CNN 常用的几个模型

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CNN 常用的几个模型

LeNet5 论文:http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf LeNet-5:是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络,当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的,它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一. LenNet-5共有7层(不包括输入层),每层都包含不同数量的训练参数,如下图所示. LeNet-5中主要有2个卷积层.2个下抽样层(池化层).3个全连接层3种连接方式 LeNet-5…

设计模式之美学习（九）：业务开发常用的基于贫血模型的MVC架构违背OOP吗？

我们都知道,很多业务系统都是基于 MVC 三层架构来开发的.实际上,更确切点讲,这是一种基于贫血模型的 MVC 三层架构开发模式. 虽然这种开发模式已经成为标准的 Web 项目的开发模式,但它却违反了面向对象编程风格,是一种彻彻底底的面向过程的编程风格,因此而被有些人称为反模式(anti-pattern).特别是领域驱动设计(Domain Driven Design,简称 DDD)盛行之后,这种基于贫血模型的传统的开发模式就更加被人诟病.而基于充血模型的 DDD 开发模式越来越被人提倡. 基于上…

LSF-SCNN：一种基于 CNN 的短文本表达模型及相似度计算的全新优化模型

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本篇文章是我在读期间,对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果.如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)有一定的了解,可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分.如果能启发灵感,应用于更多的现实场景中带来效果提升,那才是这篇文章闪光的时刻.如果你没有接触过NLP和CNN,也不在担心,可…

CSS 常用语法与盒模型分析

CSS基础知识 CSS规则由两个主要的部分构成:选择器,以及一条或者多条声明 selector { property: value; property: value; ... property: value } h1 {color:red; font-size:14px;} 在上面的CSS代码中 h1 是选择器 {color:red;front-size:14px;} 是声明 color是属性名称 red是属性值 color:red; 被称为一个声明每个声明由一个属性和一个值组成.select…

tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类2（保存模型&测试单张图片）

神经网络训练的时候,我们需要将模型保存下来,方便后面继续训练或者用训练好的模型进行测试.因此,我们需要创建一个saver保存模型. def run_training(): data_dir = 'C:/Users/wk/Desktop/bky/dataSet/' log_dir = 'C:/Users/wk/Desktop/bky/log/' image,label = inputData.get_files(data_dir) image_batches,label_batches = inp…

Django框架ORM常用参数汇总_模型层

primary_key 如果为True,那么这个字段就是模型的主键. 如果你没有指定任何一个字段的primary_key=True, Django就会自动添加一个IntegerField字段做为主键,所以除非你想覆盖默认的主键行为,否则没必要设置任何一个字段的primary_key=True. AutoField 一个 IntegerField, 添加记录时它会自动增长. 你通常不需要直接使用这个字段; 自定义一个主键:my_id=models.AutoField(primary_key=Tru…

【项目实战】CNN手写识别复杂模型的构造

感谢视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=11 这里开一篇新博客不仅仅是因为教程视频单独出了1p,也是因为这是一种代码编写的套路,特在此做下记录. 这里我们的模型构造采用如下图示分为一个1x1池化层,然后一个1x1卷积层输出为16通道,一个先1x1卷积再5x5卷积输出为24通道,最后一个1x1卷积和两个3x3卷积后输出为24通道,这四个卷积层最后合并在一起输出.至于为什么会有1x1卷积核,是因为这样转换通道数的时候可以大大的简化计…

cnn常用参数记录

1. epoch 在代码中经常见到n_epochs这个参数,该参数到底是什么意思呢?答案如下: 在一个epoch中,所有训练集数据使用一次 one epoch = one forward pass and one backward pass of all the training examples 2. batch_size 一般情况下,一个训练集中会有大量的samples,为了提高训练速度,会将整个training set分为n_batch组,每组包含batch_size个samples 即:…

Django框架ORM常用字段汇总_模型层

与数据类型相关的字段 CharField 作用:字符串字段, 用于较短的字符串. 参数:CharField 要求必须有一个参数 maxlength, 用于从数据库层和Django校验层限制该字段所允许的最大字符数. IntegerField 作用:用于保存一个整数. CommaSeparatedIntegerField 作用:用于存放逗号分隔的整数值. 类似 CharField, 必须要有maxlength参数. FloatField 作用:一个浮点数,必须提供两个参数: …

Linux下常用I/O模型

Linux异步I/O是Linux内核中提供的一个相当新的增强.它是2.6版本内核的一个标准特性,异步非阻塞I/O背后的基本思想是允许进程发起很多I/O操作,而不用阻塞或等待任何操作完成.稍后或在接收到I/O操作完成的通知时,进程就可以检索I/O操作的结果. 这并不是一个详尽的介绍,但是我们将试图介绍最常用的一些模型来解释它们与异步I/O之间的区别.下图给出了同步和异步模型,以及阻塞和非阻塞的模型. 每个I/O模型都有自己的使用模式,它们对于特定的应用程序都有自己的优点.本节将简要对其一一进行介绍…

七、Django模型基础第二节——常用查询

1 常用的模型字段类型官方文档链接: https://docs.djangoproject.com/en/2.1/ref/models/fields/#field-types 常用的字段类型模型字段类型映射到数据库中类型备注 IntegerField 整型 int - CharField 字符类型 varchar 通过max_length指定最大长度 TextField 文本类型 text - BooleanField 布尔类型 tinyint 使用时传递True/False Date…

