這幾天在用matlab中patternnet函數進行目標分類試驗的過程中,遇到了一個很奇葩的問題。為這個問題我苦苦糾纏了差不多兩天的時間,終於在堅持不懈的調試后,找到了問題所在。下面對這個問題及解決問題的全過程進行描述,防止以后重蹈覆轍。 在模型訓練的過程中我將已有數據集按5:3:2的比例分為 ...
matlab中有大量與神經網絡相關的app,庫函數,...,可以很方便地進行神經網絡相關方面的學習和應用。采用app進行可視化操作,上手比較快,但是這樣往往忽視了對神經網絡本質的理解,難以根據實際應用場景合理調整神經網絡結構以及其他各個超參數,所以當對神經網絡有了一定了解之后,可以選擇采用matlab神經網絡庫函數進行處理。目前matlab里面常用的簡單的神經網路庫函數有newff和pattern ...
2020-06-28 19:50 0 1556 推薦指數:
這幾天在用matlab中patternnet函數進行目標分類試驗的過程中,遇到了一個很奇葩的問題。為這個問題我苦苦糾纏了差不多兩天的時間,終於在堅持不懈的調試后,找到了問題所在。下面對這個問題及解決問題的全過程進行描述,防止以后重蹈覆轍。 在模型訓練的過程中我將已有數據集按5:3:2的比例分為 ...
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VGG網絡 VGG16輸入224*224*3的圖片,經過的卷積核大小為3x3x3,stride=1,padding=1,pooling為采用2x2的max pooling方式: 1、輸入224x224x3的圖片,經過64個卷積核的兩次卷積后,采用一次pooling ...
當A是一個列向量時候,返回一個最大值,在此不在贅述。 當Amxn是一個矩陣的時候,有以下幾種情況: ① C = max(max(A)),返回矩陣最大值 ② D = max(A,[],1),返回每一行的最大值,即mx1的行向量 ③ E = max(A,[],2),返回每一列 ...
訓練一個神經網絡的目的是啥?不就是有朝一日讓它有用武之地嗎?可是,在別處使用訓練好的網絡,得先把網絡的參數(就是那些variables)保存下來,怎么保存呢?其實,tensorflow已經給我們提供了很方便的API,來幫助我們實現訓練參數的存儲與讀取,如果想了解詳情,請看晦澀難懂 ...
MATLAB中awgn 函數可以為輸入信號x 添加一定大小的噪聲。 out = awgn(in,snr,'measured'); 是一種常見的使用方法,意思是在添加噪聲前先測量一下輸入信號的功率,再根據snr值添加噪聲。 這里我嘗試用這個函數添加噪聲 ...
網絡結構 兩層結構 所有程序都在客戶端,服務器只是個數據庫 三層結構 展現層→邏輯層→數據層 協議 第三層:網絡層 路由器尋址和最短路徑:IP協議 第四層:傳輸層 TCP 特點 面向連接的可靠的數據傳輸安全可靠的傳輸層協議; 一般請求必有響應 ...
MaskRCNN網絡結構 MaskRCNN作為FasterRCNN的擴展,產生RoI的RPN網絡和FasterRCNN網絡。 結構:ResNet101+FPN 代碼:TensorFlow+ Keras(Python) 代碼中將Resnet101網絡,分成5個stage,記為[C1 ...