Java高并发之线程池详解 线程池优势 在业务场景中, 如果一个对象创建销毁开销比较大, 那么此时建议池化对象进行管理. 例如线程, jdbc连接等等, 在高并发场景中, 如果可以复用之前销毁的对象, 那么系统效率将大大提升. 另外一个好处是可以设定池化对象的上限, 例如预防创建线程数量过多导致系统 ...
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2018-06-04 16:55:22
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参数介绍： value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是feature map，依然是[batch, height, width, channels]这样的shape。 ksize：池化窗口的大小，取一个四维向量，一般是[1, in_height, in_width, 1]， ...
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2018-06-04 14:38:05
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线程池优势 在业务场景中, 如果一个对象创建销毁开销比较大, 那么此时建议池化对象进行管理. 例如线程, jdbc连接等等, 在高并发场景中, 如果可以复用之前销毁的对象, 那么系统效率将大大提升. 另外一个好处是可以设定池化对象的上限, 例如预防创建线程数量过多导致系统崩溃的场景. jdk中的线程 ...
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2018-06-04 11:54:26
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Kalchbrenner’s Paper Kal的这篇文章引用次数较高，他提出了一种名为DCNN(Dynamic Convolutional Neural Network)的网络模型，在上一篇（Kim’s Paper）中的实验结果部分也验证了这种模型的有效性。这个模型的精妙之处在于Pooling的方 ...
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2018-05-26 16:37:58
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此网络用了一个网络 + 三个并联的网络 第一个网络，识别ACBDE 结构： 输入 32 × 32 × 1 第一层：16个5*5的卷积核，relu激活，maxpool池化 第二层：32个3*3的卷积核，relu激活，maxpool池化 第三层：64个3*3的卷积核，tanh激活，maxpool池化 输 ...
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2018-05-24 10:26:03
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本文介绍了卷积神经网络CNN的来源，CNN的不同模块（卷积层、池化层），以及如何使用TensorFlow实现CNN。最后介绍了一些优秀的CNN架构。 ...
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2018-05-23 18:57:06
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在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。为什么可以通过降低维度呢？ 因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图像，一个很自然的 ...
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2018-05-20 20:13:02
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一、曲线过滤器 二、过滤器作用于图像 对于过滤器识别的特征，将计算得到很大的值 不符合过滤器的特征，将得到很小的值 三、高层特征 对原图进行的第一次卷积，经过池化以后得到的特征图，是特征激活图。第二层的卷积，就是被激活特征的组合 ...
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2018-05-20 16:42:26
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1、为什么要用神经网络？ 对于非线性分类问题，如果用多元线性回归进行分类，需要构造许多高次项，导致特征特多，学习参数过多，从而复杂度太高 。 在神经网络中引入激活函数一个重要的原因就是为了引入非线性。 2、CNN基本问题 层级结构：输入层->卷积层->激活层->池化层->卷积层->激活层->池化层- ...
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2018-05-18 13:53:36
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在卷积神经网络的最后，往往会出现一两层全连接层，全连接一般会把卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量，全连接层的每一个节点都与上一层每个节点连接，是把前一层的输出特征都综合起来，所以该层的权值参数是最多的。例如在VGG16中，第一个全连接层FC1有4096个节点，上一层POOL2是7*7*512 ...
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2018-05-16 23:57:19
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