qq_29566629的博客

# **使用python实现简单神经网络** 根据博主的经历，许多人在学习神经网络的时候都存在眼高手低的情况，或者对那宛如天书一样的数学公式望而却步，作为一个刚刚入门的菜鸟，接触到了一个大牛写的实现神经网络的小程序，受益匪浅，在这里和大家分享一下。 话不多说，直接上代码#coding=utf-8import numpy ...

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1.零均值化(数据归一化的一种形式)：将输入的图像减去数据集中的红色、绿色和蓝色三个颜色通道的平均值。2.patch Preprocessing：在训练过程中，随机从原始图像中提取MxN大小特征图像。3.过采样：在测试时，对输入图像的五个区域(四个角+中心区域)进行裁剪并且对剪裁之后的特征图像进行水平翻转，总共会得到10张特征图像。...

FP,FN,TP,TNTP：预测为正向（P），实际上预测正确（T），即判断为正向的正确率TN：预测为负向（N），实际上预测正确（T），即判断为负向的正确率FP：预测为正向（P），实际上预测错误（F），误报率，即把负向判断成了正向FN：预测为负向（N），实际上预测错误（F），漏报率，即把正向判断称了负向准确率Accuracy=（TP+TN） / （TP+FP+TN+FN）， 即预测正确的...

前言一直在学习计算机视觉方面的基础知识，前几天接触到了第一个实际的使用CNN来进行图像分类的Kaggle上的猫狗分类的问题，虽然最后效果不太理想，但是个人觉得对于图像分类问题，这个项目的解决过程和方法具有很强的借鉴意义，这里进行一次详细的总结。项目条件ubuntu 18.04 LTStensorflow-gpupycharmGTX 1050Kaggle 竞赛网址：https://w...

tf.nn.in_top_k组要是用于计算预测的结果和实际结果的是否相等，返回一个bool类型的张量，tf.nn.in_top_k(prediction, target, K):prediction就是表示你预测的结果，大小就是预测样本的数量乘以输出的维度，类型是tf.float32等。target就是实际样本类别的标签，大小就是样本数量的个数。K表示每个样本的预测结果的前K个最大的数里面是否含有...

max pooling是CNN当中的最大值池化操作，其实用法和卷积很类似有些地方可以从卷积去参考【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的？tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)参数有四个，和卷积很类似：第一个参数value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是featu...

tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，形式如下：tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)与方法有关的一共五个参数：第一个参数input：指需要做卷积的输入图像，它要求是一个Tensor，具有[batch, in_height, in_width, ...

本篇博客参考网址：https://www.cnblogs.com/jiaxblog/p/9054051.html（侵删）graph即tf.Graph()，session即tf.Session()，很多人经常将两者混淆，其实二者完全不是同一个东西。graph定义了计算方式，是一些加减乘除等运算的组合，类似于一个函数。它本身不会进行任何计算，也不保存任何中间计算结果。session用来运行一个g...

TensorFlow的Session对象是支持多线程的，可以在同一个会话（Session）中创建多个线程，并行执行。在Session中的所有线程都必须能被同步终止，异常必须能被正确捕获并报告，会话终止的时候， 队列必须能被正确地关闭。TensorFlow提供了两个类来实现对Session中多线程的管理：tf.Coordinator和 tf.QueueRunner，这两个类往往一起使用。Coor...

前言在辛辛苦苦跑了几个小时甚至几天之后，你训练出了几十万个或者更多的参数，那么你肯定不想只使用这些参数仅仅一次，那么就涉及到这些参数的保存以及提取，幸运的是，tensorflow已经帮我们集成好了相关函数，就是接下来要介绍的tf.train.Saver() 类。tf.train.Saver()一 . 用于保存权重和偏重（参数）在使用之前要先实例化一个类，例如以下代码：saver =...

降纬函数tensorflow 里有一类函数是以reduce开头的，reduce 有减少的意思，这里就是减少纬度的意思。reduce_prod()先上一波官网解释：reduce_prod( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None)参数：...

前言为了针对不同的项目，使用不同的特制框架，这里对现在业界使用较为广泛的框架进行总结，后续随着各大框架的发展，会持续更新。1.tensorflow深度学习研究的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架也层出不穷，其中包括TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon，等等。然而Tenso...

face recognition 项目实际使用最近在一个公众号上看到一个推荐的github上的项目，号称是最简单，最容易上手的人脸识别项目，折腾了两天才算把这个模块装好，其实大部分时间都花在了安装各种依赖包上，cmake，boost,dlib等，中间也踩了不少坑，有空再写一篇安装的教程，花了，废话不多说，开始项目的使用。1.前提要求Ubuntu 18.04.1 LTSpython 2.7...

前言在卷积的细节方面老是觉得不太清楚，今天总结了一下，顺带总结下深度可分离卷积，对比如下：标准卷积情况如下：相对于标准卷积，mobileNet中的深度可分离卷积情况如下，分为DepthWise和PointWise两个过程：对比情况如下：...