『cs231n』绪论

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笔记链接 cs231n系列所有图片笔记均拷贝自网络,链接如上,特此声明,后篇不再重复. 计算机视觉历史总结出视觉两个重要结论:1.基础的视觉神经识别的是简单的边缘&轮廓2.视觉是分层的数据驱动图像分类 KNN近邻分类器这个分类器本身没什么好说的,但是讲师引入了一个很重要的概念:超参数调优总结:使用验证集在训练中调优,而不是测试集,测试集只在模型已经选定的时候才使用这里是使用k做超参数,但是实际中很多超参数是在训练过程中要使用的,所以感觉不同模型具体实施办法还有待商榷,不过要义是一样的线性…

『cs231n』通过代码理解风格迁移

『cs231n』卷积神经网络的可视化应用文件目录 vgg16.py import os import numpy as np import tensorflow as tf from download import exist_or_download model_url = 'https://s3.amazonaws.com/cadl/models/vgg16.tfmodel' model_dir = 'vgg16/' model_name = 'vgg16.tfmodel' def mode…

『cs231n』计算机视觉基础

线性分类器损失函数明细: 『cs231n』线性分类器损失函数最优化Optimiz部分代码: 1.随机搜索 bestloss = float('inf') # 无穷大 for num in range(1000): W = np.random.randn(10, 3073) * 0.0001 loss = L(X_train, Y_train, W) if loss < bestloss: bestloss = loss bestW = W scores = bsetW.dot(Xte_cols…

『cs231n』通过代码理解gan网络&tensorflow共享变量机制_上

GAN网络架构分析上图即为GAN的逻辑架构,其中的noise vector就是特征向量z,real images就是输入变量x,标签的标准比较简单(二分类么),real的就是tf.ones,fake的就是tf.zeros. 网络具体形状大体如上,具体数值有所调整,生成器过程为:噪声向量-全连接-卷积-卷积-卷积,辨别器过程:图片-卷积-卷积-全连接-全连接. 和预想的不同,实际上数据在生成器中并不是从无到有由小变大的过程,而是由3136(56*56)经过正常卷积步骤下降为28*28的过程. 实…

『cs231n』卷积神经网络的可视化与进一步理解

cs231n的第18课理解起来很吃力,听后又查了一些资料才算是勉强弄懂,所以这里贴一篇博文(根据自己理解有所修改)和原论文的翻译加深加深理解,其中原论文翻译比博文更容易理解,但是太长,而博文是业者而非学者所著,看着也更舒服一点. 另,本文涉及了反向传播的backpropagation算法,知乎上有个回答很不错,备份到文章里了,为支持原作者,这里给出知乎原文连接可视化理解卷积神经网络这张PPT是本节课的核心,下面我来说说这张图. 可视化神经网络的思想就是构建一个逆向的卷积神经网络,但是不包括训…

『cs231n』视频数据处理

视频信息和我之前的臆想不同,视频数据不仅仅是一帧一帧的图片本身,还包含个帧之间的联系,也就是还有一个时序的信息维度,包含人的动作判断之类的任务都是要依赖动作的时序信息的视频数据处理的两种基本方法 - 使用3D卷积网络引入时间维度:由于3D卷积网络每次的输入帧是有长度限定的,所以这种方法更倾向于关注局部(时域)信息的任务 - 使用RNN/LSTM网络系列处理时序信息:由于迭代网络的特性,它更擅长处理全局视频信息发散:结合两种方法的新思路上面的具体实现也未必需要3D卷积,毕竟递归网络自己已经…

『cs231n』作业3问题3选讲_通过代码理解图像梯度

Saliency Maps 这部分想探究一下 CNN 内部的原理,参考论文 Deep Inside Convolutional Networks: Visualising Image Classification Models and Saliency Maps. 一般我们反向传播 CNN 的时候,是可以得到图片的梯度(Image Gradient)的,但是因为网络要学习的参数是权重 W,因此都不会用到这个梯度.这篇论文可视化了一下图片的梯度,称作是 saliency map,发现其实是网络对不…