谈谈如何训练一个性能不错的深度神经网络深度学习大火，将各个数据集的state of the art不断地刷新，到了开源代码一放出，有种全民皆可刷排名的节奏。 不过可别把刷数据想的那么简单，不然大家去哪发paper，怎么混饭吃= = 但是我不想发paper就想占坑刷数据怎么办，看到cifar10都尼玛刷到了95%了，我这用caffe自带的小demo才得出78%的结果，caffe你确定不是在骗我？ caffe确实没在骗你= =今天我给大家介绍一下如何刷出一个性能接近p...
1、本节多为复习内容，从以下图片可见一般： 2、学会使用from numpy.random import RandomState 然后rdm = RandomState(1) dataset_size = 128 X = rdm.rand(dataset_size, 2) Y = [[(x1 + x2) + rdm.rand() / 10.0-0.05] for(x1, x2) in X]进行赋值的时候就可以不变了import tensorflow as tf from numpy.random import RandomStatebatch_size=8 with tf.name_scope("inputs"):xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2], name="...
2.1 实例分析 经典实例：LeNet-5；AlexNet；VGG；ResNet；InceptionLRN现在都不用了 原文：https://www.cnblogs.com/yttas/p/10385449.html
深度神经网络的初始化不应该只做一次读完彩票假设和超级掩模，结合一些强化学习和传统模拟退火算法的经验，有所感悟。BP过程只是在不断加强初始化时靠运气碰到的那些好的结构/权重组合，而那些可以被掩模删掉的路径呢？如果持续，渐进的再随机初始化，是否能挖掘出新的黑马呢？自由经济的实践中，这个假设是成立的，会有持续的新公司诞生，其中的部分是适应时代的，会壮大。 再次大胆猜测，给模型权重周期性的引入一些再随机将大大...
1 Recipe of Deep Learning我们在搭建与训练神经网络的时候最好使用上图步骤：快速搭建好神经网络模型看训练集上有没有好的结果，如果有那么执行3，如果没有高偏差执行4看测试集上有没有好的结果，如果有执行6，如果没有高方差执行5选择更好的模型，如增加网络的深度，增加迭代次数，改变学习率等因为过拟合，所示使用如regularization，EarlyStopping，Dropout，增大数据集等方法训练完成因此我们在训练集上测试不理想的时候，不能...
深度神经网络可解释性方法汇总，附 Tensorflow 代码实现 知识库 ? 小白学CV ? 于 10个月前 ? 2076 阅读 理解神经网络：人们一直觉得深度学习可解释性较弱。然而，理解神经网络的研究一直也没有停止过，本文就来介绍几种神经网络的可解释性方法，并配有能够在Jupyter下运行的代码链接。 1.Activation Maximization通过激活最化来解释深度神经网络的方法一共有两种，具体如下：1.1 Activation Maximization (AM)相关代码如下：https:...
【深度学习】深度神经网络框架的探索(从Regression说起) 1 从逻辑回归说起 2 深度学习框架 3 基于反向传播算法的自动求导 4 简单深度神经网络框架实现4.1 数据结构4.2 计算图组件4.3 训练模型（部分代码）1 从逻辑回归说起 神经网络可以用来模拟回归问题 (regression)，例如给下面一组数据，用一条线来对数据进行拟合，并可以预测新输入 x 的输出值。 导入模块并创建数据 models.Sequential，用来一层一层一层的去建立神经层； la...
与领先的超分辨率深度神经网络模型相比，Adobe的超分辨率有多有效?这篇文章试图评估这一点，Adobe的超级分辨率的结果非常令人印象深刻。 超分辨率技术 超分辨率是通过提高图像的视分辨率来提高图像质量的过程。拥有一种算法，可以有效地想象出在更高分辨率的图像中将会出现的细节。 有很多正面评论描述了Adobe Photoshop的Super Resolution的出色表现，例如“ Made My Jaw Hit the Floor”。 在超分辨率方面进行了多年的研究和试验...
摘要：介绍带噪学习领域前沿方法，解决不完美场景下的神经网络优化策略，旨在提升模型性能。 Introduction： 神经网络的成功建立在大量的干净数据和很深的网络模型基础上。但是在现实场景中数据和模型往往不会特别理想，比如数据层面有误标记的情况，像小狗被标注成狼，而且实际的业务场景讲究时效性，神经网络的层数不能特别深。我们尝试不断迭代数据和模型缺陷情况下神经网络的有效训练方法，通过noisy label learning技术，解决...
我从Lasagne的官方github加载了mnist_conv.py示例. 在and,我想预言自己的例子.我看到“ lasagne.layers.get_output()”应该处理官方文档中的numpy数组,但这是行不通的,我不知道该怎么办. 这是我的代码：if __name__ == '__main__':output_layer = main() #the output layer from the netexampleChar = np.zeros((28,28)) #the example I would predictoutputValue = lasagne.layers.get_output(output_layer, exampleChar)print(ou...
我想在Tensorflow中对预训练的深度神经网络进行部分微调(例如,为所有层加载权重,但只更新更高层次的权重). Tensorflow中是否有任何方法可以选择应该更改的变量和应该保持相同的变量？ 先感谢您！解决方法:在创建优化程序(例如tf.train.AdagradOptimizer)以训练模型时,可以将显式var_list = […]参数传递给Optimizer.minimize()方法. (如果未指定此列表,则默认包含tf.trainable_variables()中的所有变量.) 例如,根据您的模型,您可以...
神经网络：正向传播，反向传播 重构单节点神经网络代码： #引入类库 from numpy import array,exp,random,dot def fp(input): #加载数据 X = array([[0,0,1],[1,1,1],[1,0,1],[0,1,1]]) y = array([[0,1,1,0]]).T #设置随机权重 random.seed(1) weights = 2 * random.random((3,1)) - 1 #循环 for it in range(10000): #利用点乘一次性计算出四个z来 z = dot(X,weights) #使用sigmoid函数，计算最初的output output = 1/(1+exp(-z)...
这个主要是发生在训练时，明明放进去的数据量不多，却总是报超内存。这是因为在训练时，每一层的中间结果都会缓存下来，然后在反向传播的时候数据量还会翻倍。所以内存会不够用。 在推理时就还好，中间结果没必要保存，只要输入加上模型的尺寸不超就可以。
摘要 随着深度学习的迅速发展并广泛应用到语义分割领域，语义分割效果得到了显著的提 升。本文主要对基于深度神经网络的图像语义分割方法和研究现状进行了详细的综述。根据 网络训练方式的不同，将现有的方法分为全监督学习图像语义分割方法和弱监督学习图像语 义分割方法，对每类方法中代表性算法的效果以及优缺点进行分析介绍，并系统地阐述了深 度神经网络对语义分割领域的贡献。然后，归纳了当前主流的公共数据集和遥感数据集，...