版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com CNN的层数越多,能够提取到的特征越丰富,但是简单地增加卷积层数,训练时会导致梯度弥散或梯度爆炸. 何凯明2015年提出了残差神经网络,即Reset,并在ILSVRC-2015的分类比赛中获得冠军. ResNet可以有效的消除卷积层数增加带来的梯度弥散或梯度爆炸问题. ResNet的核心思想是网络输出分为2部分恒等映射(identity mapping).残差映射(residual mapping)

人的理想志向往往和他的能力成正比. —— 约翰逊 最近一直在使用pytorch深度学习框架,很想用pytorch搞点事情出来,但是框架中一些基本的原理得懂!本次,利用pytorch实现ResNet神经网络对cifar-10数据集进行分类.CIFAR-10包含60000张32*32的彩色图像,彩色图像,即分别有RGB三个通道,一共有10类图片,每一类图片有6000张,其类别有飞机.鸟.猫.狗等. 注意,如果直接使用torch.torchvision的models中的ResNet18或者ResNet

  本文将会介绍如何利用Keras来搭建著名的ResNet神经网络模型,在CIFAR-10数据集进行图像分类. 数据集介绍   CIFAR-10数据集是已经标注好的图像数据集,由Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton三人收集,其访问网址为:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html .   CIFAR-10数据集包含60000张尺寸为32x32的彩色图片,共分成10个分类(类别之间互相独立),每

原文链接:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-hisock.html 使用 Sockets API,我们可以开发客户机和服务器应用程序,它们可以在本地网络上进行通信,也可以通过 Internet 在全球范围内进行通信.与其他 API 一样,您可以通过一些方法使用 Sockets API,从而提高 Socket 的性能,或者限制 Socket 的性能.本文探索了 4 种使用 Sockets API 来获取应用程序的最大性能并对 GNU/Linu

  http://www.cnblogs.com/luxf/archive/2010/06/13/1757662.html 基于Linux的Socket网络编程的性能优化   1 引言    随着Intenet的日益发展和普及,网络在嵌入式系统中应用非常广泛,越来越多的嵌入式设备采用Linux操作系统.Linux是一个源代码公开的免费操作系统,具有强移植性,所以对基于Linux的Socket网络编程的研究越来越重要. Socket实际是网络传输层供给应用层的编程接口.传输层则在网络层的基础上提供

在 开发 socket 应用程序时,首要任务通常是确保可靠性并满足一些特定的需求.利用本文中给出的 4 个提示,您就可以从头开始为实现最佳性能来设计并开发 socket 程序.本文内容包括对于 Sockets API 的使用.两个可以提高性能的 socket 选项以及 GNU/Linux 优化. 为了能够开发性能卓越的应用程序,请遵循以下技巧: 最小化报文传输的延时. 最小化系统调用的负载. 为 Bandwidth Delay Product 调节 TCP 窗口. 动态优化 GNU/Linux

使用 Sockets API,我们可以开发客户机和服务器应用程序,它们可以在本地网络上进行通信,也可以通过 Internet 在全球范围内进行通信.与其他 API 一样,您可以通过一些方法使用 Sockets API,从而提高 Socket 的性能,或者限制 Socket 的性能.本文探索了 4 种使用 Sockets API 来获取应用程序的最大性能并对 GNU/Linux® 环境进行优化从而达到最好结果的方法. 在开发 socket 应用程序时,首要任务通常是确保可靠性并满足一些特定的需求.

