LRN全称为Local Response Normalization,即局部响应归一化层,LRN函数类似DROPOUT和数据增强作为relu激励之后防止数据过拟合而提出的一种处理方法.这个函数很少使用,基本上被类似DROPOUT这样的方法取代,见最早的出处AlexNet论文对它的定义, <ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks> i:代表下标,你要计算像素值的下标,从0计算起 j:平方累加索引,代表从j-i的…

 版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,注明地址. https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/79430119 一.LRN技术介绍: Local Response Normalization(LRN)技术主要是深度学习训练时的一种提高准确度的技术方法.其中caffe.tensorflow等里面是很常见的方法,其跟激活函数是有区别的,LRN一般是在激活.池化后进行的一种处理方法.LRN归一化技术首次在AlexNet模型中提出这…

AlexNet将LeNet的思想发扬光大,把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网络中.AlexNet主要使用到的新技术点如下. (1)成功使用ReLU作为CNN的激活函数,并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid,成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题.虽然ReLU激活函数在很久之前就被提出了,但是直到AlexNet的出现才将其发扬光大. (2)训练时使用Dropout随机忽略一部分神经元,以避免模型过拟合.Dropout虽有单独的论文论述,但是AlexNet将其实用化,通过实践…

http://stats.stackexchange.com/questions/145768/importance-of-local-response-normalization-in-cnn caffe 解释: The local response normalization layer performs a kind of “lateral inhibition” by normalizing over local input regions.双边抑制.看起来就像是激活函数 几种解释以上链…

CNN是工具,在图像识别中是发现图像中待识别对象的特征的工具,是剔除对识别结果无用信息的工具. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/…

在AlexNet中LRN 局部响应归一化的理 一.LRN技术介绍: Local Response Normalization(LRN)技术主要是深度学习训练时的一种提高准确度的技术方法.其中caffe.tensorflow等里面是很常见的方法,其跟激活函数是有区别的,LRN一般是在激活.池化后进行的一种处理方法.LRN归一化技术首次在AlexNet模型中提出这个概念. AlexNet将LeNet的思想发扬光大,把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网络中.AlexNet主要使用到的新技术点如下.…

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for…

关于ASP.NET中用Response.Write()方法响应导致页面字体变大的解决办法     最近研究了ASP.NET,发现一个问题,比方说在页面里面有个Button,要点击以后要打开新窗口,而且新窗口的URL是根据用户选择结果动态产生的.LinkButton的代码这样写:    protected void ServiceManHistoryButton_Click(object sender, EventArgs e)    {        Response.Write("<sc…

Response Assertion(响应断言) 响应断言是对服务器的响应数据进行规则匹配. Name(名称):可以随意设置,最好有业务意义. Comments(注释):可以随意设置,可以为空. Apply to(应用范围): Main Sample and sub-samples:匹配范围包括当前父取样器并覆盖至子取样器. Main sample only:仅匹配当前父取样器 Sub-samples only:仅匹配子取样器 Jmeter variables Name to use:支持对Jm…

最近学习了Java NIO技术,觉得不能再去写一些Hello World的学习demo了,而且也不想再像学习IO时那样编写一个控制台(或者带界面)聊天室.我们是做WEB开发的,整天围着tomcat.nginx转,所以选择了一个新的方向,就是自己开发一个简单的Http服务器,在总结Java NIO的同时,也加深一下对http协议的理解. 项目实现了静态资源(html.css.js和图片)和简单动态资源的处理,可以实现监听端口.部署目录.资源过期的配置.涉及到了NIO缓冲区.通道和网络编程的核心知识…