caffe 進行自己的imageNet訓練分類：loss一直是87.3365,accuracy一直是0 解決方法： http://blog.csdn.net/jkfdqjjy/article/details/52268565?locationNum=14 知道了原因，解決時 ...

當我們使用Caffe訓練AlexNet網絡時，會遇到精度一值在低精度（30%左右）升不上去，或者精度總是為0，如下圖所示： 出現這種情況，可以嘗試使用以下幾個方法解決： 1.數據樣本量是否太少，最起碼要千張圖片樣本。 2.在制作訓練樣本標簽時，是否打亂樣本順序，這樣在訓練時每取 ...

　　1.在開始之前，先簡單回顧一下幾個概念。 Caffe（Convolution Architecture For Feature Extraction-卷積神經網絡框架）：是一個清晰，可讀性高，快速的深度學習框架。 CUDA（Compute Unifined Device ...

1、AlexNet網絡模型，pytorch1.1.0 實現 　　 　　注意：AlexNet，in_img_size >=64 輸入圖片矩陣的大小要大於等於64 # coding:utf-8 import torch.nn as nn import torch class ...

由於我涉及一個車牌識別系統的項目，計划使用深度學習庫caffe對車牌字符進行識別。剛開始接觸caffe，打算先將示例中的每個網絡模型都拿出來用用，當然這樣暴力的使用是不會有好結果的- -||| ，所以這里只是記錄一下示例的網絡模型使用的步驟，最終測試的准確率就暫且不論了！ 一、圖片數據庫 ...

前言： 本文章記錄了我將自己的數據集處理並訓練的流程，幫助一些剛入門的學習者，也記錄自己的成長，萬事起於忽微，量變引起質變。 正文： 一、流程 　　1)准備數據集 　　 2)數據轉換為lmdb格式 　　 3)計算均值並保存（非必需） 　　4)創建模型 ...

1.准備樣本 　　要訓練自己的樣本，首先需要把樣本准備好，需要准備的是訓練集和測試集，caffe支持直接使用圖片，當然把樣本轉換為leveldb或lmdb格式的話訓練起來會更快一點。這里我先偷個懶，直接使用圖片吧 [尷尬.jpg] 　　訓練集和測試集是一樣的，不過樣本不要重疊。首先我把訓練集 ...

：在ELM中先將訓練樣本導入，然后根據隨機設置的輸入層與隱層的權值Wi以及閾值Bi，然后再測試的時候不改變訓練時候自動產生的Wi以及Bi，進行測試在於自己的結果進行比對從而得到測試誤差。同樣的在訓練的時候也是如此來得到訓練誤差 訓練模型如下： m為輸入層神經元個數，M為隱層神經元 ...