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…

 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…

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.…

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/…

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…

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…

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…

归一化交叉相关Normalization cross correlation (NCC) 相关系数,图像匹配 NCC正如其名字,是用来描述两个目标的相关程度的,也就是说可以用来刻画目标间的相似性.一般NCC也会被用来进行图像匹配,即在一个图像中搜索与一小块已知区域的NCC最高的区域作为对应匹配,然后对准整幅图像. 假设两幅图像,那么其NCC可如下计算: 其中表示点乘运算. 比如下面两幅图像,我们想对齐 part1.jpg part2.jpg 首先在一幅图像中选取两个图像都有的区域作为temple…

很多时候我们需要对图像进行局部对比度归一化,比如分块CNN的预处理阶段.theano对此提供了一些比较方便的操作. 局部归一化的一种简单形式为: 其中μ和σ分别为局部(例如3x3的小块)的均值和标准差. 利用代码说明一下如何实现: import theano import numpy from theano.sandbox import neighbours from theano import tensor as T from theano import function from skima…

HMAC的一个典型应用是用在"挑战/响应"(Challenge/Response)身份认证中. 认证流程 (1) 先由客户端向服务器发出一个验证请求. (2) 服务器接到此请求后生成一个随机数并通过网络传输给客户端(此为挑战). (3) 客户端将收到的随机数提供给ePass,由ePass使用该随机数与存储在ePass中的密钥进行HMAC-MD5运算并得到一个结果作为认证证据传给服务器(此为响应). (4) 与此同时,服务器也使用该随机数与存储在服务器数据库中的该客户密钥进行HMAC-M…