u010970514的博客

最近在使用tf.variable_scope()对参数进行空间的划分，结果在最后保存为pb文件时，发现scope名字中莫名地被自动添加了"_1"、"_2"等内容，如下代码所示with tf.variable_scope('test'): p1 = tf.placeholder(tf.float32, shape=(3,3), name='p1') #output: test/p...

最近正在利用深度学习网络进行人脸识别，涉及到网络的Hyperparameters的选取，过程中遇到了很多问题，整理汇总起来以便日后避坑。配置环境为Ubuntu+tensorflow_gpu+python3.6整个选取流程如下：随机生成一组某区间范围内的学习率，对每个学习率利用10折交叉验证法，求得在训练少量epoch之后模型在验证集上的平均准确率，最后选取使平均准确率最大的学习率。1. 困...

一、BN简介Batch Normalization可谓深度学习的一大利器，可以大大提高训练速度，并带有正则化的效果。其能加速训练的原因是因为消除了每层输出结果中的特征偏移，例如我们在训练一个猫的检测器，如果当前batch中的猫均为白色，那么可能会导致训练过程中某一层的权重分布倾向于“颜色为白色”。然而猫有各种颜色，如果网络只拘泥于白色，会大大降低了训练速度。因此，对Batch Normaliz...

YOLO(You Only Look Once)是一个能够同时兼顾实时性和精度的目标检测算法，与其他“检测分两阶段”的目标检测算法，例如R-CNN、Fast RCNN、Faster RCNN不同的是，YOLO将整个识别过程看做一个回归过程，用一个统一的网络对图片进行预测，同时输出目标类别和位置。YOLO有三个版本，当然随着版本的增加，性能也逐渐提升。以v3为例，YOLOv3比Faster RC...