卷积神经网络_(2)_分类与回归_几类经典网络简介
1.经典神经网络有:2012年提出的AlexNet和2014年提出的VGGNet,结构图分别如下： 2.分类与回归： （1）分类(classfication)：就是经过经过一系列的卷积层和池化层之后，再经过全连接层得到样本属于每个类的得分，再用比如softmax分类其对其进行分类 ...
原文：卷积神经网络分类与回归任务的应用简介
location 对输入图像定位，找到盒子坐标 x,y,w,h Clssificaion and Location的最后一层是的特征做两件事，一个是分类，一个是定位。 训练时使用已有的模型，也就是最后一层全联接之前所有的参数都用已有模型的，然后在这个基础上进行微调 fine tune ，使其向着想要的网络去收敛。 分类时，softmax计算loss，随机梯度下降SGD反向传播更新参数。测试时同时得 ...
2018-11-08 22:13 0 1839 推荐指数：
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Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了，尤其是视觉领域。绝大多数用Caffe的人，应该用的都是基于分类的网络，但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要，查了一下Caffe官网，还真没有很现成的例子。这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络（CNN ...
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卷积神经网络对图片分类-上
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卷积神经网络对图片分类-中
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神经网络的分类及其应用
转载请注明来源。原文地址：http://www.xzbu.com/1/view-6358371.htm 摘 要 本文主要介绍了人工神经网络的概念，并对几种具体的神经网络进行介绍，从它们的提出时间、网络结构和适用范围几个方面来深入讲解。 【关键词】神经网络 感知器网络 径向基网络 反馈 ...
卷积神经网络对图片分类-下
接上篇：卷积神经网络对图片分类-中 9 ReLU(Rectified Linear Units) Layers 在每个卷积层之后，会马上进入一个激励层，调用一种激励函数来加入非线性因素，决绝线性不可分的问题。这里我们选择的激励函数方式叫做ReLU, 他的方程是这样f(x) = max ...