import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.http.HttpEntity; import org.apache.http.HttpResponse; import org.apache.http.HttpStatus; import org.apache.http.NameValuePair; import org.apache.http.client.HttpRequestRetryHandler; import org.apach…

图像大小与参数个数: 前面几章都是针对小图像块处理的,这一章则是针对大图像进行处理的.两者在这的区别还是很明显的,小图像(如8*8,MINIST的28*28)可以采用全连接的方式(即输入层和隐含层直接相连).但是大图像,这个将会变得很耗时:比如96*96的图像,若采用全连接方式,需要96*96个输入单元,然后如果要训练100个特征,只这一层就需要96*96*100个参数(W,b),训练时间将是前面的几百或者上万倍.所以这里用到了部分联通网络.对于图像来说,每个隐含单元仅仅连接输入图像的一小片相邻…

恰当地使用对象池化技术,可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗,提高系统的运行效率.Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化的框架,以及若干种各具特色的对象池实现,可以有效地减少处理对象池化时的工作量,为其它重要的工作留下更多的精力和时间.创建新的对象并初始化的操作,可能会消耗很多的时间.在这种对象的初始化工作包含了一些费时的操作(例如,从一台位于20,000千米以外的主机上读出一些数据)的时候,尤其是这样.在需要大量生成这样的对象的时候,就可能会对性能造成一些不…

这里使用的数据集仍然是CIFAR-10,由于之前写过一篇使用AlexNet对CIFAR数据集进行分类的文章,已经详细介绍了这个数据集,当时我们是直接把这些图片的数据文件下载下来,然后使用pickle进行反序列化获取数据的,具体内容可以参考这里:第十六节,卷积神经网络之AlexNet网络实现(六) 与MNIST类似,TensorFlow中也有一个下载和导入CIFAR数据集的代码文件,不同的是,自从TensorFlow1.0之后,将里面的Models模块分离了出来,分离和导入CIFAR数据集的代码在…

池化层的作用如下-引用<TensorFlow实践>: 池化层的作用是减少过拟合,并通过减小输入的尺寸来提高性能.他们可以用来对输入进行降采样,但会为后续层保留重要的信息.只使用tf.nn.conv2d来减小输入的尺寸也是可以的,但是池化层的效率更高. 常见的TensorFlow提供的激活函数如下:(详细请参考http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/nn.html) 1.tf.nn.max_pool(value, ksize, strides,…

max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考[TensorFlow]tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的? tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是feature map,依然是[batch, height, width, channels]这样的shape…

转载自此大神 http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53453926 max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考[TensorFlow]tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的? tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积…

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普…

1.卷积 当从一个大尺寸图像中随机选取一小块,比如说 8x8 作为样本,并且从这个小块样本中学习到了一些特征,这时我们可以把从这个 8x8 样本中学习到的特征作为探测器,应用到这个图像的任意地方中去.特别是,我们可以用从 8x8 样本中所学习到的特征跟原本的大尺寸图像作卷积,从而对这个大尺寸图像上的任一位置获得一个不同特征的激活值. 下面给出一个具体的例子:假设你已经从一个 96x96 的图像中学习到了它的一个 8x8 的样本所具有的特征,假设这是由有 100 个隐含单元的自编码完成的.为了得到…

原文地址:https://blog.csdn.net/CVSvsvsvsvs/article/details/90477062 池化层作用机理我们以最简单的最常用的max pooling最大池化层为例,对池化层作用机理进行探究.其他池化层的作用机理也大致适用这一机理,在这里就不加入讨论. 图片和以下部分内容来自 CS231n 从上面左图可以看到,使用了pool操作其实就是降低图片的空间尺寸.右图使用一个 2 × 2的 池化核(filter),以2为步长(stride),对图片进行max pool…