caffe源码
MingDaYeDe
这个作者很懒,什么都没留下…
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caffe的softmax层原理及代码解析
一、 在多分类模型中, 常使用softmax分类,它是logistic模型的推广, 将输出映射成概率,在(0,1)之间, 并能够起到突出最大值的作用。 e指数曲线原创 2017-11-08 19:22:51 · 2602 阅读 · 2 评论 -
迁移学习之caffe训练的层设置
一/为什么会有迁移学习: 在模型的训练过程中, 当你有充分的数据时, 你可以将你的网络随机初始化, 进行从头的训练参数过程, 但这个过程可能很长和很痛苦; 因为模型的前几个层中, 主要学习到的特征是图像的轮廓, 或其他特征, 在在最后的几层才是分类或回归的高级特征, 因此人们往往利用别人已经训练好的模型,而修改最后几层,来达原创 2017-11-15 18:18:07 · 1459 阅读 · 0 评论
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