原文:訓練較深的卷積神經網絡時遇到的問題

最近訓練一個 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 . 的准確率 在訓練時,前 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 所以,一次訓練到 k次以上之后再看效果 在訓練的后期 train acc . varify acc . 的時候 我以為驗證集准確率不會要有多大 ...

2018-06-12 15:33 0 841 推薦指數:

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(使用Caffe的)卷積神經網絡設計中遇到問題

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(3 vs. 0) 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(2 vs. 0) 不清楚具體 ...

Thu Jan 26 10:54:00 CST 2017 0 7714
【python實現卷積神經網絡】開始訓練

代碼來源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷積神經網絡卷積層Conv2D(帶stride、padding)的具體實現:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...

Sun Apr 19 00:02:00 CST 2020 0 955
針對回歸訓練卷積神經網絡

針對回歸訓練卷積神經網絡 此示例使用: Image Processing Toolbox Deep Learning Toolbox Statistics and Machine Learning Toolbox ...

Fri May 10 22:02:00 CST 2019 1 2987
卷積神經網絡

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 ...

Tue May 08 01:17:00 CST 2018 0 1091
卷積神經網絡

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 ...

Thu Mar 19 09:51:00 CST 2015 5 3398
卷積神經網絡_(3)_幾種簡單訓練技巧

下面來介紹幾種簡單的訓練技巧: 1.首先說一下filter(感受野)的概念:感受野的大小即特征圖中的某一單元是從原始輸入圖像中多大的一塊區域中提取的特征; 如上圖,第一次卷積后得到的特征圖中,每一個小單元的感受野大小為3*3,而第二次卷積后特征圖中的每一個小單元對應的感受野大小 ...

Tue Nov 22 18:34:00 CST 2016 0 5383
使用卷積神經網絡CNN訓練識別mnist

算的的上是自己搭建的第一個卷積神經網絡網絡結構比較簡單。 輸入為單通道的mnist數據集。它是一張28*28,包含784個特征值的圖片 我們第一層輸入,使用5*5的卷積核進行卷積,輸出32張特征圖,然后使用2*2的池化核進行池化 輸出14*14的圖片 第二層 使用5*5的卷積和進行卷積 ...

Sun Aug 26 00:38:00 CST 2018 0 2471
 
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