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卷积神经网络在本质上是一种输入到输出的映射,它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系,而不需要任何输入和输出之间精确的数学表达式,只要用已知的模式对卷积神经网络加以训练,网络就具有输入.输出之间映射的能力. 其训练算法与传统的BP算法类似,主要分4步,可分为2个阶段: 第一阶段,前向传播阶段: (1)从样本集中取一个样本,将样本输入网络: (2)计算相应的实际输出. 在此阶段,信息从输入层经过逐级的变换,传送到输出层.这个过程也是网络在完成训练后正常运行时执行的过程. 第二阶段,后向传播阶段:…
CNN的发展历程: 1962年,卷积神经网络的研究起源于Hubel和Wiesel研究毛脑皮层的发现局部互连网络可以有效降低反馈神经网络的复杂性. 1980年,CNN的第一个实现网络:Fukushima为解决模式识别问题基于神经元间的局部连通性和图像的层次组织转而提出的新识别机. 1998年,第一个多层人工神经网络——LeNet5,也是第一个正式的CNN模型(LeCun,用于手写数字分类).共7层:2个卷积层,2个池化层,3个全连接层,利用BP算法训练参数. (之后十年停滞,一因BP算法训练计算量…
写在前面: 在iOS开发的过程中,有很多时候我们都在和数据打交道,最基本的就是数据的下载和上传了,估计很多很多的小伙伴都在用AFNetworking与后台数据打交道,可有没有想过,哪天AFNetworking你不能用了或者不会用了怎么办?可能你心中疑惑了,这三方只要更新,存在怎么会不能用或者我怎么会不会用了,在没有看Telegram源码之前,我也是这么想的,看了Telegram源码就不会再这么想了,以后我会把自己看的Telegram源码部分的总结和经验一点点的整理分享出来,整理成这个Telegr…
这是系列的第二篇 这是这个系列文章的第二篇,要是没有看第一篇的还是建议看看第一篇,以为这个是接着第一篇梳理的 先大概的总结一下在上篇的文章中说的些内容: 1. 整理了一下做IM我们有那些途径,以及我们怎样选择最适合自己的 2.在做IM的时候协议你又该怎样选择,以及这些协议之间一些的对比等等 3.接下来梳理了一下Socket的我们该怎样理解,它的心跳,pingpong,重连机制等等 4.利用demo整理出来了原生Socket的简单的连接以及接收/发送消息. 这篇我们梳理那些 1. 对CocoaAs…
卷积神经网络的训练过程 卷积神经网络的训练过程分为两个阶段.第一个阶段是数据由低层次向高层次传播的阶段,即前向传播阶段.另外一个阶段是,当前向传播得出的结果与预期不相符时,将误差从高层次向底层次进行传播训练的阶段,即反向传播阶段.训练过程如图4-1所示.训练过程为: 1.网络进行权值的初始化: 2.输入数据经过卷积层.下采样层.全连接层的向前传播得到输出值: 3.求出网络的输出值与目标值之间的误差: 4.当误差大于我们的期望值时,将误差传回网络中,依次求得全连接层,下采样层,卷积层的误差.各层的…
在做spark项目时,我们常常面临如何在本地将其打包,上传至装有spark服务器上运行的问题.下面是我在项目中尝试的两种方案,也踩了不少坑,两者相比,方案一比较简单,本博客提供的jar包适用于spark版本2.0以下的,如果jar包和版本不对应会出现找不到类或方法等错误提示信息,它主要借助于eclipse和现成的jar包进行打包应用,只能从官网上下载对应的jar包,局限很大.方案二是借助于IntelliJ + maven方式,它只要配置好pom.xml文件,在文件中写明自己的运行环境即可,通用(…
dubbo本质是一个RPC框架,我们首先讨论这个骨干中的骨干,dubbo-rpc模块. 主要讨论一下几部分内容: 一.此模块在dubbo整体框架中的作用: 二.此模块需要完成的需求功能点及接口定义: 三.DubboProtocol实现细节: 四.其他协议实现: 一.此模块在dubbo整体框架中的作用 Protocol 是框架中的核心层,也就是只要有 Protocol + Invoker + Exporter 就可以完成非透明的 RPC 调用,然后在 Invoker 的主过程上 Filter 拦截…
c中没有Boolean类型的值,一般是使用1表示true,0表示false,c中也没有String类型的数据,c中的字符串要通过char数组来表示.c中没有byte类型,一般用char表示byte类型. 先看看c中数据类型长度: # include<stdio.h> # include<stdlib.h> main(){ printf("char类型的长度为:%d\n",sizeof(char)); printf("int类型的长度为:%d\n&quo…
Controls, layout, and text AutoSuggestBox migration Clipboard Commanding Context menu Context menu (XAML) Disabling selection Display orientation Downloadable fonts (DirectWrite) Downloadable fonts (XAML) Drag and drop Focus visuals Full screen mode…
转:http://www.cnblogs.com/springyangwc/archive/2011/08/03/2126763.html 概要 为时20多天的sharepoint开发学习笔记系列终于写完了,从基本的配置到web part开发,再到time job开发等等,其中由于自己才接触sharepoint一年的时间,很多认识还很浅,暂时先记下来,让自己能坚持学习的时候不忘写博客的习惯. 系例导航 步步为营 SharePoint 开发学习笔记系列 一.简介 步步为营 SharePoint 开…
