Plese see this answer for a detailed example of how tf.nn.conv2d_backprop_input and tf.nn.conv2d_backprop_filter in an example. In tf.nn, there are 4 closely related 2d conv functions: tf.nn.conv2d tf.nn.conv2d_backprop_filter tf.nn.conv2d_backprop_i

反卷积是指,通过测量输出和已知输入重构未知输入的过程.在神经网络中,反卷积过程并不具备学习的能力,仅仅是用于可视化一个已经训练好的卷积神经网络,没有学习训练的过程.反卷积有着许多特别的应用,一般可以用于信道均衡.图像恢复.语音识别.地震学.无损探伤等未知输入估计和过程辨识方面的问题. 在神经网络的研究中,反卷积更多的是充当可视化的作用,对于一个复杂的深度卷积网络,通过每层若干个卷积核的变换,我们无法知道每个卷积核关注的是什么,变换后的特征是什么样子.通过反卷积的还原,可以对这些问题有个清晰的可视

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_others.py 这篇文章主要介绍了 PyTorch 中的池化层.线性层和激活函数层. 池化层 池化的作用则体现在降采样:保留显著特征.降低特征维度,增大 kernel 的感受野. 另外一点值得注意:pooling 也可以提供一些旋转不变性. 池化层可对提取到的特征信息进行降维,一方面使特征图变小,简化网络计算复杂度并在一定程度上避

在上一篇文章<Java 数据持久化系列之JDBC>中,我们了解到使用 JDBC 创建 Connection 可以执行对应的SQL,但是创建 Connection 会消耗很多资源,所以 Java 持久化框架中往往不直接使用 JDBC,而是在其上建立数据库连接池层. 今天我们就先来了解一下池化技术的必要性.原理:然后使用 Apache-common-Pool2实现一个简单的数据库连接池:接着通过实验,对比简单连接池.HikariCP.Druid 等数据库连接池的性能数据,分析实现高性能数据库连接池

一.前言 我们经常会接触各种池化的技术或者概念,包括对象池.连接池.线程池等,池化技术最大的好处就是实现对象的重复利用,尤其是创建和使用大对象或者宝贵资源(HTTP连接对象,MySQL连接对象)等方面的时候能够大大节省系统开销,对提升系统整体性能也至关重要. 在并发请求下,如果需要同时为几百个query操作创建/关闭MySQL的连接或者是为每一个HTTP请求创建一个处理线程或者是为每一个图片或者XML解析创建一个解析对象而不使用池化技术,将会给系统带来极大的负载挑战. 本文主要是分析common

Insert测试,只测试1000条的情况,多了在实际的项目中应该就要另行处理了. using System; using System.Collections.Generic; using System.Configuration; using System.Data.Entity; using System.Diagnostics; using System.Linq; using EE.Service.DbAccess; using EE.Service.DbEntity; using En

org.apache.commons.pool2.ObjectPool提供了对象池,开发的小伙伴们可以直接使用来构建一个对象池 使用该对象池具有两个简单的步骤: 1.创建对象工厂,org.apache.commons.pool2.BasePooledObjectFactory已经对工厂有抽象实现,所以只需要继承该类,实现模板方法即可 package com.seeyon.objectPool; import org.apache.commons.pool2.BasePooledObjectFac

在学习r-cnn系列时,一直看到SPP-net的身影,许多有疑问的地方在这篇论文里找到了答案. 论文:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 转自:http://blog.csdn.net/xzzppp/article/details/51377731 另可参考:http://zhangliliang.com/2014/09/13/paper-note-sppnet/ http:/

前文<由浅入深了解Thrift之客户端连接池化>中我们已经实现了服务调用端 连接的池化,实现的过于简陋,离实际的项目运用还很遥远.本文将在进一步改造,主要是两方面:1.服务端如何注册多个服务 2.调用端如何获取服务对象而不是服务连接 一.实现思路 1.通过spring配置文件,配置服务类 2.反射生成服务类实例,依次注册服务 调用端获取服务对象亦是如此,废话不多说了 二.主要实现 1.服务端 /** * thrift server端,向zk中注册server address * * @auth

一.问题描述 在上一篇<由浅入深了解Thrift之服务模型和序列化机制>文章中,我们已经了解了thrift的基本架构和网络服务模型的优缺点.如今的互联网圈中,RPC服务化的思想如火如荼.我们又该如何将thrift服务化应用到我们的项目中哪?实现thrift服务化前,我们先想想这几个问题:服务注册.服务发现.服务健康检测.服务“Load Balance”.隐藏client和server端的交互细节.服务调用端的对象池化. 服务的注册.发现和健康检测,我们使用zookeeper可以很好的解决 服务

