一.网络更深.更宽带来的问题 参数太多,若训练数据集有限,容易过拟合: 网络越大计算复杂度越大,难以应用:(内存和计算资源) 网络越深,梯度越往后穿越容易消失,难以优化模型. 解决: 如何减少参数(且保证性能):使用更小的核,比如5x5 换成 2个3*3:使用Asymmetric方式,比如3x3 换成 1x3和3x1两种: 如何减少computational cost:Inception结构,将全连接甚至一般的卷积都转化为稀疏连接: 如何解决“梯度消失”:BN层 所以,Inception系列的网…

API 前端服务 每个 OpenStack 组件可能包含若干子服务,其中必定有一个 API 服务负责接收客户请求. 以 Nova 为例,nova-api 作为 Nova 组件对外的唯一窗口,向客户暴露 Nova 能够提供的功能. 当客户需要执行虚机相关的操作,能且只能向 nova-api 发送 REST 请求. 这里的客户包括终端用户.命令行和 OpenStack 其他组件. 设计 API 前端服务的好处在于: 1. 对外提供统一接口,隐藏实现细节 2. API 提供 REST 标准调用服务,便…

描述:MVC数据验证使用小结 内容:display,Required,stringLength,Remote,compare,RegularExpression 本人最近在公司用mvc做了一个修改密码的功能,使用的是mvc数据验证,现将使用心得分享给大家 首先,我们先分析一下,如果要实现密码修改功能,我们需要做哪些工作.先从页面说起吧,前台页面起码需要三个密码框吧,分别表示原始密码,新密码,重复新密码,最后再加一个按钮,这样一个页面的基本元素就构造完毕了 其次,我们需要对添加的数据进行验证,包括…

目录 1. 流程概述 2. 准备数据集 2.1 Satellite数据集介绍 3. Inception V3网络 4. 训练 4.1 基于Keras微调Inception V3网络 4.2 Keras实时生成批量增强数据 4.3 配置transfer learning & finetune 4.4 执行训练 5. 测试 5.1 对单张图片进行测试 6. 可视化分类界面 6.1 交互界面设计 6.2 后台核心代码:模型加载并分类 6.3 交互界面效果   这篇博客主要是使用Keras框架微调Inc…

API 前端服务 每个 OpenStack 组件可能包含若干子服务,其中必定有一个 API 服务负责接收客户请求. 以 Nova 为例,nova-api 作为 Nova 组件对外的唯一窗口,向客户暴露 Nova 能够提供的功能. 当客户需要执行虚机相关的操作,能且只能向 nova-api 发送 REST 请求. 这里的客户包括终端用户.命令行和 OpenStack 其他组件. 设计 API 前端服务的好处在于: 1. 对外提供统一接口,隐藏实现细节 2. API 提供 REST 标准调用服务,便…

ResNet, AlexNet, VGG, Inception: 理解各种各样的CNN架构 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks,原作者保留版权 卷积神经网络在视觉识别任务上的表现令人称奇.好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”.事实上,一个不好的经验规则是:网络越深,效果越好.AlexNet,VGG,Inceptio…

1.引言 在即时通讯网经常能看到各种高大上的高并发.分布式.高性能架构设计方面的文章,平时大家参加的众多开发者大会,主题也都是各种高大上的话题——什么5G啦.AI人工智能啦.什么阿里双11分分钟多少万QPS高并发等等. 但实际上,对于普通的开发者(包括IM开发人员)来说,多数公司.多数团队也都是干着默默无闻.平淡无奇的产品开发,并没有那么多高并发.高大上的事情可以做. 就拿一个IM系统来说,无论你的架构设计考虑了多少分布式.高吞吐.高可用,所有这些事情只要落地,那编码的第一件事情就是要实现几乎所…

网络结构解读之inception系列四:Inception V3   Inception V3根据前面两篇结构的经验和新设计的结构的实验,总结了一套可借鉴的网络结构设计的原则.理解这些原则的背后隐藏的动机比单纯知道这个操作更有意义. Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 主题:如何高效的增大网络规模   通过分解卷积和正则实现高效计算 设计网络原则 1.避免表征瓶颈.大部分时候,特征大小应当缓慢变小,在变小的同时增加维…

从GoogLeNet至Inception v3 一.CNN发展纵览 我们先来看一张图片: 1985年,Rumelhart和Hinton等人提出了后向传播(Back Propagation,BP)算法(也有说1986年的,指的是他们另一篇paper:Learning representations by back-propagating errors),使得神经网络的训练变得简单可行,这篇文章在Google Scholar上的引用次数达到了19000多次,目前还是比Cortes和Vapnic的Su…

经典分类CNN模型系列其五:Inception v2与Inception v3 介绍 Inception v2与Inception v3被作者放在了一篇paper里面,因此我们也作为一篇blog来对其讲解. Google家的Inception系列模型提出的初衷主要为了解决CNN分类模型的两个问题,其一是如何使得网络深度增加的同时能使得模型的分类性能随着增加,而非像简单的VGG网络那样达到一定深度后就陷入了性能饱和的困境(Resnet针对的也是此一问题):其二则是如何在保证分类网络分类准确率提升或…