深度学习是一个框架,包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 Deep Belief Networks(DBN)深信度网络 Recurrent neural Network(RNN)多层反馈循环神经网络神经网络 对于不同问题(图像,语音,文本),需要选用不同网络模型比如CNN RESNE…
项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 欢迎fork欢迎三连!文章篇幅有限,部分程序出图不一一展示,详情进入项目链接即可 图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(PGL)[前置学习系列二] 上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述,下面进图GML networkx :NetworkX 是一个 Python 包,用于创建.操作和研究复杂网络的结构.动力学和功…
声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 3)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢. 4)阅读本文需要机器学习.计算机视觉.神经网络等等基础(如果没有也没关系了,没有就看看,能不能看懂,呵呵). 5)此属于第一版本,若有…
欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 现今最主流的处理图像数据的技术当属深度神经网络了,尤其是卷积神经网络CNN尤为出名.本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对MNist数据集分类,从而使得读者更好的理解CNN. 1.CNN的介绍 CNN是一种自动化提取特征的机器学习模型.首先我们介绍CNN所用到一些基本结构单元: 1.1卷积层:在卷积层中,有一个重要的概念…
[转]ASP.NET MVC学习系列(二)-WebAPI请求 传参 本文转自:http://www.cnblogs.com/babycool/p/3922738.html ASP.NET MVC学习系列(二)-WebAPI请求   继续接着上文 ASP.NET MVC学习系列(一)-WebAPI初探 来看看对于一般前台页面发起的get和post请求,我们在Web API中要如何来处理. 这里我使用Jquery 来发起异步请求实现数据调用. 继续使用上一文章中的示例,添加一个index.html页…
不多说,直接上干货! 五.Deep Learning的基本思想 假设我们有一个系统S,它有n层(S1,…Sn),它的输入是I,输出是O,形象地表示为: I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O,如果输出O等于输入I,即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失(呵呵,大牛说,这是不可能的.信息论中有个“信息逐层丢失”的说法(信息处理不等式),设处理a信息得到b,再对b处理得到c,那么可以证明:a和c的互信息不会超过a和b的互信息.这表明信息处理不会增加信息,大部分处…
Redis总结(五)缓存雪崩和缓存穿透等问题   前面讲过一些redis 缓存的使用和数据持久化.感兴趣的朋友可以看看之前的文章,http://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/771056.html .今天总结总结缓存使用过程中遇到的一些常见的问题.比如缓存雪崩,缓存穿透,缓存预热等等. 缓存雪崩 缓存雪崩是由于原有缓存失效(过期),新缓存未到期间.所有请求都去查询数据库,而对数据库CPU和内存造成巨大压力,严重的会造成数据库宕机.从而形成一系列连锁…
系列文章: 手牵手,从零学习Vue源码 系列一(前言-目录篇) 手牵手,从零学习Vue源码 系列二(变化侦测篇) 陆续更新中... 预计八月中旬更新完毕. 1 概述 Vue最大的特点之一就是数据驱动视图,那么什么是数据驱动视图呢? 其实,我们可以把数据理解为状态,而视图就是用户可直观看到页面.页面不可能是一成不变的,它应该是动态变化的,而它的变化也应该是有迹可寻的,或者是由用户操作引起的,亦或者是由后端数据变化引起的,当状态发生改变时,页面也就应该随之而变化,所以我们就可以得到如下一个公式: U…
学习ASP.NET Core Blazor编程系列一--综述 学习ASP.NET Core Blazor编程系列二--第一个Blazor应用程序(上) 学习ASP.NET Core Blazor编程系列二--第一个Blazor应用程序(中) 学习ASP.NET Core Blazor编程系列二--第一个Blazor应用程序(下)   六 计数器页面 14. 在浏览器中,通过鼠标左键单击左边菜单栏中的"Counter"菜单,页面进入到计数器页面.如下图.        图2-17 15.…
目录 MyBatis学习系列一之环境搭建 MyBatis学习系列二——增删改查 MyBatis学习系列三——结合Spring 数据库的经典操作:增删改查. 在这一章我们主要说明一下简单的查询和增删改,并且对程序接口做了一些调整,以及对一些问题进行了解答. 1.调整后的结构图: 2.连接数据库文件配置分离: 一般的程序都会把连接数据库的配置单独放在.properties 文件中,然后在XML文件中引用,示例如下: config.properties: driver=oracle.jdbc.Orac…