图像大小与参数个数: 前面几章都是针对小图像块处理的,这一章则是针对大图像进行处理的.两者在这的区别还是很明显的,小图像(如8*8,MINIST的28*28)可以采用全连接的方式(即输入层和隐含层直接相连).但是大图像,这个将会变得很耗时:比如96*96的图像,若采用全连接方式,需要96*96个输入单元,然后如果要训练100个特征,只这一层就需要96*96*100个参数(W,b),训练时间将是前面的几百或者上万倍.所以这里用到了部分联通网络.对于图像来说,每个隐含单元仅仅连接输入图像的一小片相邻

对于那些创建耗时较长,或者资源占用较多的对象,比如网络连接,线程之类的资源,通常使用池化来管理这些对象,从而达到提高性能的目的.比如数据库连接池(c3p0, dbcp), java的线程池 ExecutorService. Apache Commons Pool提供一套池化规范接口,以及实现通用逻辑,我们只需要要实现其抽象出来的方法就可以.Commons Pool主要有以下几个对象 PooledObject:这个就是前面所说需要池化的资源,被池化的对象可以抽离出共有属性,如,创建时间,状态,最近

恰当地使用对象池化技术,可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗,提高系统的运行效率.Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化的框架,以及若干种各具特色的对象池实现,可以有效地减少处理对象池化时的工作量,为其它重要的工作留下更多的精力和时间.创建新的对象并初始化的操作,可能会消耗很多的时间.在这种对象的初始化工作包含了一些费时的操作(例如,从一台位于20,000千米以外的主机上读出一些数据)的时候,尤其是这样.在需要大量生成这样的对象的时候,就可能会对性能造成一些不

本文将分享一个高可用的池化 Thrift Client 及其源码实现,欢迎阅读源码(Github)并使用,同时欢迎提出宝贵的意见和建议,本人将持续完善. 本文的主要目标读者是对 Thrift 有一定了解并使用的童鞋,如对 Thrift 的基础知识了解不多或者想重温一下基础知识,推荐先阅读本站文章<和 Thrift 的一场美丽邂逅>. 下面进入正题. 为什么我们需要这么一个组件? 我们知道,Thrift 是一个 RPC 框架体系,可以非常方便的进行跨语言 RPC 服务的开发和调用.然而,它并没有

1.最大池化 max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似. tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是feature map,依然是[batch, height, width, channels]这样的shape 第二个参数ksize:池化窗口的大小,取一个四维向量,一般是[1, heig

图示池化层(前向传播) 池化层其实和卷积层有点相似,有个类似卷积核的窗口按照固定的步长在移动,每个窗口做一定的操作,按照这个操作的类型可以分为两种池化层: 输入参数如下: 输入: 1 * 3 * 4 * 4 池化核: 4 * 4 pad: 0 步长:2 输出参数如下: 输出:1 * 3 * 2 * 2 MAC (max pooling)在窗口中取最大值当做结果 AVG (average pooling)在窗口中取平均值当做结果 池化层的反向传播 按照前向传播的分类,反向传播也需要分成两类 MAC

将长生命周期对象和大对象池化 请记住最开始说的原则:对象要么立即回收要么一直存在.它们要么在0代被回收,要么在2代里一直存在.有些对象本质是静态的,生命周期从它们被创建开始,到程序停止才会结束.其它对象显然不需要永远存在下去,但他们的生命周期会存在程序的某些上下文里.它们的存活时间会超过0代(1代)回收.这些类型的对象可以作为池化对象的备选.这虽然需要你手动管理内存,但实际情况下这是一个很好的选择.另外一个重要的需要池化的对象是分配在LOH里的大对象. 没有一个单一的标准方案或者API来实现对象

想直接看公式的可跳至第三节 3.公式修正 一.为什么需要SPP 首先需要知道为什么会需要SPP. 我们都知道卷积神经网络(CNN)由卷积层和全连接层组成,其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求,唯一对数据大小有要求的则是第一个全连接层,因此基本上所有的CNN都要求输入数据固定大小,例如著名的VGG模型则要求输入数据大小是 (224*224) . 固定输入数据大小有两个问题: 1.很多场景所得到数据并不是固定大小的,例如街景文字基本上其高宽比是不固定的,如下图示红色框出的文字. 2.可能你会说可以

一.前述 本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型. 二.池化Pooling 1.目标 降采样subsample,shrink(浓缩),减少计算负荷,减少内存使用,参数数量减少(也可防止过拟合)减少输入图片大小(降低了图片的质量)也使得神经网络可以经受一点图片平移,不受位置的影响(池化后相当于把图片上的点平移了)正如卷积神经网络一样,在池化层中的每个神经元被连接到上面一层输出的神经元,只对应一小块感受野的区域.我们必须定义大小,步长,padding类型池化神经元没有权重值,它只是聚合输入根据取最

池化层定义在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化. 1.tf.layers.max_pooling2d max_pooling2d( inputs, pool_size, strides, padding='valid', data_format='channels_last', name=None ) inputs: 进行池化的数据. pool_size: 池化的核大小(pool_height, pool_width),如[3,3]