目录 写在前面 全连接层与Softmax回顾 加权角度 模板匹配 几何角度 Softmax的作用 总结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 这篇文章将从3个角度:加权.模版匹配与几何来理解最后一层全连接+Softmax.掌握了这3种视角,可以更好地理解深度学习中的正则项.参数可视化以及一些损失函数背后的设计思想. 全连接层与Softmax回顾 深度神经网络的最后一层往往是全连接层+Softmax(分类网络),如下图所示,图片来自StackExchan

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

TensorFlow之单层(全连接层)实现手写数字识别训练及测试实例: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data FLAGS = tf.app.flags.FLAGS tf.app.flags.DEFINE_integer('is_train',1,'指定程序是预测还是训练') def full_connected(): # 获取真实的数据 mnist = input_da

. 遇到一个很大的数除以另一个数时,可以尝试把这个很大的数进行,素数因子分解. . 遇到多个数的乘积与另一个数的除法时,求是否能整除,可以先求每一个数与分母的最大公约数,最后若分母数字为1,则证明可整除.或者把分子上的每个数进行素数因子分解,分母上的数也进行素数因子分解,若分子上的与分母上相同素数因子进行比较,分子上的素数因子指数大于分母位置上的,则证明可整除. . 遇到乘法的时候注意越界问题. . 遇到求某一个区间内,满足某一特征的数的个数,而这个特征与因子,约数有关,尝试用埃筛的方法. 今天

1 为什么使用卷积神经网络 Softmax回归是一个比较简单的模型,预测的准确率在91%左右,而使用卷积神经网络将预测的准确率提高到99%. 2 卷积网络的流程 3 代码展示 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #读入数据 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/&qu

在卷积神经网络的最后,往往会出现一两层全连接层,全连接一般会把卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量,全连接层的每一个节点都与上一层每个节点连接,是把前一层的输出特征都综合起来,所以该层的权值参数是最多的.例如在VGG16中,第一个全连接层FC1有4096个节点,上一层POOL2是7*7*512 = 25088个节点,则该传输需要4096*25088个权值,需要耗很大的内存.又如下图: 最后的两列小圆球就是两个全连接层,在最后一层卷积结束后,进行了最后一次池化,输出了20个12*12的图像,然

初学tensorflow,参考了以下几篇博客: soft模型 tensorflow构建全连接神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建CNN[待学习] 全连接+各种优化[待学习] BN层[待学习] 先解释以下MNIST数据集,训练数据集有55,000 条,即X为55,000 * 784的矩阵,那么Y为55,000 * 10的矩阵,每个图片是28像素*28像素,带有标签,Y为该图片的真实数字,即标签,每个图片10个数字,1所在位置

CNN学习笔记:全连接层 全连接层 全连接层在整个网络卷积神经网络中起到“分类器”的作用.如果说卷积层.池化层和激活函数等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话,全连接层则起到将学到的特征表示映射到样本的标记空间的作用. 一段来自知乎的通俗理解: 从卷积网络谈起,卷积网络在形式上有一点点像咱们正在召开的“人民代表大会”.卷积核的个数相当于候选人,图像中不同的特征会激活不同的“候选人”(卷积核).池化层(仅指最大池化)起着类似于“合票”的作用,不同特征在对不同的“候选人”有着各自的喜好. 全连接相

尊重他人劳动成果,转载请说明出处:http://blog.csdn.net/bingospunky/article/details/46847269 需求 在搭界面有这么样一个需求:须要两层的Fragment嵌套,内层须要滑动切换效果,外层界面不须要滑动效果. 那么内层使用ViewPager切换,外层就使用replace切换.这样搭出来的界面不能得到须要的效果,内层的Fragment仅仅有第一次能显示内容.之后切换外层Fragment时.内层Fragent都是空着的. 我再尝试两层Fragmen

Oracle查询所有字段,再加两个字段拼接, select a.*,(SNO||SNAME) from TEST_STUDENT a; 同理,查询所有字段,其中两个字段求和:(SNO和SAGE都是NUMBER数据类型) select a.*,(SNO+SAGE) from TEST_STUDENT a; select * from table; 要加其他查询内容,必须在*前面加表名或简称. 如下这种也可以: select TEST_STUDENT.*,(SNO+SAGE) from TEST_S

