FLOPS:注意全大写,是floating point operations per second的缩写,意指每秒浮点运算次数,理解为计算速度.是一个衡量硬件性能的指标. FLOPs:注意s小写,是floating point operations的缩写(s表复数),意指浮点运算数,理解为计算量.可以用来衡量算法/模型的复杂度. 网上打字很容易全小写,造成混淆,本问题针对模型,应指的是FLOPs. 以下答案不考虑activation function的运算. 卷积层: Ci=input chan…

在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法.而在DNN大类中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一.CNN广泛的应用于图像识别,当然现在也应用于NLP等其他领域,本文我们就对CNN的模型结构做一个总结. 在学习CNN前,推荐大家先学习DNN的知识.如果不熟悉DNN而去直接学习CNN,难度会比较的大.这是我写的DNN的教程: 深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法 深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP) 深度…

本文由云+社区发表 导语:卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战,CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一. 前言 自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积神经网络(CNN)的热潮便席卷了整个计算机视觉领域.CNN模型火速替代了传统人工设计(hand-crafted)特征和分类器,不仅提供了一种端到端的处理方法,还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度,更甚者超越了人眼的精度(LFW人脸识…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 继续前面关于深度学习CNN经典模型的整理,之前介绍了CNN网络Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning(点击查看)的网络结构. 本文讲一下最新由UC Berkeley和Stanford研究人员一起完成的SqueezeNet[1]网络结构和设计思想.SqueezeNet设计目标…

表1 CNN经典模型的内存,计算量和参数数量对比 AlexNet VGG16 Inception-v3 模型内存(MB) >200 >500 90-100 参数(百万) 60 138 23.2 计算量(百万) 720 15300 5000 1. CNN模型具体分析(以AlexNet网络模型为例) 1.1 网络结构 图1 AlexNet网络结构 AlexNet有5个卷积层和3个全连接层 C1:96×11×11×3 (卷积核个数/宽/高/深度)               34848个 C2:25…

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…

基于Pre-Train的CNN模型的图像分类实验  MatConvNet工具包提供了好几个在imageNet数据库上训练好的CNN模型,可以利用这个训练好的模型提取图像的特征.本文就利用其中的 “imagenet-caffe-ref”的模型,提取图像特征(softmax前一层的输出,4096维),在几个常用的图像分类的数据库中进行了相应的分类实验.这实验的过程中,有对图片进行左右翻转用于增加训练数据.下面结果的表格中:Original原始结果,Flip增加翻转后的结果. 需要用到的toolbox…

FaceRank-人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 隐私 因为隐私问题,训练图片集并不提供,稍微可能会放一些卡通图片. 数据集 130张 128*128 张网络图片,图片名: 1-3.jpg 表示 分值为3 的第3 张图. 你可以把符合这个格式的图片放在 resize_images 来训练模型. 模型 人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 代码参考 : https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/b…

项目简介   在之前的文章keras入门(三)搭建CNN模型破解网站验证码中,笔者介绍介绍了如何用Keras来搭建CNN模型来破解网站的验证码,其中验证码含有字母和数字.   让我们一起回顾一下那篇文章的处理思路: 利用OpenCV对图像进行单个字符的切割,大概400多张图片: 对切割好的单个字符进行人工手动标记: 搭建合适的CNN模型,对标记好的数据集进行训练: 对于新的验证码,先切割单个字符,再对单个字符进行预测,组成总的预测结果.   这一次,笔者将会换种思路,使用CNN模型来破解网站的验…

keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的:由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即损失函数用的是categorical_crossentropy所以,在pycharm中双击shift键,寻找该函数,会出现keras.loss模块中有该函数,进入该函数后, 原函数为: def categorical_crossent…