Web前端篇：CSS常用格式化排版、盒模型、浮动、定位、背景边框属性

目录 Web前端篇:CSS常用格式化排版.盒模型.浮动.定位.背景边框属性 1.常用格式化排版 2.CSS盒模型 3.浮动 4.定位 5.背景属性和边框属性 6.网页中规范和错误问题 7.显示方式 Web前端篇:CSS常用格式化排版.盒模型.浮动.定位.背景边框属性 1.常用格式化排版 1.字体的属性设置字体属性: body{font-family:"Microsoft Yahei"} body{font-family:"Microsoft Yahei",&quo…

PyTorch ImageNet 基于预训练六大常用图片分类模型的实战

微调 Torchvision 模型在本教程中,我们将深入探讨如何对 torchvision 模型进行微调和特征提取,所有这些模型都已经预先在1000类的Imagenet数据集上训练完成.本教程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构,并将直观展示如何微调任意的PyTorch模型.由于每个模型架构是有差异的,因此没有可以在所有场景中使用的微调代码样板.然而,研究人员必须查看现有架构并对每个模型进行自定义调整. 在本文档中,我们将执行两种类型的转移学习:微调和特征提取.在微调中,我们从预训练模型开始…

CNN网络介绍与实践：王者荣耀英雄图片识别

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者介绍:高成才,腾讯Android开发工程师,2016.4月校招加入腾讯,主要负责企鹅电竞推流SDK.企鹅电竞APP的功能开发和技术优化工作.本文发表于QQ会员技术团队的专栏本文主要是对CS231n课程学习笔记的提炼,添加了一些Deep Learning Book和Tensorflow 实战,以及Caffe框架的知识. 一.卷积神经网络 1.1 卷积神经网络与常规神经网络 1.1.1 相同点卷积网络是一种专门用来处理具有类似网格结构…

主流CTR预估模型的演化及对比

https://zhuanlan.zhihu.com/p/35465875 学习和预测用户的反馈对于个性化推荐.信息检索和在线广告等领域都有着极其重要的作用.在这些领域,用户的反馈行为包括点击.收藏.购买等.本文以点击率(CTR)预估为例,介绍常用的CTR预估模型,试图找出它们之间的关联和演化规律. 数据特点在电商领域,CTR预估模型的原始特征数据通常包括多个类别,比如[Weekday=Tuesday,Gender=Male, City=London, CategoryId=16],这些原始特…

(zhuan) 深度学习全网最全学习资料汇总之模型介绍篇

This blog from : http://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309351000224077630868614681&u=5070353058&m=4077873754872790&cu=5070353058 深度学习全网最全学习资料汇总之模型介绍篇雷锋网作者: 三川 2017-02-21 16:38:00 查看源网址阅读数:4 本文旨在加速深度学习新手入门,介绍 CNN.DBN.RNN.RNTN.自动编码器.GAN 等开发者最…

深度学习中的Normalization模型

Batch Normalization(简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被提出.BN 是深度学习进展中里程碑式的工作之一,无论是希望深入了解深度学习,还是在实践中解决实际问题,BN 及一系列改进 Normaliza…

[优化]深度学习中的 Normalization 模型

来源:https://www.chainnews.com/articles/504060702149.htm 机器之心专栏作者:张俊林 Batch Normalization (简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被…

想研究BERT模型？先看看这篇文章吧！

最近,笔者想研究BERT模型,然而发现想弄懂BERT模型,还得先了解Transformer. 本文尽量贴合Transformer的原论文,但考虑到要易于理解,所以并非逐句翻译,而是根据笔者的个人理解进行翻译,其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方,都有放出原文,如有不当之处,请各位多多包含,并希望得到指导和纠正. 论文标题 Attention Is ALL You Need 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 摘要序列转换方式由基于…

三大特征提取器（RNN/CNN/Transformer）

目录三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介循环神经网络RNN 传统RNN 长短期记忆网络(LSTM) 卷积神经网络CNN NLP界CNN模型的进化史 Transformer 3.1 多头注意力机制(Multi-Head Attention) 位置编码(Positional Encoding) 残差模块(Residual Block) Transformer小结三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介近年来,深度学习在各个NLP任务中都取得…

模型汇总24 - 深度学习中Attention Mechanism详细介绍：原理、分类及应用

模型汇总24 - 深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理.分类及应用 lqfarmer 深度学习研究员.欢迎扫描头像二维码,获取更多精彩内容. 946 人赞同了该文章 Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism.Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译.语音识别.图像标注(Image Caption)…

自然语言处理NLP学习笔记一：概念与模型初探

前言先来看一些demo,来一些直观的了解. 自然语言处理: 可以做中文分词,词性分析,文本摘要等,为后面的知识图谱做准备. http://xiaosi.trs.cn/demo/rs/demo 知识图谱: https://www.sogou.com/tupu/person.html?q=刘德华还有2个实际应用的例子,加深对NLP的理解九歌机器人: https://jiuge.thunlp.cn/ 微软对联机器人: http://duilian.msra.cn/ NLP概述: 自然语言处理,是…

深度学习——CNN

整理自: https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 思想 filter尺寸的选择输出尺寸计算公式 pooling池化的作用常用的几个模型,这个最好能记住模型大致的尺寸参数 1.思想改变全连接为局部连接,这是由于图片的特殊性造成的(图像的一部分的统计特性与其他部分是一样的),通过局部连接和参数共享大范围的减少参数值.可以通过使用多个filter来提取图片的不同特征(多卷积核)…

使用Keras进行深度学习：（二）CNN讲解及实践

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 现今最主流的处理图像数据的技术当属深度神经网络了,尤其是卷积神经网络CNN尤为出名.本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对MNist数据集分类,从而使得读者更好的理解CNN. 1.CNN的介绍 CNN是一种自动化提取特征的机器学习模型.首先我们介绍CNN所用到一些基本结构单元: 1.1卷积层:在卷积层中,有一个重要的概念…