非线性变化: 卷积层、全连接层后面一般都会接非线性变化层,例如Sigmoid、Tanh、ReLu等来增强网络的表达能力,在CNN里最常使用的为ReLu激活函数。 Dropout : 在模型训练阶段随机让一些隐层节点权重不工作,提高网络的泛化能力,一定程度上防止过拟合 在CNN的训练过程总,由于每一层的参数都是不断更新的,会导致下一次输入...
1、CNN与FCN的比较 CNN在传统的CNN网络中,在最后的卷积层之后会连接上若干个全连接层,将卷积层产生的特征图(feature map)映射成为一个固定长度的特征向量。一般的CNN结构适用于图像级别的分类和回归任务,因为它们最后都期望得到输入图像的分类的概率,如ALexNet网络最后输出一个1000维的向量表示输入图像属于每一类的概率...
教师模型通常是一个预先训练好的具有较高准确性的模型,所以通过模仿,学生模型能够提高自己的准确性,同时保持其模型的复杂性不变。一个例子是使用ResNet-152作为教师模型来帮助训练ResNet-50。 在训练过程中,我们增加了一个蒸馏损失来惩罚教师模型和学生模型的softmax输出之间的差异。给定一个输入,假设p是真实的概率分...
仅做记录,后面慢慢整理 训练函数: 测试代码: 这里生成的模型是ckpt,参考代码CNN中是没有指定输入输出结点名称的,这里直接在源码第11层修改即可。 使用Netron可以快速查看模型结构,找到输入输出结点名称。 也可以使用代码打印全部结点名称: 拿到输出结点名称后,就可以
在我这篇随笔里:helper工具包——基于cifar10数据集的cnn分类模型的模块,把内容复制下来用python编辑器写成py文件,名字为helper,放到下载的数据集一个路径下,即可 代码大部分我都仔仔细细的注释过了,希望大家认真看,一定可以看懂的。 importosimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltimportmatplotlib.image as...
图片增强。2种情况我们会使用图片增强,1是训练集图片较少,不能达到深度学习的要求;2是提高模型的泛化能力。 调参。我们没有对模型进行调参,调参可包括dropout、优化器、学习率等等。 迁移学习。考虑使用预训练模型VGG16、Resnet50、Xception等等及其'imagenet'权重进行迁移学习,有一处问题需注意的是本项目图片为32×...
评估CNN模型在图像分类任务中提升准确率的成果,不仅需要考虑模型的性能指标,还需要对模型的训练数据集、测试数据集、评估标准等进行综合考虑。 首先,模型的训练数据集对于CNN模型的性能和准确率起着至关重要的作用。一个优秀的训练数据集应该包含大量的多样化图像样本,能够覆盖各种不同的类别和场景。同时,数据集应该保持...
的准备其实是最花功夫和时间,度过了上一个阶段后,就进入激动改进,2018年初在tensorflow上了该算法。在原有FastRCNN基础上, 模型是文本分类的分类模型可以分为两种:基于规则的文本分类和基于统计的文本分类。 在基于规则的分类技术中首先需要根据某种假设 建立起可用于分类...
将切分好的小图喂给CNN模型来做分类,给出识别物体的概率值 实际问题1 比例尺寸太多,stride太小,切分的图片太多,计算量太大,训练效率低下; 比例尺寸过少,stride过大,切分图片稀疏,会错过重要区域,准确率下降; 实际问题2 CNN处理图片时,如果最后FC的neurons很多400个,计算量过大; ...
神经网络训练的时候,我们需要将模型保存下来,方便后面继续训练或者用训练好的模型进行测试。因此,我们需要创建一个saver保存模型。 1defrun_training():2data_dir ='C:/Users/wk/Desktop/bky/dataSet/'3log_dir ='C:/Users/wk/Desktop/bky/log/'4image,label =inputData.get_files(data_dir)5image_batches,...