CNN：

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Tensorflow&CNN：验证集预测与模型评价

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/90480140 - 写在前面本科毕业设计终于告一段落了.特写博客记录做毕业设计(路面裂纹识别)期间的踩过的坑和收获.希望对你有用. 目前有: 1.Tensorflow&CNN:裂纹分类 2.Tensorflow&CNN:验证集预测与模型评价 3.PyQt5多个GUI界面设计本篇博客主要是评估所训练出来的CNN分类模型的性能.主要有几点:验证集预测.…

Tensorflow&CNN：裂纹分类

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/90478551 - 写在前面本科毕业设计终于告一段落了.特写博客记录做毕业设计(路面裂纹识别)期间的踩过的坑和收获.希望对你有用. 目前有: 1.Tensorflow&CNN:裂纹分类 2.Tensorflow&CNN:验证集预测与模型评价 3.PyQt5多个GUI界面设计本篇讲CNN的训练与预测(以裂纹分类为例).任务目标:将裂纹图片数据集自…

瞎谈CNN：通过优化求解输入图像

本文同步自我的知乎专栏: From Beijing with Love 机器学习和优化问题很多机器学习方法可以归结为优化问题,对于一个参数模型,比如神经网络,用来表示的话,训练模型其实就是下面的参数优化问题: 其中L是loss function,比如神经网络中分类常用的cross-entropy. CNN学到了什么? 特征(Representation).把原始图像看做一个维度是像素×通道的向量,经过各种复杂的CNN结构,其实只不过成了另一个向量.这个向量所在的空间也许有更好的线性可分性,也许…

CNN：人工智能之神经网络算法进阶优化，六种不同优化算法实现手写数字识别逐步提高，应用案例自动驾驶之捕捉并识别周围车牌号—Jason niu

import mnist_loader from network3 import Network from network3 import ConvPoolLayer, FullyConnectedLayer, SoftmaxLayer training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data_wrapper() mini_batch_size = 10 #NN算法:sigmoid函数:准确率97% net = Netw…

CVPR 2019 | 用异构卷积训练深度CNN：提升效率而不损准确度

对于深度卷积神经网络而言,准确度和计算成本往往难以得兼,研究界也一直在探索通过模型压缩或设计新型高效架构来解决这一问题.印度理工学院坎普尔分校的一篇 CVPR 论文则给出了一个新的思路——使用异构的卷积过滤器:实验表明这种方法能在保证准确度的同时显著降低计算成本. 选自arXiv,作者:Pravedra Singh等,机器之心编译,参与:熊猫. 论文:https://arxiv.org/abs/1903.04120 摘要:我们提出了一种全新的深度学习架构,其中的卷积运算利用了异构核.相比于标准的…

(1)卷积:对图像元素的矩阵变换,是提取图像特征的方法,多种卷积核可以提取多种特征.一个卷积核覆盖的原始图像的范围叫做感受野(权值共享).一次卷积运算提取的特征往往是局部的,难以提取出比较全局的特征,因此需要在一层卷积基础上继续做卷积计算,这也就是多层卷积. (2)池化:降维的方法,按照卷积计算得出的特征向量维度大的惊人,不但会带来非常大的计算量,而且容易出现过拟合,解决过拟合的办法就是让模型尽量“泛化”,也就是再“模糊”一点,那么一种方法就是把图像中局部区域的特征做一个平滑压缩处理,这源于局部…

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