在此放一个简单的反向传播代码,python版本,结合代码理解BP思想。 提取码: hwsu 4.总结 本文主要讲解基本CNN的原理过程,卷积层和池化层可以提取图像特征,经过反向传播最终确定卷积核参数,得到最终的特征,这就是一个大致的CNN提取特征的过程。考虑到反向传播计算的复杂性,在本文中不做重点讲解,先作为了解思路,日后专门...
在语音识别中,对于实数特征,如MFCC和FBANK,通常使用一个全局转换将每维特征归一化为均值为0,方差为1。两种数据预处理方法中的全局转换都只采用训练数据估计,然后直接应用到训练数据集和测试数据集。 然后训练集和测试集中的所有数据可以用以下公式来标准化: 全局特征标准化是有效的。在DNN训练中,通过归一化特征,在...
nn.max_pool(x, ksize=[1,2,2,1], strides=[1,2,2,1], padding='SAME') ##cnn--卷积层 过滤器形状5x2x1设置8个 W_conv1 = weight_variable([5,2,1,8]) b_conv1 = bias_variable([8]) h_conv1 = tf.nn.relu(con2d(G_X, W_conv1) + b_conv1) ##cnn--池化层 h_pool1 = ...
B站VGG可以说的做视觉必须要学的一个算法,这次讲解主要是针对的代码复现! VGG是2014年ImageNet图像分类竞赛亚军,定位竞赛冠军,由牛津大学提出。 VGG16和VGG19经常作为迁移学习的骨干网络。将LeNet和AlexNet奠定的经典审行卷积神经网络结构的深度和性能发挥到极致。 VGG
code.py是主程序,主要功能:读取灰度图像数据集,利用局部二值模式(LBP)对灰度图像特征提取,突出故障特征,分成训练集和测试集(4:1),再利用 CNN进行特征提取。针对CNN提取到的特征,第一种方法是利用softmax进行分类,获得测试准确率;第二种方式是,利用SVM(又分了两种不同核参数)进行分类,获得测试准确率。
代码主要完成图像数据的加载、预处理、特征提取、CNN模型训练以及使用SVM进行分类和性能评估的整个流程。 导入所需的库和模块,包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、OpenCV、os、Keras、TensorFlow等。 定义数据路径(data_path),遍历数据目录(data_dir_list),读取图像数据,将其转换为灰度图像,调整大小,并将其存储在im...
特征提取:使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架构建二维CNN模型,并在训练集上进行特征提取。可以参考以下代码: importtorch importtorch.nnasnn classCNNModel(nn.Module): def__init__(self): super(CNNModel,self).__init__() self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=32,kernel_size=3,stride=...
代码存在于cnn_ml.py中, 利用训练好的cnn特征提取器,将得到的特征保存为pkl文件,然后训练svm分类器, 并将分类器模型保存,然后读取预测 主要需要修改的就是根据不同模型的输出特征向量的大小在cnn_ml.py中修改NB_features对应的大小 flask云端部署 将训练存储好的权重文件,存储在flask_deployment文件夹中 然后修改ser...
代码存在于cnn_ml.py中, 利用训练好的cnn特征提取器,将得到的特征保存为pkl文件,然后训练svm分类器, 并将分类器模型保存,然后读取预测 主要需要修改的就是根据不同模型的输出特征向量的大小在cnn_ml.py中修改NB_features对应的大小 将训练存储好的权重文件,存储在flask_deployment文件夹中 ...