使用CNN（convolutional neural nets）关键的一点是检测到的面部教程（四）:学习率，学习潜能，dropout

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使用CNN（convolutional neural nets）关键的一点是检测到的面部教程（四）:学习率，学习潜能，dropout

第七部分让学习率和学习潜能随时间的变化光训练就花了一个小时的时间.等结果并非一个令人心情愉快的事情.这一部分.我们将讨论将两个技巧结合让网络训练的更快! 直觉上的解决的方法是,開始训练时取一个较高的学习率,随着迭代次数的增多不停的减小这个值.这是有道理的,由于開始的时候我们距离全局最长处很远.我们想要朝着最长处的方向大步前进:然而里最长处越近,我们就前进的越慎重,以免一步跨过去.举个样例说就是你乘火车回家,但你进家门的时候肯定是走进去.不能让火车开进去. 从讨论深度学习中初始化和学习…

(zhuan) Using convolutional neural nets to detect facial keypoints tutorial

Using convolutional neural nets to detect facial keypoints tutorial this blog from: http://danielnouri.org/notes/2014/12/17/using-convolutional-neural-nets-to-detect-facial-keypoints-tutorial/ December 17, 2014 | categories: Python, Deep Learning…

CNN(Convolutional Neural Network)

CNN(Convolutional Neural Network) 卷积神经网络(简称CNN)最早可以追溯到20世纪60年代,Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究表明,大脑对外界获取的信息由多层的感受野(Receptive Field)激发完成的.在感受野的基础上,1980年Fukushima提出了一个理论模型Neocognitron是感受野在人工神经网络领域的首次应用.1998年,Lecun等人提出的LeNet-5模型在手写字符识别上取得了成功,引起了学术界对卷积神经网络的关注.2012年…

卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks)没有原理只有实现

零.说明: 本文的所有代码均可在 DML 找到,欢迎点星星. 注.CNN的这份代码非常慢,基本上没有实际使用的可能,所以我只是发出来,代表我还是实践过而已一.引入: CNN这个模型实在是有些年份了,最近随着深度学习的兴起又开始焕发青春了,把imagenet测试的准确度提高了非常多,一个是Alex的工作,然后最近好像Zeiler又有突破性的成果,可惜这些我都没看过,主要是imagenet的数据太大了,我根本没有可能跑得动,所以学习的积极性有些打折扣.不说那么多,还是先实现一个最基础的CNN再说吧…

Large-Scale Oil Palm Tree Detection from High-Resolution Satellite Images Using Two-Stage Convolutional Neural Networks（worldview油棕树检测）

不是目标检测也不是语义分割,两步CNN指的是,采集的数据是一堆点,以点为中心的65*65和17*17图像范围大小来判断这个点是否是油棕树.第一步就是判断65*65的范围是否为(油棕树植被群,其他植被/空地,不透水面/云),第二步判断17*17的范围是否为(油棕树,背景,其他植被/空地,不透水面/云).两步结果都是油棕树的话就认为这个点是油棕树. 预测时对整幅影像滑动窗口,有重叠,再对最后的点结果最小距离分析,融合对同一棵树的多个预测点. 训练数据17000个点,验证数据3000个点. 最后比较了…

一目了然卷积神经网络 - An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks

An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks 原文地址:https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/comment-page-4/?unapproved=31867&moderation-hash=1ac28e426bc9919dc1a295563f9c60ae#comment-31867 一.什么是卷积神经网络.为什么卷积神经网络很重要? 卷…

[转]An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks

An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/ Posted on August 11, 2016 by ujjwalkarn What are Convolutional Neural Networks and why are they important? Convolutional Neural…

An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks

https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/ An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks Posted on August 11, 2016 by ujjwalkarn What are Convolutional Neural Networks and why are they important? Convolutional Neural…

Deep learning_CNN_Review：A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks——2019

CNN综述文章的翻译 [2019 CVPR] A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks 翻译综述深度卷积神经网络架构:从基本组件到结构创新目录摘要 1.引言 2.CNN基本组件 2.1 卷积层 2.2 池化层 2.3 激活函数 2.4 批次归一化 2.5 Dropout 2.6 全连接层…

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)简析

目录 1 神经网络 2 卷积神经网络 2.1 局部感知 2.2 参数共享 2.3 多卷积核 2.4 Down-pooling 2.5 多层卷积 3 ImageNet-2010网络结构 4 DeepID网络结构 5 参考资源自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先…