文本检测,先用CNN得到深度特征,然后用固定宽度的anchor来检测text proposal(文本线的一部分),并把同一行anchor对应的特征串成序列,输入到RNN中,最后用全连接层来分类或回归,并将正确的text proposal进行合并成文本线。这种把RNN和CNN无缝结合的方法提高了检测精度。 特点 不是在字的级别,最终输出是在行的级别 对每...
可以理解为0.2时,相乘后就表示向量的20%留下,80%忘记。(这一点可能是LSTM的核心,只是通俗的表达,我的理解是这样,这样比较好理解,但可能不太科学) 下面讲一下一般RNN和LSTM有何不同。 看这幅图,可以看出RNN隐层的操作比较简单,LSTM的操作比较复杂,就是这样看上去比较复杂的操作,才实现了记忆重要的,忘记不重要...
BLEU:衡量预测结果和实际结果在N-gram上的精度。 Perplexity: 语言模型的常用指标,语句出现的概率,等于其句子中每个词出现的概率之积。METEOR和Cider是其变种。 训练细节 为了避免过拟合,采用了如下手段: 使用在大数据集上预训练好的CNN模型。这样不止防止了过拟合,还会提升效果。 预训练好的word embedding并不能提升...
此外,LSTM 需要一个EOF标志表示输入结束,它还可以有多个输出。LSTM应用非常成功的领域是机器翻译,twitter bot 就用了这个模型来进行问答处理。 首先说明一点:LSTM输入层其数据要求必须是3D即需要先进行数据处理 常见方法引入Numpy中的数组,然后形成元组,之后进行reshape维度变换达到3D效果。 LSTM()层必须指定输入的形状。
cnn和lstm的输出怎么结合 深度学习入门项目:用keras构建CNN或LSTM或RNN对Minist数据集做简单分类任务参考keras中文文档——keras: 是一个高级神经网络库,用 Python 语言写成,可以运行在 TensorFlow 或者 Theano 之上(即以此为后端)。它关注快速试验和原型设计。理念是“以最短的时间将想法转换为结果是做好研究的...