作者： DenseNet 的想法很大程度上源于我们去年发表在 ECCV 上的一个叫做随机深度网络（Deep networks with stochastic depth）工作。当时我们提出了一种类似于 Dropout 的方法来改进ResNet。我们发现在训练过程中的每一步都随机地「扔掉」（drop） ...
分类：
Web程序 时间：
2018-05-05 18:08:34
阅读次数：
153
Sparse Interactions, Receptive Field and Parameter Sharing是整个CNN深度网络的核心部分，我们用本文来具体分析其原理。 首先我们考虑Feedforward Neural Network，L层的输出矩阵，等于L层的输入矩阵与L层的权重矩阵做矩阵 ...
分类：
Web程序 时间：
2018-05-04 21:57:45
阅读次数：
375
基于Triplet loss函数训练人脸识别深度网络原理解析 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-04-30 11:54:15
阅读次数：
408
论文参考：Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper） 论文参考：Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper） Part 0：传统激活函数、脑神经元激活频率研究、稀疏激活性 0.1 一 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-04-06 15:20:14
阅读次数：
301
转载：http://home.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ layer这个类可以说是里面最终的一个基本类，深度网络就是一层一层的layer,相互之间通过blob传输数据连接起来。首先layer必须要实现一个forward function，前递函数功能可以自 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-03-16 23:50:23
阅读次数：
374
深度网络既然在图像识别方面有很高的准确率，那将某一层网络输出数据作为图像特征也应该是可行的。该程序给出了使用Alexnet第七层作为激活层提取图像特征的示例。代码如下：clear;trainPath=fullfile(pwd,‘image‘);trainData=imageDatastore(trainPath,...‘IncludeSubfolders‘,true,‘LabelSource‘,‘
分类：
其他好文 时间：
2018-03-14 11:22:48
阅读次数：
224
这里给出使用深度网络中间层输出结果作为图像特征，并构建分类模型和对训练数据进行识别的代码。相关内容可参看Matlab图像识别/检索系列(7)-10行代码完成深度学习网络之取中间层数据作为特征。代码如下：cleartrainPath=fullfile(pwd,‘image‘);trainData=imageDatastore(trainPath,...‘IncludeSubf
分类：
其他好文 时间：
2018-03-14 11:21:14
阅读次数：
241
除了softmax层构建的深度网络，Matlab还有一个简单的构建数据分类的函数，那就是patternnet，其用法类似。可以直接对图像特征数据处理，也可以对图像集处理。代码如下：%exam1.m用训练图像特征构建深度网络并计算测试图像得分clear;load(‘JDPig_mlhmslbp_spyr.mat‘);m=numel(classe_name);n=length(y);label=[]f
分类：
其他好文 时间：
2018-03-14 10:40:52
阅读次数：
173
图像识别进入深度学习时代后，特征提取这个词的使用频率明显下降了。因为深度网络已经完成了从图像输入到分类结果输出的全过程，似乎不需要再关心特征的好坏和特征提取对于识别结果的影响。不过，不管从算法研究还是工程实现角度看，将特征提取独立出来应该更有利。这样我们可以对各种特征提取方法和各种识别算法进行组合，找出效果最好的方案。我们先考虑非神经网络提取的特征，在深度神经网络大热以前，局部特征、空间金字塔、稀
分类：
其他好文 时间：
2018-03-13 14:00:33
阅读次数：
218
转载：http://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/53320174 在本章中，我们尝试使用我们犹如苦力般的学习算法——基于反向传播随机梯度下降来训练深度网络。但是这会产生问题，因为我们的深度神经网络并不能比浅层网络性能好太多。 1.如果说,深度学 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-03-11 20:57:58
阅读次数：
903
