针对CNN优化使用类似1*1 的网络结构预训练RGB数据使用大约 128（0.005） 到 256 （0.01）的 mini-batch 大小。如果这对你的 GPU 而言太大，将学习率按比例降到这个大小就行卷积层取代FC，并用全局平均池化来预测研究增加数据集大小时，要考虑数据分布如果不能增加输入图像的大小，但是可以在随后的层上减少步幅训练深度神经网络的trick每一个epoch都要shuffle扩
自制PPT模板1.首先准备好要做成模版的图片，打开PowerPoint并新建一个空白的PPT文档。 2.视图→母版→幻灯片母版，进入母版编辑状态。 点击绘图工具栏上的“插入图片”按钮（或按“插入→图片→来自文件”），选中要做为模版的图片，确定。并调整图片大小，使之与母版大小一致。 3.在图片上点击鼠标右键，叠放次序→置于底层，使图片不能影响对母版排版的编辑。 4.现在我们已经制作好了我们需要的模版
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2024-05-03 16:32:46
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前言好看的科研图可以从前人的作品中进行借鉴，今天介绍2副精美的科研图以及他们在PPT中的绘制方法，话不多说，先摆上标准科研图1. 黑色粗体边框以及淡填充颜色黑色粗体边框和淡填充颜色真的让矩形一下子变得很有质感，在学习的过程中，可以先把图片复制到PPT中，然后采用取色器的方式将颜色提取出来，对于字体可以选择Cambria, Times New Roman, Arial 其实都可以，以下就是我模仿的，
此篇文章仅作为收藏卷积神经网络 CNN 笔记(高级篇)Posted on 2017-04-25 In Deep learning , CNN | 0 Comments | 1768对应 深度学习知识框架，学习更先进的 CNN，包括 AlexNe
大家好教程又来了今天教程有点特别，又特别重要因为这个东西是全部上班族都必须要需要掌握的！那就是PPT!!很多同学会说，PPT还不简单，Ps设计好一贴就完事了，但正因为我们设计师总喜欢在PS里面做样式和效果其实是非常浪费时间的。所以今天教大家几招让大家以后可以更高效搞定各种PPT马上来一起学习吧！ 01 批量删除文字版式 在制作多页PPT时会遇到这种情
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2024-10-23 06:53:29
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图解例子在最后最近在看李宏毅老师的机器学习，讲到CNN这里的时候对下面这张PPT怎么都想不明白，经过一番网上冲浪，终于搞明白了。原PPT如下。核心疑问：25 * 13 * 13的特征图在经过50个3 * 3的filter之后是怎么变成50 * 11 * 11的特征图的？这一切要从CNN是怎么做卷积的说起。对上图PPT的例子分析如下： （1）输入图像为灰度图（只有一个channel），大小为28 *
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2024-02-19 11:07:30
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摘要：
深度学习是指多层神经网络上运用各种机器学习算法解决图像，文本等各种问题的算法集合。卷积神经网络(CNN)是深度学习框架中的一个重要算法，本文介绍了CNN主流模型结构的演进过程，从一切的开始LeNet，到王者归来AlexNet，再到如今的CNN模型引领深度学习热潮。本文也将带领大家了解探讨当下与CNN模型相关的工业实践。
演讲嘉宾简介：
周国睿(花名：
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2024-08-08 12:11:23
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一、介绍 2015年谷歌团队提出了Inception V2，首次提出了批量(Batch Normalization)归一化方法，可以提高网络的收敛速度。应用范围广泛。主要的创新点包括：Batch Normalization：在神经网络的每层计算中，参数变化导致数据分布不一致，会产生数据的协方差偏移问题，
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2024-04-12 11:58:29
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一、概述 CNN主要发展过程可由下图所示。（下图来自刘昕博士）《CNN的近期进展与实用技巧》。 本文的目的不止于此，本文将深入理解CNN的四大类应用：图像分类模型，目标检测模型，语义分割模型，语义slam模型：图像分类模型叙述步骤如下：CNN之前模型->leNet->AlexNet->VGG16系列->MSRANet->GoogLeNet->Inception系
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2024-03-25 17:37:14
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NiN模型1. NiN模型介绍1.1 NiN模型结构1.2 NiN结构与VGG结构的对比2. PyTorch实现2.1 导入相应的包2.2 定义NiN block2.3 全局最大池化层2.4 训练网络 1. NiN模型介绍1.1 NiN模型结构NiN模型即Network in Network模型，最早是由论文Network In Network(Min Lin, ICLR2014).提出的。这篇
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2024-05-13 13:00:42
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一、LeNet-5论文：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf这个可以说是CNN的开山之作，由Yann LeCun在1998年提出，可以实现对手写数字、字母的识别。结构如下： LeNet-5图中的 subsampling，即“亚采样”，就是我们前面说的pooling，因为pooling其实就是对原图像进行采样的一个过程。它总
