Caffe(卷積神經網絡框架)Caffe,全稱Convolution Architecture For Feature Extraction caffe是一個清晰,可讀性高,快速的深度學習框架。作者是賈揚清,加州大學伯克利的ph.D,現就職於FaceBook。caffe的官網 ...
這兩天在折騰Caffe的時候遇到過各種奇怪的問題,拿幾個感覺比較重要的來說一下。之后想到什么再追加。 GPU運算無法正常使用 環境預載期錯誤 vs. 似乎是因為有其他設備在使用GPU導致的,我的情況是等待一段時間就好了。 網絡加載期錯誤 vs. 不清楚具體是顯存還是內存空間不足引致的,一般考慮減少卷積層卷積核數目 減少全鏈接層輸出數目或者掏錢買內存。 模型訓練失敗 如果模型在訓練結束后的Accur ...
2017-01-26 02:54 0 7714 推薦指數:
Caffe(卷積神經網絡框架)Caffe,全稱Convolution Architecture For Feature Extraction caffe是一個清晰,可讀性高,快速的深度學習框架。作者是賈揚清,加州大學伯克利的ph.D,現就職於FaceBook。caffe的官網 ...
最近訓練一個12層的cnn網絡 參考了vgg和googlenets的思想,自己做了些微調 在有噪聲的手寫體識別上達到了98.59%的准確率 在訓練時,前1000次,loss和acc就好像沒有收斂一樣 因為,神經網絡太深,參數太多 我們要用更多時間去使網絡提取到對應的參數 ...
先簡單理解一下卷積這個東西。 (以下轉自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是個好東西) 1.知乎上排名最高的解釋 首先選取知乎上對卷積物理意義解答排名最靠前的回答。 不推薦用“反轉/翻轉/反褶/對稱 ...
的全部(全像素全連接),並且只是簡單的映射,並沒有對物體進行抽象處理。 誰對誰錯呢?卷積神經網絡(C ...
接上篇:卷積神經網絡對圖片分類-上 5 池層(Pooling Layers) 池層通常用在卷積層之后,池層的作用就是簡化卷積層里輸出的信息, 減少數據維度,降低計算開銷,控制過擬合。 如之前所說,一張28X28的輸入圖片,經過5X5的過濾器后會得到一個24X24的特征圖像,繼續 ...
在深度學習的算法學習中,都會提到 channels 這個概念。在一般的深度學習框架的 conv2d 中,如 tensorflow 、mxnet,channels 都是必填的一個參數。 channels 該如何理解?先看一看不同框架中的解釋文檔。 首先,是 tensorflow 中給出 ...
卷積神經網絡這個詞,應該在你開始學習人工智能不久后就聽過了,那究竟什么叫卷積神經網絡,今天我們就聊一聊這個問題。 不用思考,左右兩張圖就是兩只可愛的小狗狗,但是兩張圖中小狗狗所處的位置是不同的,左側圖片小狗在圖片的左側,右側圖片小狗在圖片的右下方,這樣如果去用圖片特征識別出來的結果,兩張圖 ...
一、學習心得及問題 心得 趙亮:對於卷積神經網絡的定義有了初步的理解,卷積神經網絡在圖片分類、檢索、分割、檢測,人臉識別等領域有廣泛的應用。使用局部關聯、參數共享的方式解決了全連接網絡過擬合的缺點。同時也了解了卷積的具體含義,對AlexNet、ZFNet、VGG等典型的神經網絡結構有了初步 ...