版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前一篇中的ResNet-34残差网络,经过减小卷积核训练准确率提升到85%. 这里对训练数据集做数据增强: 1.对原始32*32图像四周各填充4个0像素(40*40),然后随机裁剪成32*32. 2.按0.5的概率水平翻转图片. 代码具体修改如下: transform_train = transforms.Compose([ # 对原始32*32图像四周各填充4个0像素(40*40),然后随机裁剪

机器学习(4)之Logistic回归 1. 算法推导 与之前学过的梯度下降等不同,Logistic回归是一类分类问题,而前者是回归问题.回归问题中,尝试预测的变量y是连续的变量,而在分类问题中,y是一组离散的,比如y只能取{0,1}. 假设一组样本为这样如图所示,如果需要用线性回归来拟合这些样本,匹配效果会很不好.对于这种y值只有{0,1}这种情况的,可以使用分类方法进行. 假设,且使得 其中定义Logistic函数(又名sigmoid函数): 下图是Logistic函数g(z)的分布曲线,当z

一 背景       首先举个例子:                          正样本(90)                       负样本(10)         模型1预测        正(90)                                正(10) 模型2预测        正(70)负(20)                正(5)负(5) 结论:        模型1准确率90%:        模型2 准确率75%              考虑对

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79702148 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 建立一个带有隐藏层的神经网络 导入一些软件包 numpy:是用Python进行科学计算的基本软件包.sklearn:为数据挖掘和数据分析提供的简单高效的工具.matplotlib :是一个用于在Python中绘制图表的库.testCases:提供了一些测试示例来评估函数的正确性,参见下载的资料或者在底部查看它的代码.pla

包括: 理解卷积神经网络 使用数据增强缓解过拟合 使用预训练卷积网络做特征提取 微调预训练网络模型 可视化卷积网络学习结果以及分类决策过程 介绍卷积神经网络,convnets,深度学习在计算机视觉方面广泛应用的一个网络模型. 卷积网络介绍 在介绍卷积神经网络理论以及神经网络在计算机视觉方面应用广泛的原因之前,先介绍一个卷积网络的实例,整体了解卷积网络模型.用卷积网络识别MNIST数据集. from keras import layers from keras import models mode

易普优高级计划排程Light版助力中小企业实现精益化计划 一.业务与排产需求 根据统计,目前中小企业已经占到我国工业企业总数的95%以上,对中国GDP贡献超过60%,税收超过了50%,提供了70%的进口贸易和80%的城镇就业岗位.中小企业普遍存在着如订单不稳定.品种繁多.计划变更频繁.交货期急.产品不合格率高.制作成本变化大等特点,其生产计划特点如下: 按订单设计制造.多品种.小批量.多变化的生产模式. 信息化基础差,工艺数据.计划报工等等通过Excel记录反馈,随意性强.管理制度差.处理问题被

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 前面通过数据增强,ResNet-34残差网络识别CIFAR10,准确率达到了92.6. 这里对训练过程增加2个处理: 1.训练数据集做进一步处理:对图片随机加正方形马赛克. 2.每50个epoch,学习率降低0.1倍. 代码具体修改如下: 自定义transform: class Cutout(object): def __init__(self, hole_size): # 正方形马赛克的边长,像素

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前一篇中的ResNet-34残差网络,经过训练准确率只达到80%. 这里对网络做点小修改,在最开始的卷积层中用更小(3*3)的卷积核,并且不缩小图片尺寸,相应的最后的平均池化的核改为4*4. 具体修改如下: class ResNet34(nn.Module): def __init__(self, block): super(ResNet34, self).__init__() # 初始卷积层核池

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com CNN的层数越多,能够提取到的特征越丰富,但是简单地增加卷积层数,训练时会导致梯度弥散或梯度爆炸. 何凯明2015年提出了残差神经网络,即Reset,并在ILSVRC-2015的分类比赛中获得冠军. ResNet可以有效的消除卷积层数增加带来的梯度弥散或梯度爆炸问题. ResNet的核心思想是网络输出分为2部分恒等映射(identity mapping).残差映射(residual mapping)

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com VGGNet在2014年ImageNet图像分类任务竞赛中有出色的表现.网络结构如下图所示: 同样的,对32*32的CIFAR10图片,网络结构做了微调:删除了最后一层最大池化,具体参见网络定义代码,这里采用VGG19,并加入了BN: ''' 创建VGG块 参数分别为输入通道数,输出通道数,卷积层个数,是否做最大池化 ''' def make_vgg_block(in_channel, out_ch

