深度网络以端到端的多层方式集成了低/中/高层特征和分类器,且特征的层次可通过加深网络层次的方式来丰富。举一个例子,当深度学习网络只有一层时,要学习的特征会非常复杂,但如果有多层,就可以分层进行学习,如图1所示,网络的第一层学习到了边缘和颜色,第二层学习到了纹理,第三层学习到了局部的形状,而第五层已逐渐...
第一步:利用爬虫构建数据集 相较于深度学习实战(2)中的手动暂停,这里做了改进,可以下载指定数量的图片 # 首先新建一个datasets文件夹frombs4importBeautifulSoupimportrequestsimporturllib.requestimportosfromPILimportImage# 检测图片是否正常# 第一页猫咪图片网址url='https://www.huiyi8.com/tupian/tag-'+'猫'+...
LeNet-5,这篇是由LeCun和Bengio在1998年撰写的论文(LeCun和Bengio和Hitton成被称为深度学习三巨头,在2018年一起获得图灵奖)。LeNet-5创造了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN),基本上为CNN在2012年以后的爆发奠定了基调。当初LeNet-5的设计主要是为了帮美国邮政局解决手写识别支票的问题。...
由于卷积核比较小,可以堆叠更多的卷积层,加深网络的深度,这对于图像分类任务来说是有利的。VGG模型的成功证明了增加网络的深度,可以更好的学习图像中的特征模式。 3.2 VGG模型实现 基于Paddle框架,VGG的具体实现如下代码所示: #-*- coding:utf-8 -*-#VGG模型代码importnumpyasnpimportpaddle#from paddle.nn import...
模型:(上面写的数字是该层节点数) 2.Mnist 黑白图,手写体,60000training,10000testing,已做好croping,28*28,用作classification。 LeNet模型: 3.ImageNet 10w类,每类约1000张彩色图的大规模数据集 ,需要注册下载。从10年起每年都有imagenet的竞赛,分为detection, classification & localization. 14年的比赛结果...
众所周知,CNN已经成为了深度学习方向最主要的网络结构之一。从一开始的只有五层结构的LeNet, 到后来拥有19层结构的VGG,再到首次跨越100层网络的HighwayNetworks与ResNet, 网络层数的加深成为CNN发展的主要方向之一。 但是随着CNN网络层数的不断增加开始出现梯度消失和模型退化(50层的网络不如20层的网络...
深度学习作为机器学习的一个分支,将数据的底层特征组合成抽象的高层特征,其在计算机视觉、自然语言处理等人工智能领域发挥了不可替代的作用。 深度卷积神经网络模型 本文根据近年来基于DCNN的图像分类研究发展过程和方向,将深度卷积神经网络模型分为以下4类:
这是《深度学习之图像分类-理论实践篇》第2.2节,本次我们主要介绍多类别图像分类的经典模型。
这是《AI初识境》第10篇,这次我们说说深度学习模型常用的评价指标。所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法。 凡事用数据说话,一个深度学习模型在各类任务中的表现都需要定量的指标进行评估,才能够进行横向的PK比较,今天就来说说分类,回归,质量评估,生成模型中常用的指标,以计算机视觉任务为例。
图像分类是深度学习最早大放异彩的领域,因此也出现了很多经典通用好用的网络模型。这篇blog重点在用一边阅读&理解各个模型的出处论文,一边把相关链接(自认为讲解透彻的)以及笔记...