随笔分类 -  DeepLearning

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关于softmax、argmax、softargmax
摘要：关于softmax、argmax、softargmax 在阅读LIFT：Learned Invariant Feature Transform一文时，文中第1节提到为了保证端到端的可微性，利用softargmax来代替传统的NMS（非极大值抑制）来挑选极值点位置。由于只了解softmax，对于sof 阅读全文

posted @ 2018-12-20 10:53 Maddock 阅读(1501) 评论(0) 推荐(0) 编辑

tensorflow模型量化
摘要：tensorflow模型量化/DATA/share/DeepLearning/code/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/tools/graph_transforms/transform_graph \--in_graph=./model_resnet100.pb \- 阅读全文

posted @ 2018-11-16 16:22 Maddock 阅读(422) 评论(0) 推荐(0) 编辑

深度学习里面的而优化函数
摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/xm4MuZm-6nKTn2eE3eNOlg （一）一个框架看懂优化算法 “ 说到优化算法，入门级必从 SGD 学起，老司机则会告诉你更好的还有AdaGrad / AdaDelta，或者直接无脑用 Adam。可是看看学术界的最新 paper，却发 阅读全文

posted @ 2018-10-25 15:54 Maddock 阅读(5322) 评论(1) 推荐(0) 编辑

纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception
摘要：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1589005428414488177&wfr=spider&for=pc 阅读全文

posted @ 2018-10-22 16:49 Maddock 阅读(554) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Caffe、TensorFlow、MXnet三个开源库对比+主流分类模型对比
摘要：安装难度: (简单) –> **(复杂) 文档风格: (一般) –> **(好看、全面) 示例: (给的少) –> **(给的多、全) 上手难易: (易) –> **(难) 1.基本数据结构 caffe的数据存储类blob，当把数据可以看成是一个N维的c数组，它们的存储空间连续。例如存储图片是4维( 阅读全文

posted @ 2018-10-17 10:43 Maddock 阅读(2797) 评论(0) 推荐(0) 编辑

L1&L2 Regularization的原理
摘要：L1&L2 Regularization 正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在training data上的error渐渐减小，但是在验证集 阅读全文

posted @ 2018-10-17 10:09 Maddock 阅读(2269) 评论(0) 推荐(0) 编辑

tensorflow 模型前向传播 保存ckpt tensorbard查看 ckpt转pb pb 转snpe dlc 实例
摘要：参考： TensorFlow 自定义模型导出：将 .ckpt 格式转化为 .pb 格式 TensorFlow 模型保存与恢复 snpe tensorflow 模型前向传播 保存ckpt tensorbard查看 ckpt转pb pb 转snpe dlc 实例 log文件 输入节点 图像高度 图像宽度 阅读全文

posted @ 2018-06-29 09:31 Maddock 阅读(1734) 评论(0) 推荐(0) 编辑

使用MXNet的NDArray来处理数据
摘要：使用MXNet的NDArray来处理数据 2018-03-06 14:29 by ☆Ronny丶, 382 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 NDArray.ipynb NDArray介绍 机器学习处理的对象是数据，数据一般是由外部传感器（sensors）采集，经过数字化后存储在计算机中，可能是文本 阅读全文

posted @ 2018-06-22 14:09 Maddock 阅读(1356) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Relu的理解
摘要：ReLU上的花样 CNN出现以来，感觉在各个地方，即便是非常小的地方都有点可以挖掘。比如ReLU。 ReLU的有效性体现在两个方面： 克服梯度消失的问题 加快训练速度 而这两个方面是相辅相成的，因为克服了梯度消失问题，所以训练才会快。 ReLU的起源，在这片博文里，对ReLU的起源的介绍已经很详细了 阅读全文

posted @ 2018-06-22 13:46 Maddock 阅读(66566) 评论(0) 推荐(5) 编辑

mxnet与tensorflow的卷积实现细节比较
摘要：mxnet的卷积 kernel = 3 pad=1边界补充0后，不管stride是否1还是2，imgw = 奇数或者偶数， 都是从图像位置(0,0)开始卷积 tensorlfow的卷积 kernel = 3 pad=‘SAME’边界补充0后， imgw = 偶数 stride=1， 是从图像位置(0 阅读全文