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com AlexNet在2012年ImageNet图像分类任务竞赛中获得冠军.网络结构如下图所示: 对CIFAR10,图片是32*32,尺寸远小于227*227,因此对网络结构和参数需做微调: 最后一个max-pool层删除 网络定义代码如下: class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet, self).__init__() self

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 前面几篇文章介绍了MINIST,对这种简单图片的识别,LeNet-5可以达到99%的识别率. CIFAR10是另一个著名的深度学习图像分类识别数据集,比MINIST更复杂,而且是RGB彩色图片. 看看较简单的LeNet-5可以达到多少准确率.网络结构基本和前面MINIST代码中的差不多,主要是输入图片的通道数不同,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- u"""

import tensorflow as tf import numpy as np import math import time import cifar10 import cifar10_input """ Created on Tue Nov 27 17:31:35 2018 @author: zhen """ max_steps = 1000 # 下载cifar10数据集的默认路径 batch_size = 128 data_dir =

一.caffe-windows之彩色图像分类例程cifar10 训练测试网络模型[参考1][参考2] 1. 准备数据 下载二进制数据集数据集,下载链接为http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz,在linux或是w10系统下,也可以直接运行.sh文件下载数据. 解压压缩包,得到6个bin文件和一个batches.meta.txt文件,其中data_batch_1.bin到bata_batch_5.bin是训练数据集,由50000张

由于我涉及一个车牌识别系统的项目,计划使用深度学习库caffe对车牌字符进行识别.刚开始接触caffe,打算先将示例中的每个网络模型都拿出来用用,当然这样暴力的使用是不会有好结果的- -||| ,所以这里只是记录一下示例的网络模型使用的步骤,最终测试的准确率就暂且不论了! 一.图片数据库 来源 我使用的图像是在项目的字符分割模块中分割出来的字符图像,灰度化并归一化至32*64,字符图片样本示例如下: 建立自己的数据文件夹 在./caffe/data/目录下建立自己的数据文件夹mine,并且在mi

关于数据集 Cifar-10是由Hinton的两个大弟子Alex Krizhevsky.Ilya Sutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集.Cifar是加拿大政府牵头投资的一个先进科学项目研究所. 说白了,就是看你穷的没钱搞研究,就施舍给你.Hinton.Bengio和他的学生在2004年拿到了Cifar投资的少量资金,建立了神经计算和自适应感知项目. 这个项目结集了不少计算机科学家.生物学家.电气工程师.神经科学家.物理学家.心理学家,加速推动了DL的进程.从这个阵容来看,DL已经

CIFAR-10 Competition Winners: Interviews with Dr. Ben Graham, Phil Culliton, & Zygmunt Zając Dr. Ben Graham Dr. Ben Graham is an Assistant Professor in Statistics and Complexity at the University of Warwick. With a categorization accuracy of 0.95530

Recently Kaggle hosted a competition on the CIFAR-10 dataset. The CIFAR-10 dataset consists of 60k 32x32 colour images in 10 classes. This dataset was collected by AlexKrizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton. Many contestants used convolutional n

感谢 网友 Vagrant的提醒.之前 一直就看个最后的accuracy.这个应该并不靠谱.最好把说有的信息都看一下.而一个一个看.根本记不住.只能把数据读取在图片中显示一下,才比较直观. 本文就是读的cifar10中的train_quick.sh输出的txt信息. 输出txt命令类似下面: $ sh examples/mnist/train_lenet.sh 2>&1 l tee examples/mnist/文件名.txt | less 我的txt如下 I0504 16:10:30.71

PS:这是6月份时的一个结课项目,当时的想法就是把之前在Coursera ML课上实现过的对手写数字识别的方法迁移过来,但是最后的效果不太好… 2014年 6 月 一.实验概述 实验采用的是CIFAR-10 图像数据库,一共包括60000幅32x32 彩色图像.这些图像分为10类,每类6000幅.整个数据库分为五个训练包和一个测试包,每个包一万幅图像,所以一共5万幅训练图像,1万幅测试图像.    测试包中,每个类包括1000幅图像,随机排序.而5个训练包合在一起,每类包括5000幅图像.类的标