示例代码: model = Model(inputs=self.inpt, outputs=self.net) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adadelta', metrics=['accuracy']) print("[INFO] Method 1...") model.summary() print("[INFO] Method 2...") for i in range(l…

深度学习基础 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,它从输入数据中提取表示,紧接着的一个例子中,将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层,最后是一个10路的softmax层,它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组.每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss fun…

一. PVANet 论文:PVANET: Deep but Lightweight Neural Networks for Real-time Object Detection    [点击下载] Caffe代码:[Github] 设计了一种轻量级的网络,取名叫 PVANet,特点是 Channel少.Layer多,在 VOC2007 和 VOC2012  精确度分别达到了 84.9% 和 84.2%,但计算量不到采用 ResNet-101 网络的 10%. 论文的核心要点: 1)改进的 C.R…

本文摘录自<手机端运行卷积神经网络的一次实践 – 基于 TensorFlow 和 OpenCV 实现文档检测功能> 只截取感兴趣 的片段. . 一.边缘检测 1.传统边缘检测 Google 搜索 opencv scan document,是可以找到好几篇相关的教程的,这些教程里面的技术手段,也都大同小异,关键步骤就是调用 OpenCV 里面的两个函数,cv2.Canny() 和 cv2.findContours(). 看上去很容易就能实现出来,但是真实情况是,这些教程,仅仅是个 demo 演示…

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 从AlexNet剖析-卷积网络CNN的一般结构 AlexNet是Hinton和他的学生Alex Krizhevsky在12年ImageNet Challenge使用的模型结构,刷新了Image Classification的几率,从此deep learning在Image这块开始一次次超过state-of-art,甚至于搭到打败人类的地步,看这边文章的过程中,发现了很多…

过拟合与欠拟合(Overfitting and underfitting) 官网示例:https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/overfit_and_underfit主要步骤: 演示过拟合 - 创建基准模型 - 创建一个更小的模型 - 创建一个更大的模型 - 绘制训练损失和验证损失函数 策略 - 添加权重正则化 - 添加丢弃层 一些知识点 过拟合 在训练集上可以实现很高的准确率,但无法很好地泛化到测试数据(或之前未见过的数据).可能导致欠拟合的原因:…

过拟合.欠拟合及其解决方案 过拟合.欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法   模型选择.过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).通俗来讲,前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似.计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损…

作者 | 荔枝boy 编辑 | 安可 一.Inception网络简介 二.Inception网络模块 三.Inception网络降低参数计算量 四.Inception网络减缓梯度消失现象 五.Inception网络框架 六.Inception论文彩蛋 一.Inception网络简介 Inception网络又叫做GoogLeNet,之所以不叫GoogleNet,是为了向LeNet致敬,是2014年ChristianSzegedy在<Going deeper with convolutions>提…

过拟合.欠拟合及其解决方案 过拟合.欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择.过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).通俗来讲,前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似.计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函…

1.涉及语句 import d2lzh1981 as d2l 数据1 : d2lzh1981 链接:https://pan.baidu.com/s/1LyaZ84Q4M75GLOO-ZPvPoA 提取码:cf8s 2.FashionMNIST2065数据集 涉及语句 batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size,root='/home/kesci/input/FashionMNIST…