图片,经过5X5的过滤器后会得到一个24X24的特征图像,继续 ...
在深度学习的算法学习中,都会提到 channels 这个概念。在一般的深度学习框架的 conv2d 中,如 tensorflow 、mxnet,channels 都是必填的一个参数。 channels 该如何理解?先看一看不同框架中的解释文档。 首先,是 tensorflow 中给出 ...
卷积神经网络这个词,应该在你开始学习人工智能不久后就听过了,那究竟什么叫卷积神经网络,今天我们就聊一聊这个问题。 不用思考,左右两张图就是两只可爱的小狗狗,但是两张图中小狗狗所处的位置是不同的,左侧图片小狗在图片的左侧,右侧图片小狗在图片的右下方,这样如果去用图片特征识别出来的结果,两张图 ...
一、学习心得及问题 心得 赵亮:对于卷积神经网络的定义有了初步的理解,卷积神经网络在图片分类、检索、分割、检测,人脸识别等领域有广泛的应用。使用局部关联、参数共享的方式解决了全连接网络过拟合的缺点。同时也了解了卷积的具体含义,对AlexNet、ZFNet、VGG等典型的神经网络结构有了初步 ...