深度学习中需要大量的数据和计算资源(乞丐版都需要12G显存的GPU - -)且需花费大量时间来训练模型,但在实际中难以满足这些需求,而使用迁移学习则能有效 降低数据量.计算量和计算时间,并能定制在新场景的业务需求,可谓一大利器. 迁移学习不是一种算法而是一种机器学习思想,应用到深度学习就是微调(Fine-tune).通过修改预训练网络模型结构(如修改样本类别输出个数),选择性载入预训练网络模型权重(通常是载入除最后的全连接层的之前所有层 ,也叫瓶颈层) 再用自己的数据集重新训练模型就是微调的基本

分类任务 CNN对于常见的分类任务,基本是一个鲁棒且有效的方法.例如,做物体分类的话,入门级别的做法就是利用caffe提供的alexnet的模型,然后把输出的全连接层稍稍修改称为自己想要的类别数,然后再根据实际需要修改网络模型(通常是瘦身).下面记录几个point. 关于crop 一般在训练的时候会利用两个手段做data augmentation,分别是mirror和crop.其中,mirror没什么特别,但是crop有一些东西我们需要了解. 在训练的时候,crop操作会在大图上随机切小图,然后

类似于SVM,CNN为代表的DNN方法的边缘参数随着多类和高精度的要求必然增长.比如向量机方法,使用可以映射到无穷维的高斯核,即使进行两类分类,在大数据集上得到高精度,即保持准确率和高精度的双指标,支持向量的个数会随着数据集增长,SVM三层网会变得非常宽.CNN方法的多层结构,在保留边缘映射的数目的同时可以有效地降低"支持向量"的个数,是通过函数复合-因式分解得到的,至于要使用多少层的网络,每一层网神经元的个数,两层之间的链接方式,理论上也应该有一般的指导规则. 参考链接:人工机器:作

原博客连接 : https://www.cnblogs.com/byteHuang/p/6959714.html CNN对于常见的分类任务,基本是一个鲁棒且有效的方法.例如,做物体分类的话,入门级别的做法就是利用caffe提供的alexnet的模型,然后把输出的全连接层稍稍修改成为自己想要的类别数,然后再根据实际需要修改网络模型(通常是瘦身).下面记录几个Point. 关于Crop 一般在训练的时候会利用两个手段做data augmentation, 分别是mirror和crop.其中,mirr

转自:http://www.blogjava.net/jiabao/archive/2007/04/08/109189.html 为了实现web层(struts)和持久层(Hibernate)之间的松散耦合,我们采用业务代表(Business Delegate)和DAO(Data Access Object)两种模式.DAO模式为了减少业务逻辑和数据访问逻辑之间的耦合,当一个持久曾框架被应用时,该模式将会减少业务对象和该框架之间的耦合,这样我们可以不修改业务对象而选择不同的持久层框架的实现.实际

Part1:caffe的ImageData层 ImageData是一个图像输入层,该层的好处是,直接输入原始图像信息就可以导入分析. 在案例中利用ImageData层进行数据转化,得到了一批数据. 但是笔者现在还有几个问题, 这个ImageData只能显示一个batch的图像信息,不能在同一案例循环使用的是吧? L.ImageData之后的数据,可以直接用于框架的输入数据吗?(待尝试) . 一.官方文档中的使用 在案例<Fine-tuning a Pretrained Network for S

基础 在参考①中我们详细介绍了没有隐含层的神经网络结构,该神经网络只有输入层和输出层,并且输入层和输出层是通过全连接方式进行连接的.具体结构如下: 我们用此网络结构基于MNIST数据集(参考②)进行训练,在MNIST数据集中每张图像的分辨率为28*28,即784维,对应于上图中的x; 而输出为数字类别,即0~9,因此上图中的y的维度维10.因此权重w的维度为[784, 10],wi,j代表第j维的特征对应的第i类的权重值,主要是为了矩阵相乘时计算的方便,具体见下面代码. 训练过程 1.训练过程中

https://blog.csdn.net/saw009/article/details/80590245 关于LeNet-5卷积神经网络 S2层与C3层连接的参数计算的思考??? 首先图1是LeNet-5的整体网络结构图 图1 LeNet-5结构 该神经网络共有7层(不计输入层),输入图像大小为32×32. 层编号特点:英文字母+数字 英文字母代表以下一种: C→卷积层.S→下采样层(池化).F→全连接层 数字代表当前是第几层,而非第几卷积层(池化层.ec) 术语解释:参数→权重w与偏置b 连

表现层.持久层.业务层 注:本文转载于:http://www.blogjava.net/jiabao/archive/2007/04/08/109189.html 为了实现web层(struts)和持久层(Hibernate)之间的松散耦合,我们采用业务代表(Business Delegate)和DAO(Data Access Object)两种模式.DAO模式为了减少业务逻辑和数据访问逻辑之间的耦合,当一个持久曾框架被应用时,该模式将会减少业务对象和该框架之间的耦合,这样我们可以不修改业务对象

小结: 1. 海量异构数据的存储问题 如何将不同品类,异构的数据统一存储起来呢? (1)全品类通用属性统一存储: (2)单品类特有属性,品类类型与通用属性json来进行存储: 2. 入口层是Java研发的,聚合层与检索层都是C语言研发的 3. (1)数据库提供“帖子id”的正排查询需求: (2)所有非“帖子id”的个性化检索需求,统一走外置索引: 4. 定期全量重建索引 5. 为应对100亿级别数据量.几十万级别的吞吐量,业务线各种复杂的复杂检索查询,扩展性是设计重点: (1)统一的代理层,作为

