自适应学习率调整:AdaDelta Reference:ADADELTA: An Adaptive Learning Rate Method 链接: http://www.cnblogs.com/neopen…
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梯度下降算法详解--原理
简介: 梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二…
损失函数设计
目录 1.常见损失函数 1.1 平方损失函数 1.2 绝对值损失函数 1.3 Huber损失函数 1.4 Hinge损失函数 1.5 交叉熵损失函数 1.6 指数损失函数 2.不对称损失函数设计 3.面向容错的损失函数设…
提升语义分割性能的几种方法
本文主要记录几种提升基于深度学习的图像语义分割精度的方法,以防忘记! By zhengzibing2011, 2017年10月21日-星期六 1.图像语义分割面临的挑战 (1).特征分辨率减小:主要是由神经网络中的重复最…
linux 以指定内存单位(B,KB,MB...)显示文件大小
通常使用ll命令来显示文件夹下所有文件/子文件夹的大小、权限等信息 但是,这个命令显示的内存大小默认是以字节(B)为单位的,不方便查看 所以,可以用一下命令来自定义单位: ll --block-size=K 或者: ls…
【深度学习 论文综述】深度神经网络全面概述:从基本概念到实际模型和硬件基础
本文转载自:深度神经网络全面概述:从基本概念到实际模型和硬件基础 本文旨在提供一个关于实现 DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。 作者:机器之心编译| 201…
吴恩达deeplearning自动驾驶目标检测
吴恩达自动驾驶目标检测数据集:自动驾驶目标检测 Autonomous driving – Car detection Welcome to your week 3 programming assignment…
深度学习 – 使用深度学习在回归中获得多个输出
给定手的RGB图像和手的关键点的3d位置作为数据集,我想将此作为DL中的回归问题.在这种情况下,输入将是RGB图像,并且输出应估计关键点的3d位置. 我已经看到了一些关于回归的信息,但大多数都试图估计一个单一值.是否可以…
深度学习 – CNN关注/激活地图
通过卷积神经网络查找哪些图像部分对图像分类贡献最大的常用技术是什么? 通常,假设我们有2d矩阵,其浮点值介于0和1之间.每个矩阵与标签(单标签,多类)相关联,目标是通过(Keras)2D CNN进行分类. 我正在尝试找到…
深度学习 – 在keras和千层面的公路网 – 显着的性能差异
我用keras和烤宽面条实现了高速公路网络,而keras版本一直低于烤宽面条版本.我在它们中使用相同的数据集和元参数.这是keras版本的代码: X_train, y_train, X_test, y_test, X_a…
深度学习 – 很难理解Caffe MNIST的例子
在这里浏览了Caffe教程后: http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html 我对本教程中使用的不同(高效)模型感到困惑,该教程在此定义:htt…
深度学习 – 人们为图像网络实验选择224×224图像大小有什么特别的原因吗?
难道224×224由于某种原因或仅仅是计算约束而提供更好的准确性吗?我认为更大的图片应该提供更好的准确性,不是吗? 最佳答案 更大的图像包含更多可能相关或不相关的信息.输入的大小很重要,因为输入越大,网络必须处理的参数越…