irobot2016的博客

1.镜像+随机裁剪+放射变换(旋转)2.颜色变换通过对图像的RGB通道值进行修改，改变颜色分布，达到增强图像数据多样性的目的。常用的数学方法可以用PCA，网上有开源的图像PCA算法提供使用。...

从卷积神经网络的发展历史上看，有三种比较经典的卷积神经网络，这三种网络的相关文献被大量引用。1.LeNet最经典的神经网络，常用来识别手写体。特点是网络不深，参数少，只有几万个，训练能力较弱。2.AlexNet相比LeNet，训练层数加深，参数数量增加了许多。3.VGG-16(或VGG-19)就算以目前的流行的网络来看，该网络也算得上较深。训练参数达到1亿以上。...

深度学习中Batch Size、Iteration和Epoch的概念Batch Size：批尺寸。深度学习中参数更新的方法有三种：（1）Batch Gradient Descent(BGD)，批梯度下降，遍历全部数据集计算一次损失函数，进行一次参数更新，这样得到的方向能够更加准确的指向极值的方向，但是计算开销大，速度慢；（2）Stochastic Gradient Descent(...

Computer Vision-几个常用的卷积神经网络1. MobilenetMobileNet描述了一个高效的网络架构，允许通过两个超参数直接构建非常小、低延迟、易满足嵌入式设备要求的模型。第一个参数宽度因子α(Width multiplier)，用于控制输入和输出的通道数。宽度因子将计算量和参数降低了约 a^2倍。第二个控制模型大小的超参数是：分辨率因子ρ (resolution m...