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2023-12-21 10:02:13
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深度学习-CNN利用Tensorflow实现一个简单的CNN模型1.导入模块2.创建占位符3.初始化参数4.前向传播5.计算损失6.构建模型 利用Tensorflow实现一个简单的CNN模型CONV2D→RELU→MAXPOOL→CONV2D→RELU→MAXPOOL→FULLCONNECTED1.导入模块import math
import numpy as np
import h5py
im
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2024-05-06 18:53:11
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本文主要介绍 CNN 模型复杂度的分析，通常来说模型复杂度一般我们关注：1）时间复杂度：模型训练和推理速度；2）占用 GPU 大小。 模型训练和推理速度模型的训练和推理速度由“运算量”决定，即 FLOPs，“运算量”代表模型的时间复杂度。FLOPs 越大，模型训练和推理越慢，对于 CNN，每个卷积层运算量如下： $$\mathtt{FLOPs=[(C_i
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2023-12-18 15:20:21
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LeNet手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。卷积网络的第一个成功应用是由Yann LeCun在20世纪90年代开发的，其中最著名的是用于读取邮政编码、数字等的LeNet体系结构。AlexNetA
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2024-08-08 22:08:39
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LeNet-5LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。1、INPUT层-输入层输入图像的尺寸统一归一化为32*32。2、C1层-卷积层3、S2层-池化层（下采样层）采样方式：4个输入相加，乘以一个可训练参数，再加上一个可训练偏置。结果通过sigmoid4、C3层-卷积层第二次卷积的输出是C
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2024-05-02 16:10:05
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1.背景 2. AlexNet模型结构 3. 特点（创新及新知识点）一、背景 第一个典型的CNN是LeNet5网络，而第一个大放异彩的CNN却是AlexNet。2012年在全球知名的图像识别竞赛 ILSVRC 中，AlexNet 横空出世，直接将错误率降低了近 10 个百分点，这是之前所有机器学习模型无法做到的。 在计算机视觉领域目标检测和识别 通常用机器学习的方法来解决。为了提高识别的效果，
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2024-08-08 11:07:08
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在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域。本文我们就对CNN的模型结构做一个总结。然后在此基础上，介绍CNN的前向传播算法和反向传播算法。在学习CNN前，推荐大家先学习DNN的知识。如果不熟悉DN
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2024-04-07 22:31:47
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【时间序列预测/分类】 全系列60篇由浅入深的博文汇总：传送门接上文，本文介绍了CNN-LSTM模型实现单、多变量多时间步预测的家庭用电量预测任务。 文章目录1. CNN-LSTM1.1 CNN 模型1.2 完整代码 1. CNN-LSTM1.1 CNN 模型卷积神经网络（CNN）可用作编码器-解码器结构中的编码器。 CNN不直接支持序列输入；相反，一维CNN能够读取序列输入并自动学习显着特征。然
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2024-02-19 11:28:53
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项目介绍TensorFlow2.X 搭建卷积神经网络（CNN），实现水果识别。搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。网络结构：开发环境：python==3.7tensorflow==2.3数据集：图片类别：‘freshapples’:‘新鲜苹果’,‘freshbanana’:‘新鲜香蕉’,
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2024-06-03 10:27:07
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前言随着深度学习的发展，越来越多的CNN结构被提出，使得图像特征的提取变得越发的简单有效。 在这个基础上，与图像相关的“基于图像的人脸重建”也有了长足的进步与发展。但是由于3维模型的数据量过大，如何合理、有效的使用CNN进行人脸重建也存在一个问题。 因此，本文对在近年来相关CNN在三维人脸重建中的应用的文章思路进行总结。 总结的过程中，会把重点放在思路、数据集、网络结构以及相关的loss函数上，因
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2024-04-16 09:51:38
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