上传的文件大小大于2MB的解决方法 #默认apache 允许上大小2MB #技术经理-->修改apache默认配置  php.ini (授权) (1)复制 php.ini -> php1.ini   //复制一份的目的是以防改崩了,先备份一个原来的文件存着 (2)停止apache (3)/修改 php.ini file_uploads=On    是否允许上传文件 On/Off upload_tmp_dir="C:\xampp\tmp" 临时文件目录 upload_max_

矩池云将 keras 预训练模型保存目录为 /public/keras_pretrained_model/ 使用方法: 先执行命令,创建目录 mkdir -p ~/.keras/models/ 然后将预训练模型复制进去. 但是其中因为cifar-10的特殊之处所以只有cifar-10这个数据集需要对它进行改名才能正常使用 cp /public/keras_datasets/cifar-10-python.tar.gz ~/.keras/datasets/cifar-10-batches-py.t

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu

https://github.com/tornadomeet/ResNet apache 开源项目 修改如下: 训练模块 import argparse,logging,os import mxnet as mx from symbol_resnet import resnet logger = logging.getLogger() logger.setLevel(logging.INFO) def multi_factor_scheduler(begin_epoch, epoch_size,

总结近期CNN模型的发展(一) from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30746099 余俊 计算机视觉及深度学习   1.前言 好久没有更新专栏了,最近因为项目的原因接触到了PyTorch,感觉打开了深度学习新世界的大门.闲暇之余就用PyTorch训练了最近在图像分类上state-of-the-art的CNN模型,正好在文章中总结如下: ResNet [1, 2] Wide ResNet [3] ResNeXt [4] DenseNet [5] DPNet [9]

from:https://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70904212 环境:Win8.1 TensorFlow1.0.1 软件:Anaconda3 (集成Python3及开发环境) TensorFlow安装:pip install tensorflow (CPU版) pip install tensorflow-gpu (GPU版) TFLearn安装:pip install tflearn 参考: Deep Residual Le

提高ASP.net性能的十种方法 2014-10-24  空城66  摘自 博客园  阅 67  转 1 转藏到我的图书馆   微信分享:   今天无意中看了一篇关于提高ASP.NET性能的文章,个人感觉还不可以,整理了一下,分享给大家.抛砖引玉,也希望高手们留下自己对提高性能上的高见!如果感觉有什么不对的观点还望见谅,多多指教. 一.返回多个数据集 检查你的访问数据库的代码,看是否存在着要返回多次的请求.每次往返降低了你的应用程序的每秒能够响应请求的次数.通过在单个数据库请求中返回多个结果集,

最近做的项目,涉及到使用富文本编辑器,我选择了百度的UEditor.同时,我们的图片放在七牛云存储上.关于这两者间的集成,我写下一些个人的经验,与大家分享. 图片上传方案 目前来说,Web端基于七牛等云存储的图片上传方式分为以下两种: 1. 上传图片至服务端,再将数据转发至七牛. 通过服务端接受用户上传的内容,同时可以对内容进行有效性审核,拒绝不合规范的内容,然后从服务端将内容上传至七牛. 这种方法可以有效控制并记录用户提交的内容,但同时也增加了服务器的运行压力. 2. 直接上传图片至七牛,然后

总结一下大文件分片上传和断点续传的问题.因为文件过大(比如1G以上),必须要考虑上传过程网络中断的情况.http的网络请求中本身就已经具备了分片上传功能,当传输的文件比较大时,http协议自动会将文件切片(分块),但这不是我们现在说的重点,我们要做的事是保证在网络中断后1G的文件已上传的那部分在下次网络连接时不必再重传.所以我们本地在上传的时候,要将大文件进行分片,比如分成1024*1024B,即将大文件分成1M的片进行上传,服务器在接收后,再将这些片合并成原始文件,这就是分片的基本原理.断点续

CUDA编程(十) 使用Kahan's Summation Formula提高精度 上一次我们准备去并行一个矩阵乘法.然后我们在GPU上完毕了这个程序,当然是非常单纯的把任务分配给各个线程.也没有经过优化.终于我们看到,执行效率相当的低下,可是更重要的是出现了一个我们之前做整数立方和没遇到的问题,那就是浮点数精度损失的问题. 关注GPU运算的精度问题: 在程序的最后.我们计算了精度误差,发现最大相对误差偏高,而一般理想上应该要低于 1e-6. 我们之前将评估CUDA程序的时候也提过了.精度是CU

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