一.网络结构 models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt 二.显示conv1的网络权值 clear; clc; close all; addpath('matlab') caffe.set_mode_cpu(); caffe.version() net = caffe.Net('models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt',... 'models/bvlc_reference_caffenet/b…

一.数据准备 网络结构:lenet_lr.prototxt 训练好的模型:lenet_lr_iter_10000.caffemodel 下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1uBDTKapT1yFHX4TEMaxQvQ 密码:2mla 二.利用pycaffe可视化,只需根据prototxt文件即可得到 ~/caffe/caffe/examples/mnist$ python /home/tingpan/caffe/caffe/python/draw_net.py le…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_890c6aa30100z7su.html 在机器学习或者模式识别中,会出现overfitting,而当网络逐渐overfitting时网络权值逐渐变大,因此,为了避免出现overfitting,会给误差函数添加一个惩罚项,常用的惩罚项是所有权重的平方乘以一个衰减常量之和.其用来惩罚大的权值. 权值衰减惩罚项使得权值收敛到较小的绝对值,而惩罚大的权值.因为大的权值会使得系统出现过拟合,降低其泛化性能.…

题目大意:给出一个n个元素的数组A,A中所有元素都是不重复的[1,n].有两种操作:1.将pos位置的元素+1e72.查询不属于[1,r]中的最小的>=k的值.强制在线. 题解因为数组中的值唯一,且在1到n的范围内,而询问的r和k也在1到n的范围内. 所以对于任意一个被操 作1修改过的值都不会成为询问的答案,而询问的结果也必然在k到n+1的范围内. 因为没有被修改过 值是唯一的,所以可以建立权值线段树,维护权值区间内的值所在下标的最大值.而询问则转化为不小 于k的值里面,下标超过r的最小权值是多…

首先说明:在caffe/include/caffe中的 filer.hpp文件中有它的源文件,如果想看,可以看看哦,反正我是不想看,代码细节吧,现在不想知道太多,有个宏观的idea就可以啦,如果想看代码的具体的话,可以看:http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/50921692,写的还是很不错的(不过有的地方的备注不对,不知道改过来了没). 文件 filler.hpp提供了7种权值初始化的方法,分别为:常量初始化(constant).高斯分布初…

http://www.spoj.com/problems/OPTM/ 题意: 给出一张图,点有点权,边有边权 定义一条边的权值为其连接两点的异或和 定义一张图的权值为所有边的权值之和 已知部分点的点权,自定义其余点的点权 使图的权值最小,并在此基础上使点权和最小 输出点的权值 异或——按位做 那么题目就变成了已知一些点的点权为0/1,自定义剩余点的点权0/1 使01相遇的边最少 (01相遇指的是一条边连接的两点的点权不同) 我们建立最小割模型: 先不考虑第二问 源点向已知点的点权为0的点连正无穷…

https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51673458 https://blog.csdn.net/qq_34784753/article/details/78668884 https://blog.csdn.net/kangroger/article/details/61414426 https://www.cnblogs.com/lindaxin/p/8027283.html 神经网络中权值初始化的方法 <Understanding…

一.weight decay(权值衰减)的使用既不是为了提高你所说的收敛精确度也不是为了提高收敛速度,其最终目的是防止过拟合.在损失函数中,weight decay是放在正则项(regularization)前面的一个系数,正则项一般指示模型的复杂度,所以weight decay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响,若weight decay很大,则复杂的模型损失函数的值也就大.二.momentum是梯度下降法中一种常用的加速技术.对于一般的SGD,其表达式为,沿负梯度方向下降.而带momen…

局部连接与权值共享 下图是一个很经典的图示,左边是全连接,右边是局部连接. 对于一个1000 × 1000的输入图像而言,如果下一个隐藏层的神经元数目为10^6个,采用全连接则有1000 × 1000 × 10^6 = 10^12个权值参数,如此数目巨大的参数几乎难以训练:而采用局部连接,隐藏层的每个神经元仅与图像中10 × 10的局部图像相连接,那么此时的权值参数数量为10 × 10 × 10^6 = 10^8,将直接减少4个数量级. 尽管减少了几个数量级,但参数数量依然较多.能不能再进一步减…

设计好神经网络结构以及loss function 后,训练神经网络的步骤如下: 初始化权值参数 选择一个合适的梯度下降算法(例如:Adam,RMSprop等) 重复下面的迭代过程: 输入的正向传播 计算loss function 的值 反向传播,计算loss function 相对于权值参数的梯度值 根据选择的梯度下降算法,使用梯度值更新每个权值参数 初始化 神经网络的训练过程是一个迭代的过程,俗话说:好的开始就是成功的一半,所以的权值参数的初始化的值对网络最终的训练结果有很大的影响. 过大或者…