caffe自带的例子中对mnist手写体数字训练使用的卷积神经网络是在lenet_train_test.prototxt中定义的,隐含层包含了2个卷积层,2个池化层,2个全连接层,1个激活函数层.网络结构如下: 这里尝试修改一下lenet_train_test.prototxt文件,减少或增加一组卷积层和池化层,对比一下各自的训练精度和损失. 1.  减少一组卷积层和池化层 这样隐含层就包含了1个卷积层,1个池化层,2个全连接层,1个激活函数层.修改的方式直接在lenet_train_test.

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 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网

1. 导入各种模块 基本形式为: import 模块名 from 某个文件 import 某个模块 2. 导入数据(以两类分类问题为例,即numClass = 2) 训练集数据data 可以看到,data是一个四维的ndarray 训练集的标签 3. 将导入的数据转化我keras可以接受的数据格式 keras要求的label格式应该为binary class matrices,所以,需要对输入的label数据进行转化,利用keras提高的to_categorical函数 label = np_u

在介绍这一节之前,需要你对slim模型库有一些基本了解,具体可以参考第二十二节,TensorFlow中的图片分类模型库slim的使用.数据集处理,这一节我们会详细介绍slim模型库下面的一些函数的使用. 一 简介 slim被放在tensorflow.contrib这个库下面,导入的方法如下: import tensorflow.contrib.slim as slim 这样我们就可以使用slim了,既然说到了,先来了解tensorflow.contrib这个库,tensorflow官方对它的描述

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十一点五)之CNN网络介绍中,介绍了CNN的工作原理和工作流程,在这一篇博客,将具体的使用代码来说明如何使用keras构建一个CNN网络来对CIFAR-10数据集进行训练. 如果对keras不是很熟悉的话,可以去看一看官方文档.或者看一看我前面的博客:数据挖掘入门系列教程(十一)之keras入门使用以及构建DNN网络识别MNIST,在数据挖掘入门系列教程(十一)这篇博客中使用了keras构建一个DNN网络,并对keras的做了一个入门使用介绍. CIFA

上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果,2014年,在AlexNet出来的两年后,牛津大学提出了Vgg网络,并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第2名的成绩(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的).在论文<Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition>中,作者提出通过缩小卷积核大小来构建更深的网络. Vgg网络结构 VGGnet是Oxford的

概述 虽然CNN深度卷积网络在图像识别等领域取得的效果显著,但是目前为止人们对于CNN为什么能取得如此好的效果却无法解释,也无法提出有效的网络提升策略.利用本文的反卷积可视化方法,作者发现了AlexNet的一些问题,并在AlexNet基础上做了一些改进,使得网络达到了比AlexNet更好的效果.同时,作者用"消融方法"(ablation study)分析了图片各区域对网络分类的影响(通俗地说,"消融方法"就是去除图片中某些区域,分析网络的性能). 反卷积神经网络(D

上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集.在上周的实验表现中,经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右,这个结果差强人意,毕竟是二十年前写的网络结构,结果简单,层数也很少,这一节中我们讲讲在2012年的Image比赛中大放异彩的AlexNet,并用AlexNet对cifar-10数据进行分类,对比上周的LeNet-5的效果. 什么是AlexN

深度学习是一个框架,包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 Deep Belief Networks(DBN)深信度网络 Recurrent neural Network(RNN)多层反馈循环神经网络神经网络 对于不同问题(图像,语音,文本),需要选用不同网络模型比如CNN RESNE

现代办公要将纸质文档转换为电子文档的需求越来越多,目前针对这种应用场景的系统为OCR系统,也就是光学字符识别系统,例如对于古老出版物的数字化.但是目前OCR系统主要针对文字的识别上,对于出版物的版面以及版面文字的格式的恢复,并没有给出相应的解决方案.对于版面恢复中主要遇到的困难是文字字体的恢复.对于汉字字体识别问题,目前主要有几种方法,但是都是基于人工特征提取的方法.以往的方法主要分为两大类,第一种为整体分析法,将一整片数据看做采用小波纹理分析抽取字体特征用于分类:使用滤波器提取文字的全局文字特

