caffe 进行自己的imageNet训练分类：loss一直是87.3365,accuracy一直是0 解决方法： http://blog.csdn.net/jkfdqjjy/article/details/52268565?locationNum=14 知道了原因，解决时 ...

当我们使用Caffe训练AlexNet网络时，会遇到精度一值在低精度（30%左右）升不上去，或者精度总是为0，如下图所示： 出现这种情况，可以尝试使用以下几个方法解决： 1.数据样本量是否太少，最起码要千张图片样本。 2.在制作训练样本标签时，是否打乱样本顺序，这样在训练时每取 ...

　　1.在开始之前，先简单回顾一下几个概念。 Caffe（Convolution Architecture For Feature Extraction-卷积神经网络框架）：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。 CUDA（Compute Unifined Device ...

1、AlexNet网络模型，pytorch1.1.0 实现 　　 　　注意：AlexNet，in_img_size >=64 输入图片矩阵的大小要大于等于64 # coding:utf-8 import torch.nn as nn import torch class ...

由于我涉及一个车牌识别系统的项目，计划使用深度学习库caffe对车牌字符进行识别。刚开始接触caffe，打算先将示例中的每个网络模型都拿出来用用，当然这样暴力的使用是不会有好结果的- -||| ，所以这里只是记录一下示例的网络模型使用的步骤，最终测试的准确率就暂且不论了！ 一、图片数据库 ...

前言： 本文章记录了我将自己的数据集处理并训练的流程，帮助一些刚入门的学习者，也记录自己的成长，万事起于忽微，量变引起质变。 正文： 一、流程 　　1)准备数据集 　　 2)数据转换为lmdb格式 　　 3)计算均值并保存（非必需） 　　4)创建模型 ...

1.准备样本 　　要训练自己的样本，首先需要把样本准备好，需要准备的是训练集和测试集，caffe支持直接使用图片，当然把样本转换为leveldb或lmdb格式的话训练起来会更快一点。这里我先偷个懒，直接使用图片吧 [尴尬.jpg] 　　训练集和测试集是一样的，不过样本不要重叠。首先我把训练集 ...

：在ELM中先将训练样本导入，然后根据随机设置的输入层与隐层的权值Wi以及阈值Bi，然后再测试的时候不改变训练时候自动产生的Wi以及Bi，进行测试在于自己的结果进行比对从而得到测试误差。同样的在训练的时候也是如此来得到训练误差 训练模型如下： m为输入层神经元个数，M为隐层神经元 ...