weixin_44446028的博客

原创 CNN网络中各层计算细节

卷积层我们以VGG-16的第一层卷积为例：输入图像224×224×3，输出224×224×64，卷积核大小3×3。计算量：参数量：再举一个例子，VGG-16的最后一个卷积层：输入14×14×512，输出14×14×512，卷积核大小3×3。计算量：参数量：全连接层全连接的计算量和参数量考虑VGG-16的最后一个全连接层：上层神经元数为4096，下层神经元数为1000。这样...

原创 End to End 端到端的理解

首先与非end to end进行比较与非end to end比较在非end to end中，首先要人工对数据进行大量的处理举例：自然语言处理中，非end to end的学习需要对语音识别之前要经过两步处理：解析器(Parser) 注释文本和情感分类器(Sentiment Classifier)预测文本解析器是对文本进行标注，比如形容词（好，坏，糟糕等），情感分类器再来预测文本是正面的还是...

原创 结合mobilenet理解神经网络时间复杂度计算

具体计算过程详见此人博客传统卷积计算但是depthwise Convolution过程与传统卷积过程有点差别传统Convolution卷积过程：单个filter：多个filter：depthwise convolution 卷积过程论文中对depthwise convolution的定义：论文中对卷积过程的描述：即每一个卷积核对输入通道进行卷积我的个人理解手绘图：所以...

原创 Caffe中各层的参数问题

1. solver中的参数net: "models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt" test_iter: 1000 # 与batch_size结合起来test_interval: 1000 # 每1000次进行一次测试base_lr: 0.01 # 开始的学习率lr_policy: "step" # 学习率的dro...

转载 MobileNetV2

相比V1，MobileNetV2主要使用了Inverted Residuals和Linear Bottlenecks，此篇论文中有许多点未能完全理解，先放一篇别的同学的笔记，有机会再仔细看看论文。链接: link.链接: 知乎...

转载 MobileNetV1笔记（转载）

链接: 转载

转载 标准卷积和深度可分离卷积以及Inception系列

转载 CNN中卷积层的计算细节

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29119239卷积层尺寸的计算原理输入矩阵格式：四个维度，依次为：样本数、图像高度、图像宽度、图像通道数输出矩阵格式：与输出矩阵的维度顺序和含义相同，但是后三个维度（图像高度、图像宽度、图像通道数）的尺寸发生变化。权重矩阵（卷积核）格式：同样是四个维度，但维度的含义与上面两者都不同，为：卷积核高度、卷积核宽度...

原创 【机器学习】单层卷积网络理解

Summary Of notationIf layer l is a convolution layerf[l] = filter过滤器 （有的也称kernel 核）p[l] = paddings[l] = stride步长nc[l] = number of filter (也是输出图片通道数量)Each filter is : f[l]×f[l]×nc[l-1](H×W×输入图片通...

转载 【Caffe框架】如何训练自己的数据

一、准备数据（此阶段准备自己的数据，讲图片数据放在caffe/data目录下）有条件的同学，可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images，下载imagenet图片来训练。但是我没有下载，一个原因是注册账号的时候，验证码始终出不来（听说是google网站的验证码，而我是上不了google的）。第二个原因是数据太大了。。。我去网上找...

原创 【caffe框架】python格式的均值计算

如果我们要使用python接口，或者我们要进行特征可视化，可能就要用到python格式的均值文件了。首先，我们用lmdb格式的数据，计算出二进制格式的均值，然后，再转换成python格式的均值。python脚本：#!/usr/bin/env pythonimport numpy as npimport sys,caffeif len(sys.argv)!=3: print "U...

原创 【机器学习随笔】术语的简单理解

数据集：一组记录的集合，每条记录是关于一个事件或对象的描述，称为“样本”。属性，特征：反映事件或对象在某方面的表现或性质的属性控件，样本空间，输入控件：属性张成的空间–（属性组成的坐标轴）特征向量：空间中的一点训练数据：训练过程中使用的数据，其中每个样本称为训练样本训练集：训练样本组成的集合假设：学得模型对应了关于数据的某种潜在规律而潜在规律本身，则称为“真相”或“真实”，学习过程就...

原创 【Java基础】ArrayList集合输出的四种方式和Iterator迭代器的使用

List集合输出Iterator迭代器的使用迭代器（Iterator）　　迭代器是一种设计模式，它是一个对象，它可以遍历并选择序列中的对象，而开发人员不需要了解该序列的底层结构。迭代器通常被称为“轻量级”对象，因为创建它的代价小。　　Java中的Iterator功能比较简单，并且只能单向移动：　　(1) 使用方法iterator()要求容器返回一个Iterator。第一次调用Itera...

原创 【Java基础】数组

数组数组的输出public static String toString(int[] a)数组是一个引用类型，所以要区分相等和复制的区别例如：int [] a={1,2},b; b = a;那么 a和b值相同，即 a 的引用和 b 的引用相同。a和b的内存空间相同。显然，若想要复制数组的值，即改变一个数组的值，另一个数组不会发生改变，则直接数组引用赋值（相等）就会出现错误。数...

原创 Hello 优快云！！

我的第一篇博客此博客用来记录我我学习遇到的问题，同时希望提高自己表达能力。