第12章 训练你的第一个CNN 既然熟悉了CNN基础，我们将用python和keras实现我们的第一个CNN。我们通过快速的回顾当构建和训练你的CNNs时应当注意的keras配置开始本章。之后将实现ShallowNet，它是一个仅有单个CONV层的非常浅的CNN。但是，不要被这个网络的简洁性蒙蔽了你，ShallowNet在CIFAR-
KNN邻近算法KNN的自述原理参数K值确定K和weights对模型的影响KNN在不同数据集的表现 KNN的自述Km模型仍为有监督的学习算法。它属于一种惰性学习算法，即不会预先生成一个分类或预测模型，用于新样本的预测，而是将模型的构建与未知数据的预测同时进行，该算法与决策术功能类似既可以针对离散性变量作出分类，又可以对于连续型变量作出预测，其核心思想就是比较已知y值的样本与未知y值样本的相似度，然
CupCnn是一个用java写的卷积神经网络。支持L1、L2正则化正则化的理论非常复杂，推导过程也比较繁琐，但是实现确实异常的容易，主要体现在权重的衰减。通俗的讲，就是我们每次在更新权重w的时候，可以的让他比应该的大小减小一点。// TODO Auto-generated method stub
float[] wData = w.getData();
float[] gradData
传统的神经网络存在的问题：权值太多，计算量太大权值太多，需要大量样本进行训练 CNN通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数个数 感受野：后面的神经元只能接到前面图片的一部分权值共享：权值个数相同，相同颜色的 权值值也相同 卷积核的定义： 池化层： 卷积操作 same&
人工神经网络 神经元 神经网络由大量的神经元相互连接而成。每个神经元接受线性组合的输入后，最开始只是简单的线性加权，后来给每个神经元加上了非线性的激活函数，从而进行非线性变换后输出。每两个神经元之间的连接代表加权值，称之为权重（weight）。不同的权重和激活函数，则会导致神经网络不同的输出。 举个手写识别的例子，给定一
手写字体识别是一个很好练习CNN框架搭建的数据集。下面简单讲述一下整个模型构建的思路： 整个模型通过两次卷积、两次亚采样以及两次全连接层，整个结构比较简单，也易理解。其中，两次卷积层的大小都为5x5，过滤器分别为32和64个，为了不改变图片的大小，设置padding参数为“same”，步长为1，激活函数为Relu；两次亚采样层（Pool）的大小都为2x2，步长设为2，以至于图片尺寸缩小一倍。
如何才能将Faster R-CNN训练起来？ 首先进入 Faster RCNN 的官网啦，即：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn#installation-sufficient-for-the-demo 先用提供的 model 自己测试一下效果嘛。。。 按照官网安装教程，安装基本需求。 Install
目录什么是神经元？激活函数的作用？什么是神经网络？ CNN怎么进行识别？计算机如何识别图像？CNN如何更准确人性化的对比图像？什么是卷积操作？感谢作者：CNN笔记：通俗理解卷积神经网络_v_JULY_v的博客_卷积神经网络通俗理解什么是神经元？神经网络由大量的神经元相互连接而成。每个神经元接受线性组合的输入后，最开始只是简单的线性加权，后来给每个神经元加上了非线性的激活函数，从而进行非线
权重衰减这是一种常用的用于减轻过拟合的方法。原理我们以一下公式作为损失函数 以上公式和是权重，样本i的输入为 ,偏差是 ,样本标签为y^{i}.那么以上公式可以扩展为以下公式 这里的超参量。这个决定了权重衰减的比重，当的时候，权重衰减就是无效的，当越大，权重衰减就完全不起作用了。 我们可以看到，想对于原来的损失函数，在权重更新的时候，添加了项目使得权重更小，是的一些权重无效，来降低拟合度，从而防止
1. 主要步骤VOC2007格式数据集制作训练集均值文件计算网络选择faster r-cnn源码修改运行
2. VOC2007格式数据集制作1. 修改VOCinit.m(1) 数据集名称 第12行VOC2007改为自己的文件夹名称VOCopts.dataset='your folder name'(2) 修改图片格式 第37行中的jpg换成自己的图片格式VOCopts
