摘要: pycaffe cifar10 阅读全文
posted @ 2016-06-30 16:59 AIengineer 阅读(161) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://www.zhihu.com/question/27987666 http://blog.csdn.net/xiaoyezi_1834/article/details/50724875 阅读全文
posted @ 2016-06-26 22:05 AIengineer 阅读(138) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: http://blog.luoyetx.com/2015/10/reading-caffe-2/ 阅读全文
posted @ 2016-06-26 21:52 AIengineer 阅读(231) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: caffe 逐步调试 https://www.zhihu.com/question/27982282 阅读全文
posted @ 2016-06-26 21:51 AIengineer 阅读(154) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2011/12/18/2292090.html 阅读全文
posted @ 2016-06-26 21:47 AIengineer 阅读(131) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: http://blog.csdn.net/yao_zhuang/article/details/1853625 阅读全文
posted @ 2016-06-26 21:43 AIengineer 阅读(127) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: caffe 阅读全文
posted @ 2016-06-26 21:41 AIengineer 阅读(165) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: caffe solver https://groups.google.com/forum/#!topic/caffe-users/mUIi42aKWHQ https://github.com/BVLC/caffe/issues/46 阅读全文
posted @ 2016-06-26 21:22 AIengineer 阅读(170) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本章节讲解 参数更新 dropout 上节内容回顾与总结: 模型过程: 激活函数:注意理解各个函数的优缺点 数据预处理: 权重参数初始化:Xavier方法,使用较多。 batch normalization : cross validation :比较loss 结果,选择合适学习率 本章知识点: P 阅读全文
posted @ 2016-06-09 12:58 AIengineer 阅读(523) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Dropout的作用: cell 1 - cell 2 依旧 cell 3 Dropout层的前向传播 核心代码: train 时: test 时: 原理较为简单。 cell 4 反向传播: 主要是计算偏导。 核心代码: cell 5 对全连接网络使用Dropout 将相应的层加入到模型即可。 附: 阅读全文
posted @ 2016-06-08 21:49 AIengineer 阅读(427) 评论(0) 推荐(0) 编辑