原文:神经网络测试:利用分块patch输入的弊端

在进行训练时,将图像原原本本地作为input进行训练是难以实现的,所以往往有以下两种处理方案: Centercrop 分块 分块处理 对于分块,我们可以进行不同的等分,以下对 pixel的图像及其所对应的target进行两种尝试: 分块,即生成的input是 pixel的 分块,即生成的input是 pixel的 训练结果比较 可以看出,通过 进行分块的数据集可以在网络的训练上表现出更好地效果, ...

2020-11-17 23:31 2 443 推荐指数:

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测试神经网络

使用Keras进行自动验证 使用Keras进行手工验证 使用Keras进行K折交叉验证 1 分割数据 数据量大和网络复杂会造成训练时间很长,所以需要将数据分成训练、测试或验证数据集。Keras提供两种办法: 自动验证 手工验证 Keras可以将数据自动分出 ...

Sat Sep 08 06:18:00 CST 2018 0 803
利用神经网络来鉴黄

本博文适用于初学者,利用深度学习来进行图像识别的应用 对于广大老司机们来说肯定是so easy啦 ON.1 首先准备大量样本,样本?从哪找,这个我相信老司机本绝对比我在行,嘻嘻 这个我碰到过一个坑,初学者们准备样本时,正常照片和非正常照片(非正常照片?我们不是鉴黄吗?嗯嗯),本来博主准备 ...

Mon Jan 29 21:33:00 CST 2018 24 3955
神经网络的训练和测试 python

  承接上一节,神经网络需要训练,那么训练集来自哪?测试的数据又来自哪?   《python神经网络编程》一书给出了训练集,识别图片中的数字。测试集的链接如下:   https://raw.githubusercontent.com/makeyourownneuralnetwork ...

Wed Sep 26 23:34:00 CST 2018 0 3135
BP神经网络 [神经网络 2]

本文来自于 [1] BP神经网络 和 [2] Wikipedia: Backpropagation,感谢原文作者! 1- M-P模型   按照生物神经元,我们建立M-P模型。为了使得建模更加简单,以便于进行形式化表达,我们忽略时间整合作用、不应期等复杂因素,并把 ...

Fri May 22 22:52:00 CST 2015 0 2157
神经网络与BP神经网络

一、神经神经元模型是一个包含输入,输出与计算功能的模型。(多个输入对应一个输出) 一个神经网络的训练算法就是让权重(通常用w表示)的值调整到最佳,以使得整个网络的预测效果最好。 事实上,在神经网络的每个层次中,除了输出层以外,都会含有这样一个偏置单元。这些节点是默认存在的。它本质上 ...

Sun Dec 31 23:31:00 CST 2017 0 1533
神经网络输入是否做归一化

在BP神经网络的实验中,我发现对于attribute很大,或者instance很多,累加到神经元处远远大于1。导致最终结果总是不对劲。 最开始想到的是换激活函数,找好函数的时候突然发现,本身BP神经网络的后向传播就是利用了sigmoid函数求导可以用原函数表示的特性。 那既然不能动激活函数 ...

Thu Sep 26 23:47:00 CST 2019 0 1050
神经网络:卷积神经网络

一、前言 这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入,它将深度学习的思想引入到了神经网络当中,通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征,而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数,从而无监督的产生了最适合的分类特征。这个概括可能有点抽象,我尽量在下面描述细致一些 ...

Mon Apr 07 19:24:00 CST 2014 41 36475
LSTM 神经网络输入输出层

今天终于弄明白,TensorFlow和Keras中LSTM神经网络输入输出层到底应该怎么设置和连接了。写个备忘。 https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-lstm-models-for-time-series-forecasting ...

Sat Nov 17 02:10:00 CST 2018 0 3879
 
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