我的caffe学习之路<第十七天>

最新推荐文章于 2024-03-19 16:56:08 发布
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本文分享了一次实验调整经验：将ReLU激活函数替换为BNLL后，模型的稳定性得到了改善并且性能有所提升。之前使用ReLU时遇到了较多的死节点问题。

离上一次写有20天左右吧，最近一直在跑实验调参数，苦逼啊。


今天把ReLU函数换成BNLL，最后结果变稳定了而且有所提高。应该是之前的ReLU函数出现了不少死节点。


探秘Caffe：深度学习框架的传奇与实力
大雨的博客
05-12 1293
  Caffe 开发完成后，在伯克利小组内部进行了试用，立刻获得了大家的一致好评。Jeff 和 Ross 利用 Caffe 的训练代码成功实现了 R - CNN，这一应用进一步证明了 Caffe 的强大功能和潜力 。2013 年 12 月，贾扬清力排众议，坚持将 Caffe 开源。这一举措犹如星星之火，迅速点燃了全球深度学习爱好者的热情，Caffe 开始吸引来自世界各地的用户和开发人员，逐渐在深度学习领域崭露头角，成为了众多开发者喜爱的深度学习框架之一。
深度学习_21天实战Caffe.pdf
chenxuanhanhao的专栏
08-14 3216
深度学习_21天实战Caffe.pdf 原 深度学习21天实战caffe学习笔记《1:深度学习的过往》 1. 深度学习DL： 1.1、有监督学习、无监督学习、过拟合、训练样本、泛化、训练集、验证集、测试集这些和深度学习有关的知识需要实现明白，这里有一个深度学习的资料你们可以去下载； http://download.youkuaiyun.com/detail/julialove102123...
caffe源码详解3
VivienFu的专栏
05-16 658
本文转自 Caffe代码解析(4) 作者对于代码的解析非常细致，对于初学者有很大参考价值，值得仔细钻研。 在上文对Command Line Interfaces进行了简单的介绍之后，本文将对caffe的Solver相关的代码进行分析。 本文将主要分为四部分的内容： Solver的初始化（Register宏和构造函数）SIGINT和SIG
Caffe17天攻坚战之环境搭建（倒数第17天）
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06-07 239
实习前的准备，坐标成都。由于是学习，只安装caffe-cpu。 ubantu 18.04 可以一条命令sudo apt-get install caffe-cpu，之后import caffe无疑是成功的，但主目录下找不到caffe文件，所以我就不知道该怎么去训练。 可以参照2. 先sudo apt-get install caffe-cpu 安装，再卸载sudo apt remove caffe-cpu ，这样到编译pycaffe时不用再安装依赖库。 4.本文使用系统是ubantu18.04 一、参考.
Caffe17天攻坚战之Caffe I/O模块(倒数第13天)
qq_42910179的博客
06-30 239
数据读取层实现 数据读取层的实现需要包含如下头文件：/caffe/include/caffe/layers/base_data_layer.hpp #ifndef CAFFE_DATA_LAYERS_HPP_ #define CAFFE_DATA_LAYERS_HPP_ #include <vector> #include "caffe/blob.hpp" #include "caffe/data_transformer.hpp" #include "caffe/internal_threa
＜深度学习初识＞——《深度学习》
最新发布
m0_57859086的博客
03-19 1277
深度学习通识及知识框架总结。
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qq_42910179的博客
06-27 227
Blob类中syncedmen.hpp源码阅读： 位置：caffe/include/caffe/syncedmem.hpp #ifndef CAFFE_SYNCEDMEM_HPP_ #define CAFFE_SYNCEDMEM_HPP_ #include <cstdlib> #ifdef USE_MKL #include "mkl.h" #endif #include "caffe/common.hpp" namespace caffe { // If CUDA is avail
Caffe17天攻坚战之基本使用(倒数第16天)
qq_42910179的博客
06-10 203
本文通过运行深度学习果蝇之称的MNIST例程，来熟悉Caffe的基本使用。 1.0 MNIST数据集 1.1 简介 MNIST（Mixed National Inatitote of Standards and Technology） 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查
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wy005002的博客
12-08 484
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算法之美
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