cs231n assignment6 Fully-Connected Neural Nets

最新推荐文章于 2023-05-13 15:37:05 发布
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分类专栏： cs231n课后作业 文章标签： cs231n FullyConnected Neural Nets layers.py TwoLayerNet
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cs231n assignment6 Fully-Connected Neural Nets

2018.9.10在实验室师兄带领下，以及实验室partner帮助下开始做cs231n的课后作业。截至2018.10.26日写完了cnn。期间能顺利完成作业离不开网上各种博客的分享。所以也写下我作业的思路，供大家参考学习，有写的不对的地方还请大家多多指教。

全连接作业主要有以下几个部分：（交叉部分cnn码）
在这里插入图片描述
以下是分块介绍：

一、模块化实现
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二、优化方案
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三、四、
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cs 231 FullyConnectedNets 全连接网络
段智华的博客
10-20 877
cs 231  FullyConnectedNets 全连接网络： Batch Normalization  =None ： 仅列出了forward的演示图 Batch Normalization  = batchnorm ： forward 及backward的演示图   # -*- coding: utf-8 -*- from builtins import range f...
[CS231n Assignment 2 #01] 全连接神经网络(Fully-connected Neural Network)
qq_41341454的博客
04-11 5550
文章目录作业介绍1.Fully-Connected Neural Nets 架构2. 初始化作业环境3. 实现全连接层(Affine Layer)3.1 前向传播3.2 反向传播4. ReLU激活函数5. "Sandwich" layers6. 损失层(Loss Layer)7. 两层神经网络（Two-layer network）8. 优化器（Solver）8.1 Solver剖析8.2 实际训...
CS231n Spring 2019 Assignment 2—Fully-Connected Neural Nets(全连接神经网络)
laizi_laizi的博客
10-04 2070
Fully-Connected Neural Nets全连接神经网络Fully-Connected Neural Nets(全连接神经网络)Affine layer: foward/backwardReLU activation: forward/backward"Sandwich" layersTwo-layer networkMultilayer networkUpdate rulesSGD+...
cs231n作业：Assignment2-Fully-Connected Neural Nets
MR CODER
02-27 758
fc_net.py from builtins import range from builtins import object import numpy as np from cs231n.layers import * from cs231n.layer_utils import * class TwoLayerNet(object): """ A two-layer fu...
CS231n笔记2--Fully Connected Neural Network与Activation Function
u012767526的专栏
05-14 7688
Fully Connected Neural Network与Activation Function神经网络–Fully Connect Neural Network一个最简单的神经网络 hw,b=f(x1w1+x2w2+x3w3+b)=f(XW+b)h_{w,b}=f(x_1w_1+x_2w_2+x_3w_3+b)=f(XW+b) 向量化的python代码def f(z): retur
斯坦福深度学习课程cs231n assignment2作业笔记四：Fully-Connected Neural Nets
持久决心的博客
10-11 2600
在有引导的情况下，发现具体实现和相关原理并不难。可是在学习这个课程之前，这些知识点对于博主来说都是不想去理解的理论知识，更没想过手动实现。不得不说，大牛的课程就是牛啊。跟着走了一遍之后，以前感觉底层的东西都理解的很透彻。 本博客只贴出代码，给大家自己编写时有一个参考。不会去详细解释原理 作业内容 以更加模块化的方式实现全连接神经网络，主要包括： 实现诸如affine，relu等等层的前向计算以及...
CS231n-assignment2-Dropout
Esaka
07-20 814
Dropout是一种正则化神经网络的技术，它通过在前向传递过程中将一些特征随机设置为零。在本练习中，您将实现一个dropout层，并修改完全连接的网络以选择使用dropout In[1]: # As usual, a bit of setup from __future__ import print_function import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from cs231n.classifiers.fc_net im
斯坦福cs231n课程记录——assignment2 FullyConnectedNets
weixin_39880579的博客
02-07 3147
目录 作业目的 网络层实现 优化方法实现 作业问题记录 参考文献 一、作业目的 之前做了一个Two-layer neural network的作业，但是其损失函数和反向传播都是在一个函数中实现的，并没有实现模块化，因此不适合复杂网络结构的开发。因此本作业目的在于将各功能模块化，从而较好地实现复杂网络的搭建。 二、网络层实现 1.affine_layer(layers.py) 1....
[CS231n Assignment 2 #02 ] 批量归一化[BatchNormalization]
qq_41341454的博客
04-11 1715
