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(3 vs. 0) 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(2 vs. 0) 不清楚具体 ...
最近训练一个 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 . 的准确率 在训练时,前 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 所以,一次训练到 k次以上之后再看效果 在训练的后期 train acc . varify acc . 的时候 我以为验证集准确率不会要有多大 ...
2018-06-12 15:33 0 841 推荐指数:
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(3 vs. 0) 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(2 vs. 0) 不清楚具体 ...
代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride、padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
针对回归训练卷积神经网络 此示例使用: Image Processing Toolbox Deep Learning Toolbox Statistics and Machine Learning Toolbox ...
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 ...
下面来介绍几种简单的训练技巧: 1.首先说一下filter(感受野)的概念:感受野的大小即特征图中的某一单元是从原始输入图像中多大的一块区域中提取的特征; 如上图,第一次卷积后得到的特征图中,每一个小单元的感受野大小为3*3,而第二次卷积后特征图中的每一个小单元对应的感受野大小 ...
算的的上是自己搭建的第一个卷积神经网络。网络结构比较简单。 输入为单通道的mnist数据集。它是一张28*28,包含784个特征值的图片 我们第一层输入,使用5*5的卷积核进行卷积,输出32张特征图,然后使用2*2的池化核进行池化 输出14*14的图片 第二层 使用5*5的卷积和进行卷积 ...
转自:http://ruby.ctolib.com/article/wiki/77331 Fine-tune pretrained Convolutional Neural Networks wit ...