转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5946041.html 参考网址: http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/interfaces.html http://www.cnblogs.com/denny402/p/5076285.html 1. 如果直接训练时,test.sh中内容如下: ./build/tools/caffe train --solver=examples/XXX/lenet_s…

(转载自:WikiPedia) Fine tuning is a process to take a network model that has already been trained for a given task, and make it perform a second similar task. Assuming the original task is similar to the new task, using a network that has already been d…

resnet185352 链接:https://pan.baidu.com/s/1EZs9XVUjUf1MzaKYbJlcSA 提取码:axd1 9.2 微调 在前面的一些章节中,我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion-MNIST训练数据集上训练模型.我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet,它有超过1,000万的图像和1,000类的物体.然而,我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间. 假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子,然后将购买链接推荐给用户.一种可…

复制预训练model的参数,只需要重新copy一个train_val.prototxt.然后把不需要复制的层的名字改一下,如(fc7 -> fc7_new),然后fine tune即可. freeze指定层参数,只需要把对应层的学习率lr_mult 设置为0即可,如: 在layer里面加上param { lr_mult: 0 }就可以了,比如全连接层里面:layer { type: "InnerProduct" param { # 对应第1个参数blob的配置,也就是全连接层的参…

caffe团队用imagenet图片进行训练,迭代30多万次,训练出来一个model.这个model将图片分为1000类,应该是目前为止最好的图片分类model了. 假设我现在有一些自己的图片想进行分类,但样本量太小,可能只有几百张,而一般深度学习都要求样本量在1万以上,因此训练出来的model精度太低,根本用不上,那怎么办呢? 那就用caffe团队提供给我们的model吧. 因为训练好的model里面存放的就是一些参数,因此我们实际上就是把别人预先训练好的参数,拿来作为我们的初始化参数,而不需…

[转:http://blog.csdn.net/buaalei/article/details/46344675] 大家好!我是贾扬清,目前在Google Brain,今天有幸受雷鸣师兄邀请来和大家聊聊Caffe.没有太多准备,所以讲的不好的地方还请大家谅解.我用的ppt基本上和我们在CVPR上要做的tutorial是类似的,所以大家如果需要更多的内容的话,可以去tutorial.caffe.berkeleyvision.org,也欢迎来参加我们的tutorial:)网页上应该还有一些Pytho…

Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作.本文是根据机器学习研究会组织的online分享的交流内容,简单的整理了一下. 目录 1.caffe分享 1.1.caffe起源 1·2.caffe介绍 1.3.caffe其他方向 2.讨论 2.1.caffe算法与结构 2.2.caffe工程与应用 2.3.模型训练与调参 2.4.caffe与DL的学习与方向 2.5.其他 3.附录 1.caffe分享 我用的ppt基本上和我们在…

谷歌大脑科学家 Caffe缔造者 贾扬清 微信讲座完整版 一.讲座正文: 大家好!我是贾扬清237,目前在Google Brain83,今天有幸受雷鸣师兄邀请来和大家聊聊Caffe60.没有太多准备,所以讲的不好的地方还请大家谅解. 我用的ppt808基本上和我们在CVPR上要做的tutorial是类似的,所以大家如果需要更多的内容的话,可以去tutorial.caffe.berkeleyvision.org,也欢迎来参加我们的tutorial:) 网页上应该还有一些python的样例帮助大家上…

Google大脑科学家贾杨清(Caffe缔造者)-微信讲座 机器学习Caffe 贾扬清 caffe   一.讲座正文: 大家好!我是贾扬清178,目前在Google Brain69,今天有幸受雷鸣师兄邀请来和大家聊聊Caffe48.没有太多准备,所以讲的不好的地方还请大家谅解. 我用的ppt671基本上和我们在CVPR上要做的tutorial是类似的,所以大家如果需要更多的内容的话,可以去tutorial.caffe.berkeleyvision.org,也欢迎来参加我们的tutorial:)…