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_others.py 这篇文章主要介绍了 PyTorch 中的池化层.线性层和激活函数层. 池化层 池化的作用则体现在降采样:保留显著特征.降低特征维度,增大 kernel 的感受野. 另外一点值得注意:pooling 也可以提供一些旋转不变性. 池化层可对提取到的特征信息进行降维,一方面使特征图变小,简化网络计算复杂度并在一定程度上避

转自:http://www.blogjava.net/jiabao/archive/2007/04/08/109189.html 为了实现web层(struts)和持久层(Hibernate)之间的松散耦合,我们采用业务代表(Business Delegate)和DAO(Data Access Object)两种模式.DAO模式为了减少业务逻辑和数据访问逻辑之间的耦合,当一个持久曾框架被应用时,该模式将会减少业务对象和该框架之间的耦合,这样我们可以不修改业务对象而选择不同的持久层框架的实现.实际

Action/Service/DAO简介: Action是管理业务(Service)调度和管理跳转的. Service是管理具体的功能的. Action只负责管理,而Service负责实施. DAO只完成增删改查,虽然可以1-n,n-n,1-1关联,模糊.动态.子查询都可以.但是无论多么复杂的查询,dao只是封装增删改查.至于增删查改如何去实现一个功能,dao是不管的. 总结这三者,通过例子来解释: Action像是服务员,顾客点什么菜,菜上给几号桌,都是ta的职责: Service是厨师,ac

DAO层:DAO层主要是做数据持久层的工作,负责与数据库进行联络的一些任务都封装在此,DAO层的设计首先是设计DAO的接口,然后在Spring的配置文件中定义此接口的实现类,然后就可在模块中调用此接口来进行数据业务的处理,而不用关心此接口的具体实现类是哪个类,显得结构非常清晰,DAO层的数据源配置,以及有关数据库连接的参数都在Spring的配置文件中进行配置. Service层:Service层主要负责业务模块的逻辑应用设计.同样是首先设计接口,再设计其实现的类,接着再Spring的配置文件中配

本系列目录:ASP.NET MVC4入门到精通系列目录汇总 在上一篇中,我们已经把项目的基本框架搭起来了,这一篇我们就来实现业务层和数据层的父接口及父类. 1.我们先来定义一个业务层父接口IBaseBLL.cs using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Linq.Expressions; using System.Text; using System.Threading.Task

来自:http://jonsion.javaeye.com/blog/592335 DAO层 DAO 层主要是做数据持久层的工作,负责与数据库进行联络的一些任务都封装在此,DAO层的设计首先是设计DAO的接口,然后在Spring的配置文件中定义此 接口的实现类,然后就可在模块中调用此接口来进行数据业务的处理,而不用关心此接口的具体实现类是哪个类,显得结构非常清晰,DAO层的数据源配置,以及 有关数据库连接的参数都在Spring的配置文件中进行配置. Service层 Service 层主要负责业

javaEE中关于dao层和services层的理解 入职已经一个多月了,作为刚毕业的新人,除了熟悉公司的项目,学习公司的框架,了解项目的一些业务逻辑之外,也就在没学到什么:因为刚入职, 带我的那个师傅就去湖南出差了,至今还没回来,有些东西没法当面问,而我这人也不怎么会说话,只能将一些熟悉项目过程中遇到的问题记录下来, 后面当面挨个问清. 下面记录一下以前常看到,但是没有具体好好理解的关于dao层和services层的内容: 1.顶层的dao是IBaseDao接口,也就是一个dao操作数据库的规

第一部分建立实体和映射文件 1 通过数据库生成的实体,此步骤跳过,关于如何查看生成反向工程实体类查看SSH框架搭建教程-反向工程章节 Tmenu和AbstractorTmenu是按照数据库表反向工程形成的JAVA实体; 在形成实体的时候注意 1 命名空间 2 要注意要把实体映射文件添加到Hibernate的配置文件写入,分为如下两种情况,一般SSH项目都是情况二 单独使用Hibernate工作,时候写入hibernate的配置文件中. Spring接管Hibernate工作时候写入spring

我们上一篇文章讲了Dao层代码: 这一篇我们讲解Service层和Action层: Service层: 分为接口和实现类,我们主要看实现类:GysemplServiceImpl package yycg.business.service.impl; import java.util.List; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import yycg.business.dao.mapper.Gysypml

从sencha touch 2.4.2升级到ext js 6,cmd版本升级到6.0之后发生了很多变化 首先从cmd说起,cmd 6 中sencha app build package不能使用了,sencha app build native好像也不能用了. 有个好消息就是我们可以用sencha ant native buildsencha ant package build 这两个命令,目测和以前的效果差不多了 然后再说说ext js 6相对sencha touch 2.4.2的变化 首先最只

SportsStore是<精通ASP.NET MVC3框架(第三版)>中演示的MVC项目,在该项目中涵盖了MVC的众多方面,包括:使用DI容器.URL优化.导航.分页.购物车.订单.产品管理.图像上传......是不错的MVC实践项目,但该项目不是放在多层框架下开发的,离真实项目还有一段距离.本系列将尝试在多层框架下实现SportsStore项目,并用自己的方式实现一些功能. 本篇为系列第二篇,包括: ■ 4.三层架构设计    □ 4.2 创建DbSession层 数据访问层的统一入口