王爷的优快云

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在进行深度学习神经网络的训练过程中，为了提高网络模型的准去度，这里就其中的一些技巧进行概要描述大。然而在实际中，在原理和方法几乎定型的时候，我们往往需要针对自己的任务和自己设计的神经网络进行debug才能达到不错的效果，这也就是一个不断调试不断改进的一个过程。这其实也类似于制造业里面的制造工艺。咱们古人练就长生不老丹，便是典型的调参过程。（题外话：长生不老丹里面一味非常重要的药材叫...

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背景：imagenet比赛自2009年开赛，到2017年截赛，催生了众多经典的深度学习神经网络模型，这也就是李飞飞教授团队对行业发展的最大贡献之一。此后的很多网络模型几乎都是基于这些经典的网络模型所衍生。网络发展主要特点：网络加深，增强卷积模块LeNet：LeNet诞生于1998年，网络结构比较完整，包括卷积层、pooling层、全连接层。被认为是CNN的鼻祖。输入32*32*1...

深度学习 Epoch、Batchsize、Batchnumber、Iterations 理解梯度下降法首先让我们来回顾一下这个常见的不能再常见的算法。梯度下降法是机器学习中经典的优化算法之一，用于寻求一个曲线的最小值。所谓"梯度"，即一条曲线的坡度或倾斜率，"下降"指代下降递减的过程。梯度下降法是迭代的，也就是说我们需要多次计算结果，最终求得最优解。梯度下降的迭代质量有助于使输出结果尽可能拟...

参考：https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10512513.html在matplotlib库里，总分成两种绘图方法方法一：函数式绘图 方法二：面向对象式绘图函数式绘图在matplotlib.pyplot里是封装好的函数，用户可以直接调用函数进行绘图。一般的，我们约定 matplotlib.pyplot 取别名为 plt其模块下主要定义如下两方面...

参考：http://stackoverflow.com/questions/22408237/named-colors-in-matplotlibhttp://stackoverflow.com/questions/8409095/matplotlib-set-markers-for-individual-points-on-a-line示例1：plt.subplots(1, 1...

出处：https://github.com/n-kostadinov/cnn-image-classification-cifar-10-from-scratch/blob/master/cnn-image-classification-cifar-10-from-scratch.ipynbImage Classification with CNNIn this project we will b...

出处： https://github.com/wmpscc/SceneRecognize/blob/master/DeepNet.py#!/usr/bin/env python# _*_coding:utf-8_*_import tensorflow as tfimport numpy as npimport osimport timeBATCH_SIZE = 10slim = t...

     出处： https://www.jb51.net/article/134623.htm利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤1.读取图片文件2.产生用于训练的批次3.定义训练的模型（包括初始化参数，卷积、池化层等参数、网络）4.训练1 读取图片文件def get_files(filename): class_train = [] label_train = [] for t...

基本概念：损失函数(Loss function)：计算的是一个样本的误差。损失函数是定义在单个训练样本上的，也就是就算一个样本的误差，比如我们想要分类，就是预测的类别和实际类别的区别，是一个样本的哦，用L表示代价函数(Cost function)：是整个训练集上所有样本误差的平均。代价函数是定义在整个训练集上面的，也就是所有样本的误差的总和的平均，也就是损失函数的总和的平均，有没有...