对于图像的目标检测任务:通常分为目标的类别检测和目标的位置检测 目标的类别检测使用的指标:准确率, 预测的结果是类别值,即cat 目标的位置检测使用的指标:欧式距离,预测的结果是(x, y, w, h) x和y表示的是左上角的位置,w和h表示的是矩形框的宽和高 目标检测是分类和回归都进行的一种算法 对于位置的回归而言,使用全连接层获得结果的4个输出,使用欧式距离计算损失值 对图像物体进行卷积,对卷积后的特征图分开进行计算,一条通路计算回归,一条通路计算分类 目标检测的实际操作步骤: 第一步:下载

http://www.cnblogs.com/zmkeil/archive/2013/04/18/3029339.html 1.1简介 VLAN是网络栈的一个附加功能,且位于下两层.首先来学习Linux中网络栈下两层的实现,再去看如何把VLAN这个功能附加上去.下两层涉及到具体的硬件设备,日趋完善的Linux内核已经做到了很好的代码隔离,对网络设备驱动也是如此,如下图所示: 这里要注意的是,Linux下的网络设备net_dev并不一定都对应实际的硬件设备,只要注册一个struct net_dev

https://blog.csdn.net/u013203733/article/details/79074452 转载地址: https://www.cnblogs.com/sunshineatnoon/p/4584427.html 在实现两层的CNN之前,首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业.然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN.最后实现了一个两层的CNN,码代码花了一天,调试花了5天,我也是醉了.这里记录一下通过代码对CNN加深的理解. 首先,dataset是MNIST.这里层的概念

传送门: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2102 A计划 Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 28972    Accepted Submission(s): 7274 Problem Description 可怜的公主在一次次被魔王掳走一次次被骑士们救回来之后,而今,不幸

一.数据准备 网络结构:lenet_lr.prototxt 训练好的模型:lenet_lr_iter_10000.caffemodel 下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1uBDTKapT1yFHX4TEMaxQvQ 密码:2mla 二.利用pycaffe可视化,只需根据prototxt文件即可得到 ~/caffe/caffe/examples/mnist$ python /home/tingpan/caffe/caffe/python/draw_net.py le

1.引言 在文章<理论联系实际:Wireshark抓包分析TCP 3次握手.4次挥手过程>中,我们学会了用wireshark来分析TCP的“三次握手,四次挥手”,非常好用.这就是传说中的锤子,拿着 锤子,看什么都像 钉子!在这本文中,我对将准 HTTP这颗钉子,狠狠地砸下去... 为了对网络数据包的“流转”有更加深刻的理解,我在docker(远程)上部署一个服务,支持http方式调用.从客户端(本地)用http方式请求其中的一个接口,并得到响应数据.同时本地通过wireshark抓包,远程用t

在caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer(层)组成,常用的层如:数据加载层.卷积操作层.pooling层.非线性变换层.内积运算层.归一化层.损失计算层等:本篇主要介绍全连接层 该层是对元素进行wise to wise的运算 1. 全连接层总述 下面首先给出全连接层的结构设置的一个小例子(定义在.prototxt文件中) layer { name: "fc6" type: "InnerProduct" bottom: "

想要尝试一下将resnet18最后一层的全连接层改成卷积层看会不会对网络效果和网络大小有什么影响 1.首先先对train.py中的更改是: train.py代码可见:pytorch实现性别检测 # model_conv.fc = nn.Linear(fc_features, 2)这是之前的写法 model_conv.fc = nn.Conv2d(fc_features, 2, 1) print(model_conv.fc) 但是运行的时候出错: 1) RuntimeError: Expected

想自己动手写一个CNN很久了,论文和代码之间的差距有一个银河系那么大. 在实现两层的CNN之前,首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业.然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN.最后实现了一个两层的CNN,码代码花了一天,调试花了5天,我也是醉了.这里记录一下通过代码对CNN加深的理解. 首先,dataset是MNIST.这里层的概念是指convolution+pooling,有些地方会把convolution和pooling分别作为两层看待. 1.CNN的结构 这个两层CNN的结构如下: 图一

本文介绍以下几个CNN经典模型:Lenet(1986年).Alexnet(2012年).GoogleNet(2014年).VGG(2014年).Deep Residual Learning(2015年) 1.LeNet-5 Lenet-5是一个经典的CNN网络模型,几乎所有讲CNN的资料都会提到该模型:该模型是为了识别手写字体和计算机打印字符而设计的, 而且该模型确实在手写体识别领域非常成功,曾被广泛应用于美国银行支票手写体识别. 具体的论文和例子可以参考:http://yann.lecun.c

网络编程之TCP/IP各层详解 我们将应用层,表示层,会话层并作应用层,从TCP/IP五层协议的角度来阐述每层的由来与功能,搞清楚了每层的主要协议,就理解了整个物联网通信的原理. 首先,用户感知到的只是最上面一层--应用层,自上而下每层都依赖于下一层,所以我们从最下层开始切入,比较好理解. 每层都运行特定的协议,越往上越靠近用户,越往下越靠近硬件. 一.物理层 由来:孤立的计算机之间要一起"玩耍",就必须接入Internet,即计算机之间必须完成组网. 物理层功能:主要是基于电器特性发