ResNet网络的训练和预测 简介 Introduction 图像分类与CNN 图像分类 是指将图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法，是计算机视觉中其他任务，比如目标检测、语义分割、人脸识别等高层视觉任务的基础。 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 ...

一个多分支输出网络（一个Encoder，多个Decoder） 我们期望每个分支的损失L_i分别对各自的参数进行优化，而共享参数部分采用各分支损失之和Sum（L_i）进行优化。 在pytorch中是默认支持这种操作的，也就是我们可以分别计算出各分支的loss，然后直接把他们相加即可。（参考 ...

本文目的：展示基于PyTorch，如何利用孪生网络进行人脸验证的过程。 1 孪生网络（Siamese Network） 孪生网络主要用来衡量两个输入的相似程度。孪生神经网络有两个输入（Input1 and Input2）,将两个输入feed进入两个神经网络（Network1 ...

https://mxnet.incubator.apache.org/tutorials/basic/module.html ...

PyTorch-网络的创建，预训练模型的加载 本文是PyTorch使用过程中的的一些总结，有以下内容： 构建网络模型的方法 网络层的遍历 各层参数的遍历 模型的保存与加载 从预训练模型为网络参数赋值 主要 ...

在net.py里面构造网络，网络的结构为输入为28*28,第一层隐藏层的输出为300, 第二层输出的输出为100, 最后一层的输出层为10, net.py main.py 进行网络的训练 ...

分成两种情况，一种是公开的训练好的模型，下载后可以使用的，一类是自己训练的模型，需要保存下来，以备今后使用。 如果是第一种情况，则参考 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 使用的是Application ...

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