小白的经典CNN复现(三):AlexNet 锵锵--本系列的第三弹AlexNet终于是来啦(≧∀≦),到了这里,我们的CNN的结构就基本上和现在我们经常使用或者接触的一些基本结构差不多了,并且从这一个经典模型开始,后面的模型的深度越来越高,使用的数据集也越来越大,训练难度也越来越高,模型的正确率也变得比较高,然后各个dalao们对于卷积的理解实际上也在不断加强. 然鹅······你叫我回家以后咋训练嘛(╯‵□′)╯︵┻━┻.因为家里面就只有一个笔记本,显卡也就一个1050Ti的垃圾,虽然CPU还

caffe 进行自己的imageNet训练分类:loss一直是87.3365,accuracy一直是0 解决方法: http://blog.csdn.net/jkfdqjjy/article/details/52268565?locationNum=14 知道了原因,解决时就能对症下药.总体上看,softmax输入的feature由两部分计算得到:一部分是输入数据,另部分是各层权重参数. 1.观察数据中是否有异常样本或异常label导致数据读取异常2.调小初始化权重,以便使softmax输入的f

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 论文理解  在ImageNet LSVRC-2010上首次使用大型深度卷积神经网络,并获得很好的成果. 数据集:ILSVRC使用ImageNet的一个子集,1000个类别每个类别大约1000张图像.总计,大约120万训练图像,50000张验证图像和15万测试图像. 网络架构:5个卷积层和3个全连接层另外还有无权重的池化层. 激活函数使用了ReLU非线性函数,大大加快了训

训练AlexNet网络时,出现Check failed:datum_height >= crop_size (size vs. 227)错误,具体如下图所示: 根据提示,问题是crop_size的尺寸不匹配,AlexNet网络默认crop_size的尺寸是227*227,而我进行归一化时将每幅图像归一化成了32*32,所以这里出现问题. 在train_val.prototxt文件中将其改为32*32后,上图问题解决,如下图所示: 但紧接着出现下面的问题,如下图所示: 这个问题是由于归一化后的尺寸

1.在开始之前,先简单回顾一下几个概念. Caffe(Convolution Architecture For Feature Extraction-卷积神经网络框架):是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架. CUDA(Compute Unifined Device Architecture-计算统一设备框架):是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题. CuDNN( CUDA Deep Neural N

训练时,出现Check failed:error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory,并且accruary = 0,如下图所示: 解决方法:将train_val.prototxt文件中的batch_size变小一点,如下图所示: 也可参见博客: http://blog.csdn.net/u013066730/article/details/53784614

原文 ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks 下载地址:http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 在这之前,关于AlexNet的讲解的博客已经有很多,我认为还是有必要自己亲自动手写一篇关于AlexNet相关的博客,从而巩固我的理解. 一  介绍 Alex

卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),权值共享(weight sharing)网络结构降低模型复杂度,减少权值数量,是语音分析.图像识别热点.无须人工特征提取.数据重建,直接把图片作输入,自动提取特征,对平移.比例缩放.倾斜等图片变形具有高度不变形.卷积(convolution),泛函数分析积分变换数学方法,两个函数f和g生成第三个函数数学算子,表征函灵敏f与g翻转.平移重叠部分面积.f(x).g(x)为R1两个可积函数.积分新函数为函数f与g卷积.∫

尝试用 Alexnet 来构建一个网络模型,并使用 mnist 数据查看训练结果. 我们将代码实现分为三个过程,加载数据.定义网络模型.训练数据和评估模型. 实现代码如下: #-*- coding:utf-8 -*_ #加载数据 import tensorflow as tf # 输入数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #TensorFlow 自带,用来下载并返回 mnist 数据.可以自己下载 mnist数

AlexNet AlexNet是2012年提出的一个模型,并且赢得了ImageNet图像识别挑战赛的冠军.首次证明了由计算机自动学习到的特征可以超越手工设计的特征,对计算机视觉的研究有着极其重要的意义. AlexNet的设计思路和LeNet是非常类似的.不同点主要有以下几点: 激活函数由sigmoid改为Relu AlexNet使用了dropout,LeNet没有使用 AlexNet引入了大量的图像增广,如翻转.裁剪和颜色变化,从而进一步扩大数据集来缓解过拟合 激活函数 relu \[\text

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

卷积神经网络简介 卷积神经网络是多层感知机的变种,由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来.视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造,这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感,我们称之为感受野. 通常神经认知机包含特征提取的采样元和抗变形的卷积元,采样元中涉及两个重要参数,即感受野与阈值参数,前者确定输入连接的数目,后者控制对特征子模式的反应程度.卷积神经网络可以看作神经认知机的推广. 卷积神经网络的特点 卷积神经网络成功的关键在于它采用了局部连接(传统神经网络中每个神经元与图片上每个像

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

作者:朱建平 腾讯云技术总监,腾讯TEG架构平台部专家工程师 1.关于人工智能的若干个错误认知 人工智能是AI工程师的事情,跟我没有什么关系 大数据和机器学习(AI) 是解决问题的一种途径和手段,具有通用性,是一个基础的技能.当前我们工作中还有很多决策,是基于经验和预定的规则,未来这部分决策可以通过AI让我们做得更合理更好一些. 人工智能太厉害了,未来会取代人类 随着人工智能的发展,特别去年谷歌的AlphaGo围棋战胜代表人类的顶级棋手李世石,更是引爆了整个互联网.于是,网上不少人开始了很多担忧

本文为转载,作者:Microstrong0305 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80737724 1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象.在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高:但是在测试数据上损失函数比较大,预

1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象. 在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高:但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低. 过拟合是很多机器学习的通病.如果模型过拟合,那么得到的模型几乎不能用.为了解决过拟合问题,一般会采用模型集成的方法,即训练多个模型进行组合.此时,训练模型费时就成为一个很大的问题,不仅

1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象.在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高:但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低. 过拟合是很多机器学习的通病.如果模型过拟合,那么得到的模型几乎不能用.为了解决过拟合问题,一般会采用模型集成的方法,即训练多个模型进行组合.此时,训练模型费时就成为一个很大的问题,不仅训

1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象. 在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高:但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低. 过拟合是很多机器学习的通病.如果模型过拟合,那么得到的模型几乎不能用.为了解决过拟合问题,一般会采用模型集成的方法,即训练多个模型进行组合.此时,训练模型费时就成为一个很大的问题,不仅

数据结构 创建向量和矩阵 1 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 1 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 1 函数help() 生成向量 1 seq() 生成字母序列letters 新建向量 1 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 1 函数matrix() 矩阵运算 1 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 1

卷积神经网络 LeNet-5各层参数详解 LeNet论文阅读:LeNet结构以及参数个数计算     LeNet-5共有7层,不包含输入,每层都包含可训练参数:每个层有多个Feature Map,每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,然后每个FeatureMap有多个神经元. 1. C1层是一个卷积层 输入图片:32*32 卷积核大小:5*5 卷积核种类:6 输出featuremap大小:28*28 (32-5+1) 神经元数量:28*28*6 可训练参数:(5*5+1)

表1 CNN经典模型的内存,计算量和参数数量对比 AlexNet VGG16 Inception-v3 模型内存(MB) >200 >500 90-100 参数(百万) 60 138 23.2 计算量(百万) 720 15300 5000 1. CNN模型具体分析(以AlexNet网络模型为例) 1.1 网络结构 图1 AlexNet网络结构 AlexNet有5个卷积层和3个全连接层 C1:96×11×11×3 (卷积核个数/宽/高/深度)               34848个 C2:25