在不同層上設置不同的學習率,fine-tuning https://github.com/dgurkaynak/tensorflow-cnn-finetune ConvNets: AlexNet VGGNet ResNet AlexNet finetune ...
轉載請注明處處: http: www.cnblogs.com darkknightzh p .html 參考網址: https: kratzert.github.io finetuning alexnet with tensorflow.html https: github.com kratzert finetune alexnet with tensorflow blob master fine ...
2017-09-28 21:32 0 4913 推薦指數:
在不同層上設置不同的學習率,fine-tuning https://github.com/dgurkaynak/tensorflow-cnn-finetune ConvNets: AlexNet VGGNet ResNet AlexNet finetune ...
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/37459812/finetune-a-torch-model https://github.com/torc ...
轉載請注明出處: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6015990.html BatchNorm具體網上搜索。 caffe中batchNorm層是通過BatchNorm+Scale實現的,但是默認沒有bias。torch中的BatchNorm層使用 ...
以前使用Caffe的時候沒注意這個,現在使用預訓練模型來動手做時遇到了。在slim中的自帶模型中inception, resnet, mobilenet等都自帶BN層,這個坑在《實戰Google深度學習框架》第二版這本書P166里只是提了一句,沒有做出解答。 書中說訓練時和測試時使用 ...
這是一篇需要仔細思考的博客; 預訓練模型 tensorflow 在 1.0 之后移除了 models 模塊,這個模塊實現了很多模型,並提供了部分預訓練模型的權重; 圖像識別模型的權重下載地址 https://github.com/tensorflow/models/tree ...
官方教程中沒有解釋pooling層各參數的意義,找了很久終於找到,在tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py中有寫: padding有兩個參數,分別是‘SAME’和'VALID': 1.SAME:pool后進行填充,使輸出圖片 ...
還是分布式設備上的實現效率都受到一致認可。 CNN網絡中的卷積和池化層應該怎么設置呢?tf相應的函數 ...