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最新推荐文章于 2022-07-11 10:56:22 发布
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Caffe-10-微调finetune-概念+操作步骤
大数据与计算机视觉
08-02 1492
微调的概念 win下caffe微调教程1 为什么finetune 什么是finetune finetune 与 scrachtch的区别 scrachtch fine-tuning finetune怎么操作 准备数据集 计算数据集的mean文件 调整网络层参数 输入层的source 和 meanfile 最后一层输出层的类别数 最后一层改名 其他不是必须的 lr crop_size 修改Solver
Transfer Learning & Fine-tune (迁移学习与模型微调)
dugudaibo的博客
09-13 1366
Transfer Learning & Fine-tune (迁移学习与模型微调)   
Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks
纸上得来终觉浅
08-05 866
http://lamda.nju.edu.cn/weixs/project/CNNTricks/CNNTricks.html
Must Know Tips_Tricks in Deep Neural Networks.pdf
06-13
数据增广、图像预处理、网络初始化、训练过程中的技巧、激活函数的选择、不同正则化方法、来自于数据的洞察、集成多个深度网络的方法
[免费完整版]Neural Networks Tricks of the Trade
09-13
Neural Networks: Tricks of the Trade, Second Edition Editors: Grégoire Montavon, Geneviève B. Orr, Klaus-Robert Müller 有关神经网络、深度学习Tricks的入门经典书籍。
Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks (by Xiu-Shen Wei)
u014114990的专栏
12-21 1649
Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks (by Xiu-Shen Wei) 转载于http://lamda.nju.edu.cn/weixs/project/CNNTricks/CNNTricks.html    Deep Neural Networks, especially Convolutional Neura
MXNet的预训练：fine-tune.py源码详解
AI之路
06-28 5966
在MXNet框架下，如果要在一个预训练的模型上用你的数据fine-tune一个模型（或者叫迁移学习，即你的模型的参数的初始化不再是随机初始化，而是用别人的在大数据集上训练过的模型的参数来初始化你的模型参数），可以采用MXNet项目自带的fine-tune.py脚本，路径是~/mxnet/example/image-classification/fine-tune.py，这里的mxnet就是你从mxn
finetune-images
11-03
标题"finetune-images"表明我们关注的是利用Caffe框架对预训练模型进行图像分类任务的微调过程。Caffe是一种高效、开源的深度学习框架，广泛应用于图像识别、目标检测等任务。 描述中提到的“caffe finetune 训练...
机器学习：self-paced 和 fine-tuning
ZwaterZ的博客
07-11 916
    在实践中，由于数据集不够大，很少有人从头开始训练网络。常见的做法是使用预训练的网络（例如在ImageNet上训练的分类1000类的网络）来重新fine-tuning（也叫微调），或者当做特征提取器。以下是常见的两类迁移学习场景：1 卷积网络当做特征提取器。使用在ImageNet上预训练的网络，去掉最后的全连接层，剩余部分当做特征提取器（例如AlexNet在最后分类器前，是4096维的特征向量）。这样提取的特征叫做CNN codes。得到这样的特征后，可以使用线性分类器（Liner SVM、Softm
CNNTricks_slide_Must Know Tricks in DNNs（魏秀参）
02-13
CNNTricks_slide_Must Know Tricks in DNNs（魏秀参）
Must known Tips/Tricks in Deep Neural Networks(译文)
dp_BUPT的博客
10-21 3355
深度神经网络（DNN），尤其是卷积神经网络（CNN），使得由多个处理层组成的运算模型可以学习到数据的多层抽象表示。这些方法极大地提高了视觉物体识别、物体探测、文本识别以及其他诸如药物发现和生物学等领域的最先进的水准。除此之外，很多关于这些主题的具有实质性内容的文章也相继发表，同时很多高质量的CNN开源软件包也被广泛传播。当然也出现了很多有关CNN的教程和CNN软件使用手册。但是，唯一缺少的可能是一个
深度学习之----Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks
zxyhhjs2017的博客
07-17 1001
http://210.28.132.67/weixs/project/CNNTricks/CNNTricks.html
tips/tricks in deep neural network
fffupeng的博客
06-14 480
1、数据集的扩增     现在数据集扩增成为训练深度网络的必须步骤 1.1 水平翻转，随机剪裁，颜色抖动（color jittering）（HSV空间中，改变s和v分量） 1.2 fancy pca step1: 计算rgb三个分量的协方差（注意转为一维） im = cv.imread('1_1.png')#读入图片数据 b,g,r = c
Must Know Tips/tricks in DNN
m0_37340649的博客
03-17 393
Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks (by Xiu-Shen Wei) 转载于http://lamda.nju.edu.cn/weixs/project/CNNTricks/CNNTricks.html    Deep Neural Networks, especially Convolutional Neural
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