一. pprint美觀打印數據結構 pprint模塊包含一個“美觀打印機”,用於生成數據結構的一個美觀的視圖。格式化工具會生成數據結構的一些表示,不僅能夠由解釋器正確地解析,還便於人閱讀。輸出會盡可 ...
背景 學術界一直困惑的點是 如何讓看似黑盒的CNN模型說話 ,即對它的分類結果給出解釋。 這里的解釋是指,讓模型告訴我們它是通過圖片的哪些像素做出判斷的,並不是深度學習理論層面的解釋。 反卷積和導向反向傳播 CNN模型的可解釋問題,很早就有人在研究了,嚴格來說只是 CNN可視化 。有兩個經典的方法。 CNN中的卷積 反卷機和反池化 反卷機 Deconvolution 上采樣 Unsampling ...
2018-12-31 12:24 0 1004 推薦指數:
一. pprint美觀打印數據結構 pprint模塊包含一個“美觀打印機”,用於生成數據結構的一個美觀的視圖。格式化工具會生成數據結構的一些表示,不僅能夠由解釋器正確地解析,還便於人閱讀。輸出會盡可 ...
本文導讀: [1] 疫情當前 [2] 應用異常監控 [3] Redis客戶端異常分析 [4] Redis客戶端問題引導分析 [5] 站在Redis客戶端視角分析 [6] 站在Redis服務 ...
CNN模型 目錄 CNN模型 1. CNN模型發展 1.1 AlexNet 1.2 VGG 1.3 GoogleNet 1.4 Inception 1.5 ResNet ...
LeNet5 論文:http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf LeNet-5:是Yann LeCun在1998年設計的用於手寫數字識別 ...
VGG是一個很經典的CNN模型,接觸深度學習的人大概都有所耳聞。VGG在2014年被提出並拿來參加ImageNet挑戰賽,最終實現了92.3%的正確率,得到了當年的亞軍。雖然多年過去,又有很多新模型被提出,但是由於VGG簡單優美的結構和穩定的性能,它現在仍然被廣泛學習和使用。由於對VGG的討論網上 ...
http://blog.csdn.net/maxiao1204/article/details/65653781 LeNet5 LeNet5 誕生於 1994 年,是最早的卷積神經網絡之一, ...
很多變種,其中有幾個經典模型在CNN發展歷程中有着里程碑的意義,它們分別是:LeNet、Alexnet、G ...
一、介紹 LeNet5模型由Yann LeCun在1998年提出,是LeNet多次迭代后的模型,應用於手寫數字識別中。 二、模型結構 LeNet5模型結構圖 如圖所示,LeNet5共包含7層(不包括輸入),每一層都包含可訓練參數(權重),輸入是32×32像素的圖像。下面逐層介紹 ...