晴晴的博客

参考Lasagne官网tutorial进行总结而来。一、简介Lasagne is a lightweight library to build and train neural networks in Theano.Lasagen是一个基于Theano的轻量级的神经网络库。其实就是对Theano库的上层封装，使其用起来更简单，但是相应的灵活性下降。Lasagne设计的六个原则是简洁、透明、

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目标函数，或称损失函数，是网络中的性能函数，也是编译一个模型必须的两个参数之一。由于损失函数种类众多，下面以keras官网手册的为例。参考在官方keras.io里面，有如下资料： mean_squared_error或mse mean_absolute_error或mae mean_absolute_percentage_error或mape mean_squared_

1. Full-Resolution Residual Networks for Semantic Segmentation in Street Scenes（街道场景中的语义分割，可用于无人驾驶）    https://github.com/TobyPDE/FRRN2.https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/segmentat...

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