【转】Caffe初试（七）其它常用层及参数

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【转】Caffe初试（七）其它常用层及参数

本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax-loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及它们的参数配置. 1.softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的.softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression的一种推广. Logistic Regression只能用于二分类,而softmax可以用于多分类. softmax与softmax…

Caffe学习系列(5)：其它常用层及参数

本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及其它们的参数配置. 1.softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的.softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression 的一种推广.Logistic Regression 只能用于二分类,而softmax可以用于多分类. softmax与softm…

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本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及其它们的参数配置. 1.softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的.softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression 的一种推广.Logistic Regression 只能用于二分类,而softmax可以用于多分类. softmax与softm…

4、Caffe其它常用层及参数

借鉴自:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5072746.html 本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及其它们的参数配置. 1.softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的.softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression 的一种推广.Logisti…

caffe(5) 其他常用层及参数

本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及其它们的参数配置. 1.softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的.softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression 的一种推广.Logistic Regression 只能用于二分类,而softmax可以用于多分类. softmax与softm…

caffe之(四)全连接层

在caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer(层)组成,常用的层如:数据加载层.卷积操作层.pooling层.非线性变换层.内积运算层.归一化层.损失计算层等:本篇主要介绍全连接层该层是对元素进行wise to wise的运算 1. 全连接层总述下面首先给出全连接层的结构设置的一个小例子(定义在.prototxt文件中) layer { name: "fc6" type: "InnerProduct" bottom: "…

【转】Caffe初试（九）solver及其设置

solver算是caffe的核心的核心,它协调着整个模型的运作.caffe程序运行必带的一个参数就是solver配置文件.运行代码一般为 #caffe train --solver=*_solver.prototxt 在Deep Learning中,往往loss function是非凸的,没有解析解,我们需要通过优化方法来求解.solver的主要作用就是交替调用前向(forward)算法和后向(backward)算法来更新参数,从而最小化loss,实际上就是一种迭代的优化算法. 到目前的版本,c…

caffe初试（一）happynear的caffe-windows版本的配置及遇到的问题

之前已经配置过一次caffe环境了: Caffe初试(一)win7_64bit+VS2013+Opencv2.4.10+CUDA6.5配置Caffe环境但其中也提到,编译时,用到了cuda6.5,但是实际训练时,使用GPU训练,又会出现问题.所以强迫症使然,我决定另外配置一个cpu_only的版本,编译时,不使用cuda. 于是网上查了查,很多小伙伴都是使用happynear配置的caffe-windows版本,并参照其博客中的步骤进行编译使用的: 如何快糙猛地在Windows下编译CAFFE…

keras_基本网络层结构(1)_常用层

参考文献: https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72857454 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/core_layer/ keras中文文档 keras网络结构常用层常用层对应于core模块,core内部定义了一系列常用的网络层,包括全连接层.激活层等. Dense层 keras.layers.core.Dense(units, activation=None…

Keras网络层之常用层Core

常用层常用层对应于core模块,core内部定义了一系列常用的网络层,包括全连接.激活层等 Dense层 keras.layers.core.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=N…

caffe怎么把全连接层转成convolutional层

caffe中有把fc层转化为conv层的,其实怎么看参数都是不变的,对alex模型来说,第一个fc层的参数是4096X9216,而conv的维度是4096x256x6x6,因此参数个数是不变的,只是需要把fc的参数存储方法改变成conv 的. 在caffe的官方网站:http://nbviewer.ipython.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/net_surgery.ipynb 有说明怎么转换.首先将原模型加载进来fc_param,然后把全…

【神经网络与深度学习】如何在Caffe中配置每一个层的结构

如何在Caffe中配置每一个层的结构最近刚在电脑上装好Caffe,由于神经网络中有不同的层结构,不同类型的层又有不同的参数,所有就根据Caffe官网的说明文档做了一个简单的总结. 1. Vision Layers 1.1 卷积层(Convolution) 类型:CONVOLUTION 例子 layers { name: "conv1" type: CONVOLUTION bottom: "data" top: "conv1" blobs_lr:…

Dubbo系列之（七）链路层那些事（1）

辅助链接 Dubbo系列之 (一)SPI扩展 Dubbo系列之 (二)Registry注册中心-注册(1) Dubbo系列之 (三)Registry注册中心-注册(2) Dubbo系列之 (四)服务订阅(1) Dubbo系列之 (五)服务订阅(2) Dubbo系列之 (六)服务订阅(3) Dubbo系列之 (七)链路层那些事(1) 在讲解dubboTCP端的设计时,先了解下一些类的关系图.它们是如何组织在一起的,每个功能又是什么,接着在进一步深入了解其内涵. 类简介 1.Exchangers(交…

caffe中全卷积层和全连接层训练参数如何确定

今天来仔细讲一下卷基层和全连接层训练参数个数如何确定的问题.我们以Mnist为例,首先贴出网络配置文件: name: "LeNet" layer { name: "mnist" type: "Data" top: "data" top: "label" data_param { source: "examples/mnist/mnist-train-leveldb" backend: L…

linux常识以及常用命令和参数

linux,it人士众所周知,一款稳定.强大.开源的系统,1973年,unix正式诞生,ritchie等人用c语言写出第一个unix内核,之后经过不后人不断的改进,形成现在linux的各个版本,其中比较流行的以服务器闻名的centos,redhat,以及图形界面炫酷的麒麟做的都很经典,linux开源而强大,个人认为必然是未来服务器主流系统,windows的内核长期开机的情况下的稳定性是无法与linux相比的,这也注定了它只能成为个人机,说到这里,我想说一下windows最大的优点,要不然还以为…

