深度学习——classification
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深度学习classification理论学习
holmes_MX
这个作者很懒，什么都没留下…
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深度学习图像分类（二）——VGG论文理解
0. 写作目的 好记性不如烂笔头。这里只是笔者记录的过程，如果读者有时间的话，建议看英文论文。 1. 网络结构 1.1 为什么采用更小的卷积 主要思想是：将卷积核换成卷积核较小的。 例如： 5 * 5 的卷积的视野与 2个 3 * 3 的卷积视野相同。7 * 7 的卷积视野与 3 个 3 * 3 的卷积视野相同。 以1层 7 * 7的卷积换成 3层3 * 3的卷积为例进行说明： i)...原创 2018-10-09 13:51:47 · 5399 阅读 · 0 评论 -
深度学习图像分类（一）——AlexNet论文理解
0. 写作目的 好记性不如烂笔头。 1. 论文理解 1.1 ReLU 激活函数的使用 Rectified Linear Units(ReLU) 使用ReLU比使用tanh（或者sigmoid）激活函数收敛速度更快。下图来自AlexNet论文中给出的在CIFAR-10上的测试效果。可以看出ReLU收敛速度更快。 1.2 多GPU训练 只在特殊层进行GPU数据之间的交流。 例如：第...原创 2018-09-27 15:39:00 · 2766 阅读 · 0 评论