卷积神经网络：下面要说的这个网络，由下面三层所组成 卷积网络：卷积层 激活层relu 池化层max pool组成 神经网络：线性变化 激活层relu 神经网络： 线性变化 获得得分值 代码说明： 代码主要有三部分组成 第一部分： 数据读入 第二部分：模型的构建，用于生成loss和梯度值 第三部分：将数据和模型输入，使用batch size数据进行模型参数的训练 第一部分：数据读入 第一步：输入文件 ...
2019-03-12 00:43 4 439 推荐指数：
横1. np.concatenate(list, axis=0) 将数据进行串接，这里主要是可以将列表进行x轴获得y轴的串接 参数说明：list表示需要串接的列表，axis=0，表示从上到下进行串接 2.np.hstack(list) 将列表进行横向排列 参数说明：list.append ...
1. 什么是CNN 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。 我们先来看卷积 ...
1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化，使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明：pool_h1表示输入数据，4表示使用前后几层进行归一化操作，bias表示偏移量 ...
原理就不多讲了，直接上代码，有详细注释。 结果 ...
数据预处理 1. 将 label 编码为数字，由于后面用的是nn.CrossEntropyLoss()，所以不用转为one-hot 2. 将training data 进行 normalize 划分数据，导入Dataloader 1. features ...
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 ...
1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明：image表示输入图片，image_size表示变化后的图片大小，0， 0表示dx和dy， cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式 ...
