原文:[DeeplearningAI筆記]卷積神經網絡2.9-2.10遷移學習與數據增強

. 深度卷積網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習 吳恩達老師課程原地址 . 遷移學習 遷移學習的基礎知識已經介紹過,本篇博文將介紹提高的部分。 提高遷移學習的速度 可以將遷移學習模型凍結的部分看做為一個函數,因為每次都要使用這個凍結模型的輸出值來訓練自己的網絡層,這樣從加載模型到預訓練模型都會耗費一定的時間。 為此,可以將目標訓練集通過凍結模型的輸出保存到本地,作為新的訓練數據集來訓練自己的 ...

2018-07-25 21:41 0 951 推薦指數:

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[DeeplearningAI筆記]第三章2.9-2.10端到端學習

[DeeplearningAI筆記]第三章2.9-2.10端到端學習 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 2.9 什么是端到端學習-What is End-to-end deeplearning 以前有一些數據處理系統或者學習系統,它們需要多個 ...

Wed Nov 08 01:15:00 CST 2017 0 1255
[DeeplearningAI筆記]卷積神經網絡4.6-4.10神經網絡風格遷移

4.4特殊應用:人臉識別和神經網絡風格轉換 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 4.6什么是神經網絡風格轉換neural style transfer 將原圖片作為內容圖片Content,風格圖片Style,生成的圖片用Generated ...

Sun Aug 19 04:52:00 CST 2018 0 906
[DeeplearningAI筆記]卷積神經網絡1.6-1.7構造多通道卷積神經網絡

4.1卷積神經網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 1.6多通道卷積 原理 對於一個多通道的卷積操作,可以將卷積核設置為一個立方體,則其從左上角開始向右移動然后向下移動,這里設置Padding模式為VALID,步長為1. 注意 ...

Tue Jul 24 03:18:00 CST 2018 0 3306
卷積神經網絡遷移學習

如果你要做一個計算機視覺應用,相比於從頭訓練權重,或者說從隨機初始化權重開始,如果你下載別人已經訓練好的網絡結構的權重,那么你的進展會相當快。用這個預訓練,然后轉換到你感興趣的任務上。 假如說你要建立一個貓的檢測器,用來檢測你自己的寵物貓,我們這里分類3個類別 ...

Thu Feb 15 22:49:00 CST 2018 0 3605
[DeeplearningAI筆記]卷積神經網絡1.4-1.5Padding與卷積步長

4.1卷積神經網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 1.4Padding 一張\(6*6\)大小的圖片,使用\(3*3\)的卷積核設定步長為1,經過卷積操作后得到一個\(4*4\)的圖像。 特征圖大小公式 設定原始圖像大小 ...

Fri Jul 20 04:46:00 CST 2018 0 2679
[DeeplearningAI筆記]卷積神經網絡4.11一維和三維卷積

4.4特殊應用:人臉識別和神經網絡風格轉換 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 4.11一維和三維卷積 二維和一維卷積 對於2D卷積來說,假設原始圖像為\(14*14*3\)的三通道圖像,使用32個\(5*5*3\)的卷積核(其中3表示通道 ...

Sun Aug 19 05:38:00 CST 2018 0 1501
卷積神經網絡學習筆記——DenseNet

完整代碼及其數據,請移步小編的GitHub地址   傳送門:請點擊我   如果點擊有誤:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote   這里結合網絡的資料和DenseNet論文,捋一遍DenseNet,基本代碼和圖片都是來自網絡 ...

Sat Dec 12 23:17:00 CST 2020 0 2131
 
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