大家可以去参考《常用损失函数小结》https://blog.csdn.net/zhangjunp3/article/details/80467350,这个哥们写得比较详细。 在后面的代码实例中,用到的是softmax_loss,它属于Cross Entropy交叉熵损失函数。 softmax计算公式: 其中, 是要计算的类别 的网络输出,分母是网络输出所有类别之和(共有 个类别), 表示第 类...
CNN的最大特点就是稀疏连接(局部感受)和权值共享,如下面两图所示,左为稀疏连接,右为权值共享。稀疏连接和权值共享可以减少所要训练的参数,减少计算复杂度。 至于CNN的结构,以经典的LeNet5来说明: 这个图真是无处不在,一谈CNN,必说LeNet5,这图来自于这篇论文:Gradient-Based Learning Applied to Document Recogn...
(airplane, automobile, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, truck) 后续会通过tensorflow来实现CNN,测试准确率可以达到71.95%。 6. 参考文献 视觉一只白的博客《常用损失函数小结》https://blog.csdn.net/zhangjunp3/article/details/80467350 理想万岁的博客《Softmax函数详解与推导》:http://www.cnblog...
在该目录下,有fast_rcnn,faster_rcnn_alt_opt,faster_rcnn_end_to_end三套模型结构,各自有所不同。 fast_rcnn即fast_rcnn方法,它下面只包含了train.prototxt,test.prototxt,solver.prototxt三个文件,它对rcnn的改进主要在于重用了卷积特征,没有region proposal框架。 faster_rcnn_alt_opt,faster_rcnn_end_t...
Python实现CNN的示例代码 cnn pytorch详解 目录 卷积神经网络 前言 卷积运算: 卷积运算中几个常用的参数 1.padding 2.stride 3.Max Pooling Layer 实战演练 设计一个卷积神经网络 GPU的使用 整体代码: 运行结果 卷积神经网络 前言 若将图像数据输入全连接层,可能会导致丧失一些位置信息...
这里是CNN 的 Java 代码 , 我照着翻译成 C++. 效果确实不错, mninst 手写数字识别率达到 97.5%. 与 Java 代码不同, 我使用原数据的训练集作为所有数据, 其中随机选择 80% 训练, 其余 20% 测试. 1. 网络结构 CNN 是 ANN 的一种扩展, 网络结构差不多. 区别在于: ANN 输入端数目是条件属性数, CNN ...
使用的代码 faster-rcnn.pytorch 重要参考 CNN目标检测(一):Faster RCNN详解 基於Resnet的Faster R-CNN網絡模型 重要参数 coco: 使用的数据集 coco数据集achor数量为3*4=12个 (P, Q):没有resize之前的原始图像大小. (M, N): 输入到网络的图像, 是resize之后的图像大小. ...
在利用tensorflow框架实现CNN时,需要注意以下几点: 1.输入数据定义时,x只是起到占位符的作用(看不到真实值,只是为了能够运行代码,获取相应的tensor节点,这一点跟我们之前代码流程完全相反, 真正数据流的执行在session会话里) x:输入数据,y_: 标签数据,keep_prob: 概率因子,防止过拟合。
从上图,看到VGGNet总共16次卷积, 5次池化,最终得到了一个7✖7✖512的特征图。 接下来,我结合代码详细的讲解如何实现VGG16网络。整个网络,我将分为5个部分讲解: 1、输入层 输入的图像一般情况是彩色的三维图像,所以输入的维度是`[B,N,H,W] , B是batchsize的意思, N输入 的Channel,彩色图像是3 , H...
研一、研二必学!猫狗识别代码详解一迪哥手把手带你基于TensorFlow+CNN实现猫狗二分类,学完就能跑通!共计7条视频,包括:1-猫狗识别任务与数据简介、2-卷积网络涉及参数解读、3-网络架构配置等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。