1. epoch 在代码中经常见到n_epochs这个参数,该参数到底是什么意思呢?答案如下: 在一个epoch中,所有训练集数据使用一次 one epoch = one forward pass and one backward pass of all the training examples 2. batch_size 一般情况下,一个训练集中会有大量的samples,为了提高训练速度,会将整个training set分为n_batch组,每组包含batch_size个samples 即:

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne

前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount

典型的卷积神经网络. Keras傻瓜式读取数据:自动下载,自动解压,自动加载. # X_train: array([[[[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0.

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

零.说明: 本文的所有代码均可在 DML 找到,欢迎点星星. 注.CNN的这份代码非常慢,基本上没有实际使用的可能,所以我只是发出来,代表我还是实践过而已 一.引入: CNN这个模型实在是有些年份了,最近随着深度学习的兴起又开始焕发青春了,把imagenet测试的准确度提高了非常多,一个是Alex的工作,然后最近好像Zeiler又有突破性的成果,可惜这些我都没看过,主要是imagenet的数据太大了,我根本没有可能跑得动,所以学习的积极性有些打折扣.不说那么多,还是先实现一个最基础的CNN再说吧

Theano下用CNN(卷积神经网络)做车牌中文字符OCR 原文地址:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=50989742 之前时间一直在看 Michael Nielsen 先生的 Deep Learning 教程. 用了他的代码在theano下测试了下中文车牌字符的识别.由于我没有GPU,简单的在进行了16个epoch之后,识别率达到了 98.41% ,由于图像本来质量就不高,达到这个识别率,效果挺不错了. 一共 31 类 车牌中文字符数据来源于

之前的博客我们已经对RNN模型有了个粗略的了解.作为一个时序性模型,RNN的强大不需要我在这里重复了.今天,让我们来看看除了RNN外另一个特殊的,同时也是广为人知的强大的神经网络模型,即CNN模型.今天的讨论主要是基于Tensorflow的CIFAR10教程,不过作为对比,我们也会对Tensorflow的MINST教程作解析以及对比.很快大家就会发现,逻辑上考虑,其实内容都是大同小异的.由于所对应的目标不一样,在数据处理方面可能存在着些许差异,这里我们以CIFAR10的为基准,有兴趣的朋友欢迎去

第七部分 让 学习率 和 学习潜能 随时间的变化 光训练就花了一个小时的时间.等结果并非一个令人心情愉快的事情.这一部分.我们将讨论将两个技巧结合让网络训练的更快! 直觉上的解决的方法是,開始训练时取一个较高的学习率,随着迭代次数的增多不停的减小这个值.这是有道理的,由于開始的时候我们距离全局最长处很远.我们想要朝着最长处的方向大步前进:然而里最长处越近,我们就前进的越慎重,以免一步跨过去.举个样例说就是你乘火车回家,但你进家门的时候肯定是走进去.不能让火车开进去. 从讨论深度学习中初始化和学习

http://blog.csdn.net/real_myth/article/details/52273930 卷积神经网络(CNN)新手指南 2016-07-29 18:22 Blake 1条评论 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)新手指南 引言 卷积神经网络:听起来像是生物与数学还有少量计算机科学的奇怪结合,但是这些网络在计算机视觉领域已经造就了一些最有影响力的创新.2012年神经网络开始崭露头角,那一年Alex Krizhevskyj在Imag

深度学习之 cnn 进行 CIFAR10 分类 import torchvision as tv import torchvision.transforms as transforms from torchvision.transforms import ToPILImage show = ToPILImage() import torch as t import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F transform = transfo

概述 虽然CNN深度卷积网络在图像识别等领域取得的效果显著,但是目前为止人们对于CNN为什么能取得如此好的效果却无法解释,也无法提出有效的网络提升策略.利用本文的反卷积可视化方法,作者发现了AlexNet的一些问题,并在AlexNet基础上做了一些改进,使得网络达到了比AlexNet更好的效果.同时,作者用"消融方法"(ablation study)分析了图片各区域对网络分类的影响(通俗地说,"消融方法"就是去除图片中某些区域,分析网络的性能). 反卷积神经网络(D

用Tensorflow实现卷积神经网络(CNN) 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10737065.html 目录 1.踩过的坑(tensorflow) 2.tensorboard 3.代码实现(python3.5) 4.运行结果以及分析 1.踩过的坑(tensorflow) 上一章CNN中各个算法都是纯手工实现的,可能存在一些难以发现的问题,这也是准确率不高的一个原因,这章主要利用tensorf

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2.4 全连接(full connection) 2.5 损失函数(softmax_loss) 2.6 前向传播(forward propagation) 2.7 反向

项目简介   在之前的文章keras入门(三)搭建CNN模型破解网站验证码中,笔者介绍介绍了如何用Keras来搭建CNN模型来破解网站的验证码,其中验证码含有字母和数字.   让我们一起回顾一下那篇文章的处理思路: 利用OpenCV对图像进行单个字符的切割,大概400多张图片: 对切割好的单个字符进行人工手动标记: 搭建合适的CNN模型,对标记好的数据集进行训练: 对于新的验证码,先切割单个字符,再对单个字符进行预测,组成总的预测结果.   这一次,笔者将会换种思路,使用CNN模型来破解网站的验

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 Adam,常用优化器之一 大多数情况下,adma速度较快,达到较优值迭代周期较少, 一般比SGD效果好 CNN应用于手写识别 import numpy as np from keras.datasets import mnist #将会从网络下载mnist数据集 from keras.utils import np_u

import os # third-party library import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = 1 # train the training data n times

注:在很长一段时间,MNIST数据集都是机器学习界很多分类算法的benchmark.初学深度学习,在这个数据集上训练一个有效的卷积神经网络就相当于学习编程的时候打印出一行“Hello World!”.下面基于与MNIST数据集非常类似的另一个数据集Fashion-MNIST数据集来构建一个卷积神经网络. 0. Fashion-MNIST数据集 MNIST数据集在机器学习算法中被广泛使用,下面这句话能概况其重要性和地位: In fact, MNIST is often the first data

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 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网

项目介绍   在文章CNN大战验证码中,我们利用TensorFlow搭建了简单的CNN模型来破解某个网站的验证码.验证码如下: 在本文中,我们将会用Keras来搭建一个稍微复杂的CNN模型来破解以上的验证码. 数据集   对于验证码图片的处理过程在本文中将不再具体叙述,有兴趣的读者可以参考文章CNN大战验证码.   在这个项目中,我们现在的样本一共是1668个样本,每个样本都是一个字符图片,字符图片的大小为16*20.样本的特征为字符图片的像素,0代表白色,1代表黑色,每个样本为320个特征,取

介绍   爬虫江湖,风云再起.自从有了爬虫,也就有了反爬虫:自从有了反爬虫,也就有了反反爬虫.   反爬虫界的一大利器,就是验证码(CAPTCHA),各种各样的验证码让人眼花缭乱,也让很多人在爬虫的过程知难而返,从入门到放弃,当然,这就达到了网站建设者们的目的.但是,但是,所谓的验证码,并不是牢不可破的,在深度学习(Deeping Learning)盛行的今天,很多简单的验证码也许显得不堪一击.   本文将会介绍如何利用Python,OpenCV和CNN来攻破一类验证码,希望能让大家对Deepi