文章目录作业介绍1. 批量归一化（Batch Normalization）1.1 BN层的前向传播(forward)1.2 BN层的反向传播1.3 Fully Connected Nets with Batch Normalization2. Batchnorm for deep networks3. Batch normalization and initialization4. Batch ...
[CS231n Assignment 2 #03 ] 随机失活（Dropout）
qq_41341454的博客
12-11 797
文章目录作业介绍 作业介绍 课堂介绍：[Lecture 7 ] Training Neural Networks II（训练神经网络II） 作业主页：Assignment 2 作业目的：为了使深度神经网络更好的得到训练，一个方案是使用更复杂的优化方法：SGD+Momentum，Adam，RMSProp等。另一个方案就是改变网络结构，比如我们这节要完成的批量归一化。 官方示例代码： Assignment 2 code 作业源文件 BatchNormlization.ipynb ...
CS231n 2016 通关 第五、六章 Fully-Connected Neural Nets 作业
weixin_33690367的博客
06-04 195
要求：实现任意层数的NN。 每一层结构包含： 　　 　　1、前向传播和反向传播函数；2、每一层计算的相关数值 cell 1 依旧是显示的初始设置 1 # As usual, a bit of setup 2 3 import time 4 import numpy as np 5 import matplotlib.pyplot as plt 6 from c...
cs231n assignment2 FullyConnectedNets
likyoo的博客
02-03 1510
Affine layer: foward import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from cs231n_2.classifiers.fc_net import * from cs231n_2.data_utils import get_CIFAR10_data from cs231n_2.gradient_...
【cs231n】Assignment2学习记录FullyConnectedNets.ipynb
LeFantasque的博客
05-13 242
也是参考了各路大佬的方法，感觉在fc-net.py中，将affine层、bn层、relu层先在layers.py中集成起来的做法比较方便，先留个记录，之后再编辑。
【学习笔记】cs231n-assignment2-FullyConnectedNets
KammyIsTheBest的博客
08-09 2720
    前言 大家好，我是Kay，小白一个。以下是我完成斯坦福 cs231n-assignment2-FullyConnectedNets 这份作业的做题过程、思路、踩到的哪些坑、还有一些得到的启发和心得。希望下面的文字能对所有像我这样的小白有所帮助。 在之前我们有训练过一个两层的全连接网络，但是我们把求损失函数和求梯度放在同一个 function 里了，这不够“模块化”，等以后遇到更大型的网...
2020 cs231n 作业2笔记 FullyConnectedNets
cheetah023的博客
07-20 2667
FullyConnectedNets 简介： 神经网络的一般架构可以看作是把很多个layer拼接起来的，如果我们把每个layer的前向传播和反向传播单独实现，这样就可以比较方便的将多个任意layer拼接起来。 affine_forward 实现线性layer的前向传播： def affine_forward(x, w, b): """ Computes the forward pass for an affine (fully-connected) layer. T
CS231n Assignment2--Fully-connected Neural Network
ForLearning
02-26 2684
课程网址：http://cs231n.github.io/assignments2016/assignment2/ 主要目的是保存一下一个比较完整的全连接神经网络代码，不带说明了，代码说明也比较详细。 dataset.py # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np def unpickle(file): import c
cs231n'18： Assignment 2 | FullyConnectedNets
FortiLZ的博客
06-28 2117
Assignment 2 | FullyConnectedNets gradient check函数的不同实现 到目前为止用到了三个gradient check函数，分别是：grad_check_sparse，eval_numerical_gradient，eval_numerical_gradient_array。 eval_numerical_gradient def eval...
#cs231n#Assignment2：FullyConnectedNets.ipynb
LiuSpark
03-19 4376
根据自己的理解和参考资料实现了一下 FullyConnectedNets.ipynbFully-Connected Neural NetsIn the previous homework you implemented a fully-connected two-layer neural network on CIFAR-10. The implementation was simple but
CS231n -- assigment2 FullyConnectedNet \ BN \ Dropout
donghai_yu的博客
03-18 931
都大三下了，课业还是很重，被光纤光学虐了两天，今天终于可以继续开始撸CS231n啦\^o^/.这次是Fully-connected Nerual Network + Batch Normalization + Dropout.Part 1 Fully-connected Nerual Network在assignment1中，我们已经完成了一个两层的全连接层，实现比较简单但模块化不够好。现在我们要...
CS231n Assignment1 Python实现参考指南
根据提供的信息，这里将对CS231n课程的Assignment 1进行知识点的梳理，并结合相关文件进行详细说明。 ### 知识点概述 CS231n是斯坦福大学开设的一门关于计算机视觉的课程，由李飞飞教授授课。该课程面向研究生和...
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