http://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528863.html 积神经网络的参数优化方法——调整网络结构是关键!!!你只需不停增加层,直到测试误差不再减少. 积神经网络(CNN)的参数优化方法 from:http://blog.csdn.net/u010900574/article/details/51992156   著名: 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络

上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果,2014年,在AlexNet出来的两年后,牛津大学提出了Vgg网络,并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第2名的成绩(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的).在论文<Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition>中,作者提出通过缩小卷积核大小来构建更深的网络. Vgg网络结构 VGGnet是Oxford的

卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀.CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙.新年有假期,就好好总结一波CNN的各种经典架构吧,领略一下CNN的发展历程中各路大神之间的智慧碰撞之美. 上面那图是ILSVRC历年的Top-5错误率,

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

上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集.在上周的实验表现中,经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右,这个结果差强人意,毕竟是二十年前写的网络结构,结果简单,层数也很少,这一节中我们讲讲在2012年的Image比赛中大放异彩的AlexNet,并用AlexNet对cifar-10数据进行分类,对比上周的LeNet-5的效果. 什么是AlexN

卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀.CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙.新年有假期,就好好总结一波CNN的各种经典架构吧,领略一下CNN的发展历程中各路大神之间的智慧碰撞之美. 上面那图是ILSVRC历年的Top-5错误率,

1. 导入各种模块 基本形式为: import 模块名 from 某个文件 import 某个模块 2. 导入数据(以两类分类问题为例,即numClass = 2) 训练集数据data 可以看到,data是一个四维的ndarray 训练集的标签 3. 将导入的数据转化我keras可以接受的数据格式 keras要求的label格式应该为binary class matrices,所以,需要对输入的label数据进行转化,利用keras提高的to_categorical函数 label = np_u

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

现代办公要将纸质文档转换为电子文档的需求越来越多,目前针对这种应用场景的系统为OCR系统,也就是光学字符识别系统,例如对于古老出版物的数字化.但是目前OCR系统主要针对文字的识别上,对于出版物的版面以及版面文字的格式的恢复,并没有给出相应的解决方案.对于版面恢复中主要遇到的困难是文字字体的恢复.对于汉字字体识别问题,目前主要有几种方法,但是都是基于人工特征提取的方法.以往的方法主要分为两大类,第一种为整体分析法,将一整片数据看做采用小波纹理分析抽取字体特征用于分类:使用滤波器提取文字的全局文字特

berserkJS 是基于 Qt (C++跨平台库)开发的前端网络(性能)监测工具. 它的核心功能是通过内置 webkit 收集由页面实际网络请求相关数据. 偏重于页面上线前检测与评估. 页面性能分析工具,可用 JS 编写自己的检测.分析规则. 基于 Qt 开发,可跨平台编译,部署.内置基于 QtWebkit 的浏览器环境. 源码需在目标系统中编译后,可产生运行于 Windows / Linux / Mac 系统的可执行文件. 工程中自带 Window 系统中动态编译的可执行文件,此文件位于 b

Java生鲜电商平台-SpringCloud微服务架构中网络请求性能优化与源码解析 说明:Java生鲜电商平台中,由于服务进行了拆分,很多的业务服务导致了请求的网络延迟与性能消耗,对应的这些问题,我们应该如何进行网络请求的优化与处理呢? 到底有没有一些好的建议与方案呢? 下面这个文章将揭晓上面的问题,让你对SpringCloud微服务网络请求性能有一个全新的认识. 目录简介 01.网络请求异常分类 02.开发中注意问题 03.原始的处理方式 04.如何减少代码耦合性 05.异常统一处理步骤 06

浏览器工作原理:https://www.cnblogs.com/thonrt/p/10008220.html 浏览器渲染原理: https://www.cnblogs.com/thonrt/p/10008742.html 基于上面这两篇文章,我们可以把web性能优化分为两大方面: 网络传输性能优化 页面渲染性能优化 本文主要介绍网络传输性能优化. 本人总结网络传输性能优化主要有以下几个点: 减少请求数 减小请求资源体积 提升网络传输速率 下面我们来逐一击破. 1.资源打包和压缩 想要实现首屏渲染

