作者在Caffe中引入了一个新层，一般情况在Caffe中引入一个新层需要修改caffe.proto,添加该层头文件 .hpp,CPU实现 .cpp，GPU实现 .cu,代码结果如下图所示： caffe.proto 作者在caffe.proto中引入了largemargin inner product laye层所需要的一些参数，例如num output type等，请注意一些参数有默认取值。 la ...
2017-06-06 15:45 0 1728 推荐指数：
L-Sofmax paper url: https://arxiv.org/pdf/1612.02295 year:2017 Introduction 交叉熵损失与softmax一起使用可以说是CNN中最常用的监督组件之一。 尽管该组件简单而且性能出色, 但是它只要求特征的可分性, 没有明确 ...
小喵的唠叨话：在写完上一次的博客之后，已经过去了2个月的时间，小喵在此期间，做了大量的实验工作，最终在使用的DeepID2的方法之后，取得了很不错的结果。这次呢，主要讲述一个比较新的论文中的方法，L-Softmax，据说单model在LFW上能达到98.71%的等错误率。更重要的是，小喵觉得 ...
的large-margin-softmax-loss的实现（中）.html 四、前馈 还记得上一篇博客，小喵给出的三个 ...
这是Jake Bouvrie在2006年写的关于CNN的训练原理，虽然文献老了点，不过对理解经典CNN的训练过程还是很有帮助的。该作者是剑桥的研究认知科学的。翻译如有不对之处，还望告知，我好及时改正，谢谢指正！ Notes on Convolutional Neural Networks ...
Andrew Ng deeplearning courese-4:Convolutional Neural Network Convolutional Neural Networks: Step by Step Convolutional Neural Networks ...
是近些年在机器视觉领域很火的模型，最先由 Yan Lecun 提出。 如果想学细节可以看 Andrej Karpathy 的 cs231n 。 How does it work? 给一张 ...
Andrew Ng deeplearning courese-4:Convolutional Neural Network Convolutional Neural Networks: Step by Step Convolutional Neural Networks ...
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 剖析 CNN 领域的经典之作， 作者训练了一个面向数量为 1.2 百万的高分辨率的图像数据集ImageNet， 图像的种类为1000 种的深度卷积神经网络 ...