『PyTorch』第十一弹_torch.optim优化器每层定制参数

一.简化前馈网络LeNet 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 import torch as t class LeNet(t.nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.features = t.nn.Sequential( …

TensorFlow中max pooling层各参数的意义

官方教程中没有解释pooling层各参数的意义,找了很久终于找到,在tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py中有写: def _max_pool(input, ksize, strides, padding, name=None): r"""Performs max pooling on the input. Args: input: A `Tensor` of type `float32`. 4-D input to pool over. ks…

web接入层传入参数的格式化及web返回值传出数据的参数格式化，都要统一

1.web接入层传入参数的格式化及web返回值传出数据的参数格式化,都要统一. 比如acSpace中, 传入层参数@RequestBody javaBean对象.统一转换为javabean传入参数. 返回值,统一返回ResultObject对象,resultObject实现了序列化.且resultObject中定义好了传输回去哪些属性, 3.ResultObject,定义的公共传出参数属性 public class ResultObject implements Serializable {…

常用JVM配置参数

常用JVM配置参数 Trace跟踪参数堆的分配参数栈的分配参数 Trace跟踪参数 1.打开GC的日志,如果在程序的运行过程中,系统发生了GC,就会打印相关的信息. -verbose:gc -XX:+printGC 可以打印GC的简要信息//0.0001606 secs垃圾收集消耗的时间//回收前占据的堆的空间是4790k,回收后占据374k,相减,回收了多少垃圾//整个堆的大小是15872k [GC 4790K->374K(15872K), 0.0001606 secs] [GC 4790…

JVM虚拟机（1）---常用JVM配置参数

常用JVM配置参数常用JVM配置参数主要有:Trace跟踪参数.堆的分配参数.栈的分配参数. 一.Trace跟踪参数跟踪参数用于跟踪监控JVM,对于开发人员来讲用于JVM调优以及故障排查的. 1.打印GC的简要信息 -verbose:gc -XX:+PrintGC 这两个配置参数效果是一样的,都是在发生GC时打印出简要的信息,例如执行代码 public static void main(String[] args) { byte[] bytes = null; for (int i = 0;…

Django ORM中常用字段和参数

一些说明: 表myapp_person的名称是自动生成的,如果你要自定义表名,需要在model的Meta类中指定 db_table 参数,强烈建议使用小写表名,特别是使用MySQL作为后端数据库时. id字段是自动添加的,如果你想要指定自定义主键,只需在其中一个字段中指定 primary_key=True 即可.如果Django发现你已经明确地设置了Field.primary_key,它将不会添加自动ID列. 本示例中的CREATE TABLE SQL使用PostgreSQL语法进行格式化,但值…

Django ORM 常用字段和参数

Django ORM 常用字段和参数一:常用字段 AutoField int自增列,必须填入参数 primary_key=True.当model中如果没有自增列,则自动会创建一个列名为id的列. IntegerField 一个整数类型,范围在 -2147483648 to 2147483647. CharField 字符类型,必须提供max_length参数, max_length表示字符长度. DateField 日期字段,日期格式 YYYY-MM-DD,相当于Python中的datetim…

layer弹层基本参数初尝试

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>layer-更懂你的web弹窗解决方案</title> <style> .none{display:none} .x_Popup { width: 330px; height: 120px; padding: 10px; } .x_Popup p i{vertical-align: m…

ORM常用字段和参数

目录: ORM常用字段和参数…

阿里云（四）Linux 实例常用内核网络参数介绍与常见问题处理

Linux 实例常用内核网络参数介绍与常见问题处理 https://help.aliyun.com/knowledge_detail/41334.html…

Reporting Services报表常用的URL参数

http://blog.sina.com.cn/s/blog_5ef7acf5010118a5.html Reporting Services报表常用的URL参数 (2012-03-01 20:57:33) 转载▼ 标签: 杂谈分类: 技术档案 http://www.erpgear.com/2011/0728/1704.html Reporting Services报表常用的URL参数 2011-07-28 09:38:40 作者:admin 来源: 浏览次数:26网友评论 0 条 SQL S…

MyBatis DAO层传递参数到mapping.xml 几种方式

Dao层传递参数到mapping.xml文件的几种方式:(Mybatis传值总结) 第一种:传递单个参数 Dao层Code片段: /** * 根据articleId查询XXXX详情. * * @param articleId * @return {@link CmsProductArticle} */ public CmsProductArticle getCmsProductArticleByArticleId(Long articleId); Mapping片段: <select id=&quo…