本例子用到了minst数据库,通过训练CNN网络,实现手写数字的预测. 首先先把数据集读取到程序中(MNIST数据集大约12MB,如果没在文件夹中找到就会自动下载): mnist = input_data.read_data_sets('data/MNIST_data', one_hot=True) Extracting data/MNIST/train-images-idx3-ubyte.gzExtracting data/MNIST/train-labels-idx1-ubyte.gzExt

在前面的两篇博客中,我们介绍了DNN(深度神经网络)并使用keras实现了一个简单的DNN.在这篇博客中将介绍CNN(卷积神经网络),然后在下一篇博客中将使用keras构建一个简单的CNN,对cifar10数据集进行分类预测. CNN简介 我们可以想一个例子,假如我们现在需要对人进行识别分类,根据我们人类的思维,我们肯定是比较他的

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十一点五)之CNN网络介绍中,介绍了CNN的工作原理和工作流程,在这一篇博客,将具体的使用代码来说明如何使用keras构建一个CNN网络来对CIFAR-10数据集进行训练. 如果对keras不是很熟悉的话,可以去看一看官方文档.或者看一看我前面的博客:数据挖掘入门系列教程(十一)之keras入门使用以及构建DNN网络识别MNIST,在数据挖掘入门系列教程(十一)这篇博客中使用了keras构建一个DNN网络,并对keras的做了一个入门使用介绍. CIFA

keras-基于CNN网络的Mnist数据集分类 1.数据的载入和预处理 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import * from keras.optimizers import SGD,Adam from keras.regularizers imp

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者介绍:高成才,腾讯Android开发工程师,2016.4月校招加入腾讯,主要负责企鹅电竞推流SDK.企鹅电竞APP的功能开发和技术优化工作.本文发表于QQ会员技术团队的专栏 本文主要是对CS231n课程学习笔记的提炼,添加了一些Deep Learning Book和Tensorflow 实战,以及Caffe框架的知识. 一.卷积神经网络 1.1 卷积神经网络与常规神经网络 1.1.1 相同点 卷积网络是一种专门用来处理具有类似网格结构

传统的卷积运算,要成为过去时了. Facebook和新加坡国立大学联手提出了新一代替代品:OctConv(Octave Convolution),效果惊艳,用起来还非常方便. OctConv就如同卷积神经网络(CNN)的"压缩器".用它替代传统卷积,能在提升效果的同时,节约计算资源的消耗. 比如说一个经典的图像识别算法,换掉其中的传统卷积,在ImageNet上的识别精度能获得1.2%的提升,同时,只需要82%的算力和91%的存储空间. 如果对精度没有那么高的要求,和原来持平满足了的话,

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 从AlexNet剖析-卷积网络CNN的一般结构 AlexNet是Hinton和他的学生Alex Krizhevsky在12年ImageNet Challenge使用的模型结构,刷新了Image Classification的几率,从此deep learning在Image这块开始一次次超过state-of-art,甚至于搭到打败人类的地步,看这边文章的过程中,发现了很多

HTML5 中的 Canvas 对文本的渲染(fillText,strokeText)性能都不太好,比如设置字体(font).文本旋转(rotation),如果绘制较多的文本时,一些交互操作会手动很大的影响,操作起来没那么顺畅,体验将会极其差,这不是我们想要的结果,再进一步和图片的绘制进行比较比较,你会发现,绘制图片和绘制文本在性能上不是一个等级的,在性能上绘制图片会好太多. 我们今天就来谈谈 HT for Web 性能相关的问题.在 HT 中,有很多地方可以设置文本,每个节点上面都可以设置两个

Caffe Python特征抽取 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ Caffe大家一般用到的深度学习平台都是这个,关于Caffe的训练通常一般都可以通过一些命令来执行,但是在deploy阶段,如果是做实际的工程,那么C++接口用得会相对比较多.但是Caffe是支持Python和Matlab接口的,所以用Python来做一些相关的特征的处理以及额外的任务比较方便 这里我主要是结合了Caffe官网的