posted @ 2018-06-22 10:24 Maddock 阅读(808) 评论(0) 推荐(0) 编辑

卷积输入输出图像大小的计算
摘要：输入输出图像大小的计算 此段内容引自我翻译的一篇文章 上面的内容可能会使你混淆每一层的输出尺寸。 所以我决定使用下面的内容让你能够识别输出尺寸。 在卷积层中,有三个关键控制着输出尺寸的大小 我们可以应用一个简单的公式来计算输出尺寸。 输出图像的空间大小可以计算(W-F + 2 p / S)+ 1。 阅读全文

posted @ 2018-06-21 16:55 Maddock 阅读(2386) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Convolution Network及其变种（反卷积、扩展卷积、因果卷积、图卷积）
摘要：Convolution Network及其变种（反卷积、扩展卷积、因果卷积、图卷积） 阅读全文

posted @ 2018-06-21 08:24 Maddock 阅读(659) 评论(0) 推荐(0) 编辑

mxnet卷积计算
摘要：#coding:utf-8 ''' 卷积计算 ''' import mxnet as mx from mxnet.gluon import nn from mxnet import ndarray as nd # 卷积层 # 输入输出的数据格式是： batch * channel * height * width # 权重格式：output_channels * in_channels *... 阅读全文

posted @ 2018-06-20 13:40 Maddock 阅读(384) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Group Normalization
摘要：Group Normalization Group Normalization 2018年03月26日 18:40:43 阅读数：1351 2018年03月26日 18:40:43 阅读数：1351 阅读数：1351 FAIR 团队，吴育昕和恺明大大的新作Group Normalization。 主 阅读全文

posted @ 2018-06-15 09:17 Maddock 阅读(1629) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Resnet小记
摘要：ResNet之Deeper Bottleneck Architectures ResNet之Deeper Bottleneck Architectures 2016年12月28日 22:17:48 阅读数：2350 2016年12月28日 22:17:48 阅读数：2350 阅读数：2350 去年的 阅读全文

posted @ 2018-06-14 15:37 Maddock 阅读(663) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Mxnet 查看模型params的网络结构
摘要：python showmxmodel.py 2>&1 | tee log.txtresult is('stage3_unit2_bn1_beta', (256L,))('stage3_unit2_bn3_beta', (256L,))('stage3_unit11_bn1_gamma', (256L 阅读全文

posted @ 2018-06-12 16:46 Maddock 阅读(4184) 评论(0) 推荐(0) 编辑

基础 | batchnorm原理及代码详解
摘要：https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/79048516 https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528722.html Notes on Batch Normalization Notes on Batch 阅读全文

posted @ 2018-06-06 16:36 Maddock 阅读(1931) 评论(0) 推荐(0) 编辑

mxnet卷积神经网络训练MNIST数据集测试
摘要：mxnet框架下超全手写字体识别—从数据预处理到网络的训练—模型及日志的保存 INFO:root:Epoch[0] Batch [100] Speed: 1504.57 samples/sec accuracy=0.113564INFO:root:Epoch[0] Batch [200] Speed 阅读全文

posted @ 2018-04-26 16:09 Maddock 阅读(1576) 评论(0) 推荐(0) 编辑

TensorFlow基础笔记(13) Mobilenet训练测试mnist数据
摘要：主要是四个文件 mnist_train.py mnist_eval.py mnist_inference.py mobilenet_v1.py 从此处下载 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/mobi 阅读全文

posted @ 2017-12-01 15:02 Maddock 阅读(7037) 评论(1) 推荐(0) 编辑

面向移动端的轻量级神经网络模型mobilenet、ShuffleNet
摘要：翻译： http://baijiahao.baidu.com/s?id=1565832713111936&wfr=spider&for=pc http://baijiahao.baidu.com/s?id=1566004753349359&wfr=spider&for=pc ShuffleNet和M 阅读全文

posted @ 2017-11-29 16:46 Maddock 阅读(1582) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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