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版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com 在模型训练时加上： 阅读全文
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版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com 在前一篇中的ResNet-34残差网络，经过减小卷积核训练准确率提升到85%。 这里对训练数据集做数据增强： 1、对原始32*32图像四周各填充4个0像素（40*40），然后随机裁剪成32*32。 2、 阅读全文
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版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com 在前一篇中的ResNet-34残差网络，经过训练准确率只达到80%。 这里对网络做点小修改，在最开始的卷积层中用更小（3*3）的卷积核，并且不缩小图片尺寸，相应的最后的平均池化的核改为4*4。 具体修改 阅读全文
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版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com CNN的层数越多，能够提取到的特征越丰富，但是简单地增加卷积层数，训练时会导致梯度弥散或梯度爆炸。 何凯明2015年提出了残差神经网络，即Reset，并在ILSVRC-2015的分类比赛中获得冠军。 R 阅读全文
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版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com VGGNet在2014年ImageNet图像分类任务竞赛中有出色的表现。网络结构如下图所示： 同样的，对32*32的CIFAR10图片，网络结构做了微调：删除了最后一层最大池化，具体参见网络定义代码，这 阅读全文
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版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com AlexNet在2012年ImageNet图像分类任务竞赛中获得冠军。网络结构如下图所示： 对CIFAR10，图片是32*32，尺寸远小于227*227，因此对网络结构和参数需做微调： 卷积层1：核大小 阅读全文
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版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com 前面几篇文章介绍了MINIST，对这种简单图片的识别，LeNet-5可以达到99%的识别率。 CIFAR10是另一个著名的深度学习图像分类识别数据集，比MINIST更复杂，而且是RGB彩色图片。 看看较 阅读全文
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版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别：python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较（一）、MINIST深度学习识别：python全连接神经网络和pytorch LeN 阅读全文
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版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com 在前一篇文章MINIST深度学习识别：python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较（一）中，直接用python创建全连接神经网络模型进行深度学习训练，这样可以对神经网 阅读全文
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版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com 全连接神经网络是深度学习的基础，理解它就可以掌握深度学习的核心概念：前向传播、反向误差传递、权重、学习率等。这里先用python创建模型，用minist作为数据集进行训练。 定义3层神经网络：输入层节点 阅读全文