一.讲座正文:大家好!我是贾扬清,目前在Google Brain,今天有幸受雷鸣师兄邀请来和大家聊聊Caffe.没有太多准备,所以讲的不好的地方还请大家谅解.我用的ppt基本上和我们在CVPR上要做的tutorial是类似的,所以大家如果需要更多的内容的话,可以去tutorial.caffe.berkeleyvision.org,也欢迎来参加我们的tutorial:)网页上应该还有一些python的样例帮助大家上手,所以欢迎参观.ppt比较长,所以我想我主要就介绍一下背景以及high level…

转自:http://blog.csdn.net/u010402786/article/details/70141261 前言 什么是模型的微调?   使用别人训练好的网络模型进行训练,前提是必须和别人用同一个网络,因为参数是根据网络而来的.当然最后一层是可以修改的,因为我们的数据可能并没有1000类,而只有几类.把最后一层的输出类别和层的名称改一下就可以了.用别人的参数.修改后的网络和自己的数据进行训练,使得参数适应自己的数据,这样一个过程,通常称之为微调(fine tuning). 微调时候网…

问答环节 问:在finetuning的时候,新问题的图像大小不同于pretraining的图像大小,只能缩放到同样的大小吗?" 答:对的:) 问:目前dl在时序序列分析中的进展如何?研究思路如何,能简单描述一下么答:这个有点长,可以看看google最近的一系列machine translation和image description的工作. 问:2个问题:1.目前Caffe主要面对CV或图像的任务,是否会考虑其它任务,比如NLP?2.如果想学习Caffe代码的话,能给一些建议吗?答:Caffe的…

认识Caffe与Caffe2 目录: 一.Caffe的作者-贾扬清 二.Caffe简介--Caffe.Caffe2.Caffe2Go 三.认识Caffe 四.认识Caffe2 五.认识Caffe2Go     正文: 一.Caffe的作者-贾扬清 Caffe 作者:贾扬清,任Facebook研究科学家,曾在Google Brain工作.在AI领域有数年的研究经历.在UC Berkeley获得计算机科学博士学位,在清华大学获得硕士和本科学位.对两款流行的深度学习框架做过贡献:Caffe的作者,Te…

Adit Deshpande CS Undergrad at UCLA ('19) Blog About The 9 Deep Learning Papers You Need To Know About (Understanding CNNs Part 3) Introduction Link to Part 1Link to Part 2 In this post, we’ll go into summarizing a lot of the new and important develo…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221664.html 参考网址: https://github.com/torch/nn/issues/873 http://stackoverflow.com/questions/37459812/finetune-a-torch-model https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/module.md https://github.com/torch…

接下来讲一个目前经常被用到的模型,来自牛津大学的VGG,该网络目前还有很多改进版本,这里只讲一下最初的模型,分别从论文解析和模型理解两部分组成. 一.论文解析 一:摘要 -- 从Alex-net发展而来的网络主要修改一下两个方面: 1,在第一个卷基层层使用更小的filter尺寸和间隔: 2,在整个图片和multi-scale上训练和测试图片. 二:网络配置 2.1配置 2.1.1 小的Filter尺寸为3*3 卷积的间隔s=1:3*3的卷基层有1个像素的填充. 1:3*3是最小的能够捕获上下左右…

DIGITS: Deep Learning GPU Training System1,是由英伟达(NVIDIA)公司开发的第一个交互式深度学习GPU训练系统.目的在于整合现有的Deep Learning开发工具,实现深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)设计.训练和可视化等任务变得简单化.DIGITS是基于浏览器的接口,因而通过实时的网络行为的可视化,可以快速设计最优的DNN.DIGITS是开源软件,可在GitHub上找到,因而开发人员可以扩展和自定义DIGITS. Gi…

图像语义分割,简单而言就是给定一张图片,对图片上的每一个像素点分类. 图像语义分割,从FCN把深度学习引入这个任务,一个通用的框架事:前端使用FCN全卷积网络输出粗糙的label map,后端使用CRF条件随机场/MRF马尔科夫随机场等优化前端的输出,最后得到一个精细的分割图. 前端 为什么需要FCN? 分类网络通常会在最后连接几层全连接层,它会将原来二维的矩阵(图片)压缩成一维的,从而丢失了空间信息,最后训练输出一个标量,这就是我们的分类标签. 而图像语义分割的输出需要是个分割图,且不论尺寸大…

http://blog.revolutionanalytics.com/2016/08/deep-learning-part-1.html Deep Learning Part 1: Comparison of Symbolic Deep Learning Frameworks by Anusua Trivedi, Microsoft Data Scientist Background and Approach This blog series is based on my upcoming t…

Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun  The 13th European Conference on Computer Vision (ECCV), 2014 声明:本文所有图片均来自原始文章,自己的理解也未必正确,请查看原图并拍砖 本文的两个亮点: 1. 多尺度训练CN…

Deep Learning Libraries by Language Tweet         Python Theano is a python library for defining and evaluating mathematical expressions with numerical arrays. It makes it easy to write deep learning algorithms in python. On the top of the Theano man…

caffe的伯克利主页:http://caffe.berkeleyvision.org/caffe的github主页:https://github.com/BVLC/caffe caffe的models: http://dl.caffe.berkeleyvision.org/ Index of / ../ mit_mini_places/ 01-Mar-2016 12:18 - bvlc_alexnet.caffemodel 22-Aug-2014 04:36 243862414 bvlc_go…

[转载]关于Pretrain.Fine-tuning 这两种tricks的意思其实就是字面意思,pre-train(预训练)和fine -tuning(微调) 来源:https://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/70198885 Pre-train的model: 就是指之前被训练好的Model, 比如很大很耗时间的model, 你又不想从头training一遍.这时候可以直接download别人训练好的model, 里面保存的都是每一层的parame…

caffe团队用imagenet图片进行训练,迭代30多万次,训练出来一个model.这个model将图片分为1000类,应该是目前为止最好的图片分类model了. 假设我现在有一些自己的图片想进行分类,但样本量太小,可能只有几百张,而一般深度学习都要求样本量在1万以上,因此训练出来的model精度太低,根本用不上,那怎么办呢? 那就用caffe团队提供给我们的model吧. 因为训练好的model里面存放的就是一些参数,因此我们实际上就是把别人预先训练好的参数,拿来作为我们的初始化参数,而不需…

`configure' configures this package to adapt to many kinds of systems. Usage: ./configure [OPTION]... [VAR=VALUE]... To assign environment variables (e.g., CC, CFLAGS...), specify them as VAR=VALUE. See below for descriptions of some of the useful va…

<1>安装mysql-server sudo apt-get update sudo apt-get install mysql-server mysql-client <2>如何判断mysql是否安装成功 sudo service mysql restart <3>让apache支持mysql sudo apt-get install libapache2-mod-auth-mysql <3>登录mysql mysql -u root -p <4&g…

MAGENTO - APACHE SOLR INTEGRATION - PART II (SETUP) Tue, 03/01/2011 - 18:30 Tweet Development E-Commerce Magento Continuing with the short series about integrating Magento with Apache Solr (started in this post), we'll now see how to set up and put S…

这个东东也是折腾了几天,网上很多文章可能已经过时,所以写下不同,以备后用. 参考网址: http://blog.csdn.net/genganpeng/article/details/7402229 http://blog.csdn.net/liefdiy/article/details/5348583 http://blog.itpub.net/81/viewspace-710064/ http://www.software8.co/wzjs/czxt/4668.html 为什么要用 OTL去…

1.获取源码httpd-2.4.23.tar.gz   php-7.1.0.tar.gz,安装顺序必须是先安装http然后php,lnmp同理   2.安装编译环境和php.httpd依赖包,红色字体会提示没有找到相关rpm包,蓝色部分为httpd依赖包,黑体是PHP依赖包   yum install gcc automake autoconf libtool make gcc-c++ glibc libmcrypt-devel mhash-devel libxslt-devel \ libjp…

已有LNMP环境. 1.安装zabbix需要的依赖包,红色部门的包官方yum源没有,需要自己下载 yum install net-snmp fping iksemel net-snmp-devel   2.创建zabbx用户, groupadd zabbix useradd zabbix -g zabbix mkdir /usr/local/zabbix chown zabbix:zabbix /usr/local/zabbix usermod zabbix -s /sbin/nologin  …