CNN和SVM是两种不同的机器学习算法,它们在处理不同类型的数据和任务时各有优势。 CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络算法,其主要优势在于能够自动提取图像中的特征,并且对图像中的各种变化具有很好的鲁棒性。CNN通过使用卷积层、池化层和全连接层等特殊结构,能够有效地对图像进行降维、特征提取和分类等操作。相比...
1. CNN在图像分类问题上有什么优势? 现存问题和新方法的出现是一对孪生兄弟。在想不通CNN有什么优势的时候,把目光放在了之前研究的劣势上,无疑可以帮助我们缕清思绪。这里我们用水果分类来分析一下SVM以及神经网络的劣势。 如果我们有一组水果的图片,里面有草莓,香蕉和橘子。在图片尺寸较大的情况下,使用SVM分类的...
R-CNN取的是alexNet的迁移学习进行微调,它原来的训练数据就是随机的,而为了避免正样本数据过小导致卷积网络过拟合,正样本的框中没有SVM训练时严格, 也即说,训练中,相同的数据,在SVM里正样本卡得更严格,让SVM判别是正样本的概率也会低一些,那SVM的mAP高一些也能理解。 那么又有一个新问题,既然alexNet后接softma...
RCNN的训练流程是:在外部数据集上预训练CNN-->在目标数据集上fine-tune CNN-->在目标数据集上训练 SVM。这样的pre-train+fine-tune结构是专门用于克服第二节中的第二个难点,这也是RCNN的创新点之二。 1. 预训练 首先,作者直接在ILSVRC2012数据集上训练了一个AlexNet。好家伙,既然PASCAL VOC的样本不足,而我们...
1.2 Faster R-CNN 解决了什么问题? 关键词:RPN + 共享特征图 + 端到端训练 Faster R-CNN 主要解决了两个痛点: 太慢:Fast R-CNN 依赖 Selective Search 生成候选框,速度受限。 无法端到端训练:R-CNN 需要单独训练多个模型(CNN、SVM、回归器)。 Faster R-CNN 的创新点: 用RPN(Region Proposal Net...
1.传统的分类器有 LR(逻辑斯特回归) 或者 linear SVM ,多用来做线性分割,假如所有的样本可以看做一个个点,如下图,有蓝色的点和绿色的点,传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开。 对于非线性可分的样本,可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开。但为什么效果...
分类部分通常采用支持向量机(SVM)。 也可以使用其他分类器,如全连接层或Softmax层。 优化策略 1. 优化器选择: 在训练过程中,可以选择不同的优化器进行性能基准测试,如随机梯度下降(SGD)、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Nadam和Adam。 不同优化器对模型性能的影响显著,例如,使用Nadam优化器时,模型性能下降了0.37%。
在面对一个分类问题时,如果用SVM来做,我们需要调整的参数需要调整核函数,惩罚因子,松弛变量等等,不同的参数组合对于模型的效果也不一样,想要迅速而又准确的调到最适合模型的参数需要对背后理论知识的深入了解(当然,如果你说全部都试一遍也是可以的,但是花的时间可能会更多),对于一个基本的三层神经网络来说(输入-隐含...
完全连接层是一个传统的多层感知器,它在输出层使用 softmax 激活函数(也可以使用其他分类器,比如 SVM,但在本文只用到了 softmax)。“完全连接”这个术语意味着前一层中的每个神经元都连接到下一层的每个神经元。 如果对多层感知器不甚了解,我建议您阅读这篇文章。