Maven学习系列二(1-5) 本文转自 QuantSeven 博客,讲解精炼易懂,适合入门,链接及截图如下 http://www.cnblogs.com/quanyongan/category/471332.html…
系列文章列表: scrapy爬虫学习系列一:scrapy爬虫环境的准备:      http://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_python_007_scrapy01.html scrapy爬虫学习系列二:scrapy简单爬虫样例学习: http://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_python_007_scrapy02.html scrapy爬虫学习系列三:scrapy部署到scrapyh…
DocX学习系列 DocX开源WORD操作组件的学习系列一 : http://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_sharp_001_docx1.html DocX开源WORD操作组件的学习系列二 : http://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_csharp_005_docx2.html DocX开源WORD操作组件的学习系列三: http://www.cnblogs.com/zhaojiedi…
RabbitMQ学习系列二:.net 环境下 C#代码使用 RabbitMQ 消息队列 http://www.80iter.com/blog/1437455520862503 上一篇已经讲了Rabbitmq如何在Windows平台安装,不懂请移步:RabbitMQ学习系列一:windows下安装RabbitMQ服务 一.理论: .net环境下,C#代码调用RabbitMQ消息队列,本文用easynetq开源的.net Rabbitmq api来实现. EasyNetQ 是一个易于使用的Rabbi…
原文:.net reactor 学习系列(二)---.net reactor界面各功能说明         安装了.net reactor之后,可以在安装目录下找到帮助文档REACTOR_HELP.chm,目前没有中文版本,里面详细介绍了.net reactor的各功能及使用场景.本系列文章是基于此帮助文档来写的. .net reactor主要有三大面板: 菜单面板: - 文件 就是普通的创建操作环境,打开操作环境,加载程序集等操作 - 运行 保护程序集 - 对当前选中的程序集执行保护操作 创建…
训练模型时,很多事情一开始都无法预测.比如之前我们为了找出迭代多少轮才能得到最佳验证损失,可能会先迭代100次,迭代完成后画出运行结果,发现在中间就开始过拟合了,于是又重新开始训练. 类似的情况很多,于是我们想要实时监测训练动态,并能根据训练情况及时对模型采取一定的措施.Keras中的回调函数和tf的TensorBoard就是为此而生. Keras回调函数 回调函数(callbacks)是在调用fit时传入模型的一个对象,它在训练过程中的不同时间点都会被模型调用.它可以访问关于模型状态和性能的所…
学习率是深度学习中的一个重要超参数,选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛. 本文主要介绍深度学习训练过程中的6种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现. 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减. 举例说明: # lr = 0.05 if epoch < 30 # lr = 0.005 if 30 <= epoch < 60 # lr = 0.0005 if 60 <= epoch < 90 在上述例子中,每30个epochs衰减十倍学习率. 计算公式…
Spring Ioc源码分析系列--Bean实例化过程(二) 前言 上篇文章Spring Ioc源码分析系列--Bean实例化过程(一)简单分析了getBean()方法,还记得分析了什么吗?不记得了才是正常的,记住了才是怪人,忘记了可以回去翻翻,翻不翻都没事, 反正最后都会忘了. 这篇文章是给上篇填坑的,上篇分析到真正创建Bean的createBean(beanName, mbd, args)就没有继续深入去分析了,绕得太深,说不清楚.那么这一篇,就续上这个口子,去分析createBean(be…
学习ASP.NET Core Blazor编程系列一--综述 学习ASP.NET Core Blazor编程系列二--第一个Blazor应用程序(上) 四.创建一个Blazor应用程序 1. 第一种创建Blazor应用程序的方式.在Visual Studio 2022启动界面中选择"创建新项目",如下图. 图2-5 2. 第二种创建Blazor应用程序的方式是.在Visual Studio 2022启动界面中选择"继续但无需代码",然后在Visual Studio…
学习ASP.NET Core Blazor编程系列一--综述 学习ASP.NET Core Blazor编程系列二--第一个Blazor应用程序(上) 学习ASP.NET Core Blazor编程系列二--第一个Blazor应用程序(中)     五.启动第一个Blazor应用程序 8.按F5在调拨模式下运行这个应用程序或者按Ctrl+F5在不调试模式下运行这个应用程序. 第一次在Visual Studio 2022 中运行Web应用程序时,它将为HTTPS托管该应用程序设置开发证书,会弹出两…