本例子用到了minst数据库,通过训练CNN网络,实现手写数字的预测. 首先先把数据集读取到程序中(MNIST数据集大约12MB,如果没在文件夹中找到就会自动下载): mnist = input_data.read_data_sets('data/MNIST_data', one_hot=True) Extracting data/MNIST/train-images-idx3-ubyte.gzExtracting data/MNIST/train-labels-idx1-ubyte.gzExt

在前面的两篇博客中,我们介绍了DNN(深度神经网络)并使用keras实现了一个简单的DNN.在这篇博客中将介绍CNN(卷积神经网络),然后在下一篇博客中将使用keras构建一个简单的CNN,对cifar10数据集进行分类预测. CNN简介 我们可以想一个例子,假如我们现在需要对人进行识别分类,根据我们人类的思维,我们肯定是比较他的

keras-基于CNN网络的Mnist数据集分类 1.数据的载入和预处理 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import * from keras.optimizers import SGD,Adam from keras.regularizers imp

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼

卷积神经网络在本质上是一种输入到输出的映射,它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系,而不需要任何输入和输出之间精确的数学表达式,只要用已知的模式对卷积神经网络加以训练,网络就具有输入.输出之间映射的能力. 其训练算法与传统的BP算法类似,主要分4步,可分为2个阶段: 第一阶段,前向传播阶段: (1)从样本集中取一个样本,将样本输入网络: (2)计算相应的实际输出. 在此阶段,信息从输入层经过逐级的变换,传送到输出层.这个过程也是网络在完成训练后正常运行时执行的过程. 第二阶段,后向传播阶段:

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 从AlexNet剖析-卷积网络CNN的一般结构 AlexNet是Hinton和他的学生Alex Krizhevsky在12年ImageNet Challenge使用的模型结构,刷新了Image Classification的几率,从此deep learning在Image这块开始一次次超过state-of-art,甚至于搭到打败人类的地步,看这边文章的过程中,发现了很多

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者介绍:高成才,腾讯Android开发工程师,2016.4月校招加入腾讯,主要负责企鹅电竞推流SDK.企鹅电竞APP的功能开发和技术优化工作.本文发表于QQ会员技术团队的专栏 本文主要是对CS231n课程学习笔记的提炼,添加了一些Deep Learning Book和Tensorflow 实战,以及Caffe框架的知识. 一.卷积神经网络 1.1 卷积神经网络与常规神经网络 1.1.1 相同点 卷积网络是一种专门用来处理具有类似网格结构

卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀.CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙.新年有假期,就好好总结一波CNN的各种经典架构吧,领略一下CNN的发展历程中各路大神之间的智慧碰撞之美. 上面那图是ILSVRC历年的Top-5错误率,

卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀.CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙.新年有假期,就好好总结一波CNN的各种经典架构吧,领略一下CNN的发展历程中各路大神之间的智慧碰撞之美. 上面那图是ILSVRC历年的Top-5错误率,

卷积神经网络 LeNet-5各层参数详解 LeNet论文阅读:LeNet结构以及参数个数计算     LeNet-5共有7层,不包含输入,每层都包含可训练参数:每个层有多个Feature Map,每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,然后每个FeatureMap有多个神经元. 1. C1层是一个卷积层 输入图片:32*32 卷积核大小:5*5 卷积核种类:6 输出featuremap大小:28*28 (32-5+1) 神经元数量:28*28*6 可训练参数:(5*5+1)

目录 1. 准备数据集 1.1 MNIST数据集获取: 1.2 程序部分 2. 设计网络结构 2.1 网络设计 2.2 程序部分 3. 迭代训练 4. 测试集预测部分 5. 全部代码 1. 准备数据集 1.1 MNIST数据集获取: torchvision.datasets接口直接下载,该接口可以直接构建数据集,推荐 其他途径下载后,编写程序进行读取,然后由Datasets构建自己的数据集 ​ ​ 本文使用第一种方法获取数据集,并使用Dataloader进行按批装载.如果使用程序下载失败,请将其