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博客:CNN
feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释 feather map的理解 在cnn的每个卷积层,数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起(像豆腐皮一样),其中每一个称为一个feature map。 feather map 是怎么生成的? 输入层:在...
1 前言 2012年我在北京组织过8期machine learning读书 <http://book.2cto.com/> 会,那时“机器学习”非常火,很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时,有一个词似乎比“机器学习”更火,那就是“深度学习”。 本文内写过一些机器学习相关的文章,但上一篇技术文章...
卷积过程是对一个通道的图像进行卷积,比如10个卷积核,得到10个feature map, 那么输入图像为RGB三个通道呢,输出就为 30个feature map吗, 答案肯定不是的, 输出的个数依然是卷积核的个数10,只是输出时对RGB三个通道加和。 1、 一通道多个卷积核卷积过程: 一个卷积核得到的特征提...
学习率决定了每步权重更新对当前权重的改变程度:                                                                           , 其中E(w)为我们优化的损失函数,是学习率。 学习率太小,更新速度慢;学习率过大,可能跨过最优解。因此,在刚开...
    前几篇博客写了如何处理数据,如何把用自己的数据训练VGG-16,如何把训练好的模型保存。而在实际应用中,并不是所有的操作都是为了分类的,有时候需要提取图像的特征,那么怎么利用已经保存的模型提取特征呢?    “桃叶儿尖上尖,柳叶儿就遮满了天”     测试数据转换成tfrecords,教程:点击打开链接...