tf.nn.conv2d()函数 参数介绍： tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) input：输入参数，具有这样的shape[batch, in_height, in_widt ...
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2018-08-22 21:56:21
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记录一下filter，也就是用来提取要识别object边缘信息的过滤器的一些规律以及经验： 首先， 大部分卷积神经网络滤波器都会采用逐层递增（1? 3 ? 5 ? 7）的方式。其次，每经过一次池化层，卷积层过滤器的深度都会乘以 2。 提一个知识点，也就是权值共享，每当filter扫过feature ...
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2018-08-21 00:30:13
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在深度学习的图像识别领域中，我们经常使用卷积神经网络CNN来对图像进行特征提取，当我们使用TensorFlow搭建自己的CNN时，一般会使用TensorFlow中的卷积函数和池化函数来对图像进行卷积和池化操作，而这两种函数中都存在参数padding，该参数的设置很容易引起错误，所以在此总结下。 1. ...
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2018-08-19 11:04:21
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1 - 引入 在我学习吴恩达老师Deeplearning.ai深度学习课程的时候，老师在第四讲卷积神经网络第二周深度卷积网络：实例探究的2.5节网络中的网络以及1×1卷积对1×1卷积做了较为详细且通俗易懂的解释。现自己做一下记录。 2 - 1×1卷积理解 假设当前输入张量维度为6×6×32，卷积核维 ...
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2018-08-16 23:45:43
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下面介绍深度学习算法中常用的一些概念。 （1）Layer （2）局部连接（Local connection），权值共享（weight sharing） 图像中某点只有它周边点存在联系，而不是全图。此外，卷积核的权值对图中所有点一致，通过卷积可以得到feature map （3）池化操作 也是一种降采 ...
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2018-08-16 19:44:03
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再次学习Lenet5，这里进行一个简单的记录 问题定义： 输入：32x32 灰度图片 输出：0-9 数字识别结果 总共7层（不包含输入，包含输出层）： 输入-> 卷积->池化->卷积->池化->卷积->全连接->全连接输出 关键点： 卷积核：为5x5 padding：为0 步长：为1 留意点： 1. ...
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2018-08-14 14:37:14
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SDN炙手可热的新技术，各大厂商推出了主打解决方案，可见其对SDN的理论研究已经非常成熟，SDN应用分为2个层面，云网一体化场景和网络虚拟化场景，其中网络虚拟化场景是又包括计算联动场景和机架出租场景。说到SDN就不得不提虚拟化，为了使得数据中心资源池化，提高设备使用效率，虚拟化技术得到了广泛应用，虚拟化以网络虚拟化、存储虚拟化、计算虚拟化为主线，在云网一体化场景中SDN的本质即配合服务器虚拟化。
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2018-08-11 21:57:29
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简介 Tomcat 8.0 使用 Jasper 2 JSP 引擎去实现 JavaServer Pages 2.3 规范。 Jasper 2 经过了重新设计，极大改善了上一版 Jasper 的性能。除了一般性的代码改进之外，还做出了以下改变： JSP 自定义标签池化 针对 JSP 自定义标签（JSP ...
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2018-08-10 19:34:51
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Plese see this answer for a detailed example of how tf.nn.conv2d_backprop_input and tf.nn.conv2d_backprop_filter in an example. In tf.nn, there are 4 ...
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2018-07-25 22:08:57
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理解为什么要将全连接层转化为卷积层 1.全连接层可以视作一种特殊的卷积 考虑下面两种情况： 1. 特征图和全连接层相连，AlexNet经过五次池化后得到7\ 7\ 512的特征图，下一层全连接连向4096个神经元，这个过程可以看做有4096个7\ 7\ 512的卷积核和7\ 7\ 512的特征图进行 ...
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2018-07-23 22:06:09
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