深度学习、图像分类入门，从VGG16卷积神经网络开始 http://blog.csdn.net/errors_in_life/article/details/65950699 #Deep Learning回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet https://w ...
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2017-11-08 17:45:45
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卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)，权值共享(weight sharing)网络结构降低模型复杂度，减少权值数量，是语音分析、图像识别热点。无须人工特征提取、数据重建，直接把图片作输入，自动提取特征，对平移、比例缩放、倾斜等图片变形具有高度不变形。卷积( ...
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2017-10-31 11:02:04
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在机器学习中，我们通常要考虑的一个问题是如何的“以偏概全”，也就是以有限的样本或者结构去尽可能的逼近全局的分布。这就要在样本以及结构模型上下一些工夫。在一般的训练任务中，考虑的关键问题之一就是数据分布是否合理：首先是数据集的覆盖度，也就是数据集是否能够覆盖样本空间；其次还要尽可能的保证具有和真实数据 ...
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2017-10-28 18:58:02
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转载请注明处处： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7608709.html 参考网址： https://kratzert.github.io/2017/02/24/finetuning-alexnet-with-tensorflow.html https: ...
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2017-09-28 22:24:47
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1 感受野的概念 在卷积神经网络中，感受野的定义是 卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。一般感受野大小是目标大小的两倍左右最合适！ RCNN论文中有一段描述，Alexnet网络pool5输出的特征图上的像素在输入图像上有很大的感受野（have ...
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2017-09-19 18:03:13
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Tensorflow实现经典神经网络 一、Tensorflow实现AlexNet 2012年，Hinton的学生Alex Krizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet,它算是LeNet的一种更深更宽的版本。它包含了几个比较新的技术点，也首次在CNN中成功应用了ReLU，Dropout ...
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2017-09-14 20:11:09
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这里只举一个例子: Alexnet网络训练自己数据的过程 ...
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2017-09-08 21:40:53
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ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks AlexNet是Hinton和他的学生Alex Krizhevsky在12年ImageNet Challenge使用的模型结构，刷新了Image Classificatio ...
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2017-09-03 22:16:50
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论文理解 在ImageNet LSVRC-2010上首次使用大型深度卷积神经网络，并获得很好的成果。 数据集：ILSVRC使用ImageNet的一个子集，1000个类别每个类别大约1000张图像。总计，大约120万训练图像，50000张验证图像和15万测试图像。 网络架构：5个卷积层和3个全连接层另 ...
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2017-09-02 14:09:30
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分类任务 CNN对于常见的分类任务，基本是一个鲁棒且有效的方法。例如，做物体分类的话，入门级别的做法就是利用caffe提供的alexnet的模型，然后把输出的全连接层稍稍修改称为自己想要的类别数，然后再根据实际需要修改网络模型（通常是瘦身）。下面记录几个point。 关于crop 一般在训练的时候会 ...
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2017-06-08 01:28:42
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