先上caffe dropout_layer.cpp源码,如下: // LayerSetUp DCHECK(threshold_ > 0.); DCHECK(threshold_ < 1.); scale_ = 1. / (1. - threshold_); // forward void DropoutLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector&…

转自:http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51460895 Loss Function softmax_loss的计算包含2步: (1)计算softmax归一化概率 (2)计算损失 这里以batchsize=1的2分类为例: 设最后一层的输出为[1.2 0.8],减去最大值后为[0 -0.4], 然后计算归一化概率得到[0.5987 0.4013], 假如该图片的label为1,则Loss=-log0.4013=0.9130 可选参数 (1)…

转自https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51460895. Loss Function softmax_loss的计算包含2步: (1)计算softmax归一化概率 (2)计算损失 这里以batchsize=1的2分类为例: 设最后一层的输出为[1.2 0.8],减去最大值后为[0 -0.4], 然后计算归一化概率得到[0.5987 0.4013], 假如该图片的label为1,则Loss=-log0.4013=0.9130 可选参数 (1…

Part1:caffe的ImageData层 ImageData是一个图像输入层,该层的好处是,直接输入原始图像信息就可以导入分析. 在案例中利用ImageData层进行数据转化,得到了一批数据. 但是笔者现在还有几个问题, 这个ImageData只能显示一个batch的图像信息,不能在同一案例循环使用的是吧? L.ImageData之后的数据,可以直接用于框架的输入数据吗?(待尝试) . 一.官方文档中的使用 在案例<Fine-tuning a Pretrained Network for S…

[caffe]深度学习之图像分类模型AlexNet解读 原文地址:http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/39938097   本文章已收录于:  深度学习知识库  分类: deep learning(28)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军.要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用,就逃不开研究ale…

一.简单介绍 vgg和googlenet是2014年imagenet竞赛的双雄,这两类模型结构有一个共同特点是go deeper.跟googlenet不同的是.vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架.尤其是跟alexnet框架很像.vgg也是5个group的卷积.2层fc图像特征.一层fc分类特征,能够看做和alexnet一样总共8个part.依据前5个卷积group.每一个group中的不同配置,vgg论文中给出了A~E这五种配置.卷积层数从8到16递增. 从论文中能够看到从8到1…

在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军.要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用,就逃不开研究alexnet.这是CNN在图像分类上的经典模型(DL火起来之后). 在DL开源实现caffe的model例子中.它也给出了alexnet的复现.详细网络配置文件例如以下https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_reference_caffenet/train…

一.深度学习中常用的调节参数 本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期) 1.学习率 步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间.步长的选择比较麻烦.步长越小,越容易得到局部最优化(到了比较大的山谷,就出不去了),而大了会全局最优 一般来说,前1000步,很大,0.1:到了后面,迭代次数增高,下降0.01,再多,然后再小一些. 2.权重 梯度消失的情况,就是当数值接近于正向∞,求导之后就更小的,约等于0,偏导为0 梯度爆炸,数值无限大 对于梯度消失现象:激活函数 Sigmo…

在卷积神经网络中.常见到的激活函数有Relu层 layer { name: "relu1" type: "ReLU" bottom: "pool1" top: "pool1" }其中可选参数为:negative_slope:默认为0. 对标准的ReLU函数进行变化,如果设置了这个值,那么数据为负数时,就不再设置为0,而是用原始数据乘以negative_slope relu层有个很大的特点:bottom(输入)和top(输出)一…

本文主要介绍Dropout及延伸下来的一些方法,以便更深入的理解. 想要提高CNN的表达或分类能力,最直接的方法就是采用更深的网络和更多的神经元,即deeper and wider.但是,复杂的网络也意味着更加容易过拟合.于是就有了Dropout,大部分实验表明其具有一定的防止过拟合的能力. 1- Dropout 最早的Dropout可以看Hinton的这篇文章 <Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature D…