卷積神經網絡：下面要說的這個網絡，由下面三層所組成 卷積網絡：卷積層 激活層relu 池化層max pool組成 神經網絡：線性變化 激活層relu 神經網絡： 線性變化 獲得得分值 代碼說明： 代碼主要有三部分組成 第一部分： 數據讀入 第二部分：模型的構建，用於生成loss和梯度值 第三部分：將數據和模型輸入，使用batch size數據進行模型參數的訓練 第一部分：數據讀入 第一步：輸入文件 ...
2019-03-12 00:43 4 439 推薦指數：
橫1. np.concatenate(list, axis=0) 將數據進行串接，這里主要是可以將列表進行x軸獲得y軸的串接 參數說明：list表示需要串接的列表，axis=0，表示從上到下進行串接 2.np.hstack(list) 將列表進行橫向排列 參數說明：list.append ...
1. 什么是CNN 卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的代表算法之一。 我們先來看卷積 ...
1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部響應歸一化，使用相同位置的前后的filter進行響應歸一化操作 參數說明：pool_h1表示輸入數據，4表示使用前后幾層進行歸一化操作，bias表示偏移量 ...
原理就不多講了，直接上代碼，有詳細注釋。 結果 ...
數據預處理 1. 將 label 編碼為數字，由於后面用的是nn.CrossEntropyLoss()，所以不用轉為one-hot 2. 將training data 進行 normalize 划分數據，導入Dataloader 1. features ...
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 ...
1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 參數說明：image表示輸入圖片，image_size表示變化后的圖片大小，0， 0表示dx和dy， cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式 ...