笨比（我）训练yolo在上一次配置好ubuntu端的rknn环境后，我们现在需要训练一个检测器，由于项目需要，我们选择YOLO数据集就更简单了，常见的数据集都可以，为了方便后续，选择：红外航拍人车检测数据集,光电红外开源平台下载数据集数据集结构如下：datasets
---dataset
----00000.jpg
----00001.jpg
-----…………
-----00
利用YOLOV5训练自己的数据/执行以下命令做好准备工作git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # 下载 yolov5 项目
python3 -c "from yolov5.utils.google_utils import gdrive_download; gdrive_download('1n_oKgR81BJtqk75b00eAjdv0
文章目录实验记录评分标准收获参考资料数据增强部分模型选择设计部分训练部分 实验记录 单个model，224：resize 224 两个model做ensemble，private 没过 boss baseline 验证Test Time Augmentation的作用，确实有作用，提升0.01 Test Time Augmentation + ensemble评分标准收获单个模型训练，离boss
因为R-CNN到Fast R-CNN再到Faster R-CNN是一个递进的改进过程，所以对前两个不清楚的还是要先去读一读这两篇文章，我在下面提出自己的读书笔记（私以为还是写的很全面的，对很多其他博客里面没有提到的坑都有涉及）。 一文详解R-CNN： 一文详解Fast R-CNN：有一篇Faster R-CNN的文章写的着实不错，重点推荐：https://zhuanlan.zhihu.com/p/
google colab的使用、文件路径设置参见上一篇博客：深度学习笔记一：google colab使用入门+mnist数据集入门+Dense层预测本节笔记参考了Mike高的视频一个完整的cnn模型#CNN mnist
import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import np_utils
from
本文的论文来自： Notes on Convolutional Neural Networks, Jake Bouvrie。 这个主要是CNN的推导和实现的一些笔记，再看懂这个笔记之前，最好具有CNN的一些基础。这里也先列出一个资料供参考：[1] Deep L
提升网站权重的几个方法
1、选择一个好的域名这里选择的域名并没有从建立品牌的角度来讲，而是指我们在选择域名的时候，首先要查看域名以前是否被注册过，或者之前是否有被K过的记录。如果没有被K过，那么就可以检查域名的历史情况，一般而言，越老的域名在搜索引擎中积累的权重越高。选择这样的域名注册，给我们带来的直接好处就是网站收录很快。当然搜索引擎还是要
上篇博文主要对CNN的基本网络结构及连接方式做了简单的介绍，还介绍了一个界内经典的LeNet-5模型。下面重点介绍CNN模型的训练过程/参数学习，在阅读本文之前，最好需要有以下方面的预备知识：神经网络基础（网络结构，前向/后向传播方式，激活函数等）；基础的最优化求解方法（梯度法，牛顿法等）；机器学习基础神经网络模型常用于处理有监督学习的问题，例如分类问题，CNN也不例外。模型需要一些有标注的数据进
1. 权重初始化1.1 相同的初始化权重神经网络中的所有权重都能通过梯度下降和反向传播来优化和更新。现在问题来了，如果每一层的权重全部初始化为同一个常数，不同层的常数可以不一样，会发生什么呢。这样会导致同一层的所有神经元前向传播和反向传播完全相同。如下图，前向传播过程中，每一个隐层接收到的输入是一样的(x1,x2,...)，每个隐层神经元对应每个输入神经元的权重又是相同的，那么每个隐层神经元的输出
注：此过程是运行在darknet已编译完成后的情况，具体运行环境参考上一篇博文：编译darknet网络-下载git版本时间20210520 一、在darknet主目录下创建yolo-obj.cfg配置文件，拷贝yolov4-custom.cfg的内容到yolo-obj.cfg中，并对部分内容进行修改。修改batch=64，修改subdivisions=64（如果显卡性能较高，可以设置ba
