發(fā)簡信
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 之 思考與討論(1)
引入: training set 的accuracy 和 validation or test set的accuracy 的關(guān)系. traini...
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transfer learning and fine tuningtransfer learning / fine tuning 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的數(shù)據(jù)和資源來進(jìn)行訓(xùn)練, 例如, imagenet ILSV...
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圖像預(yù)處理 之 術(shù)語中英對照
圖像本身就是一個2維或3維矩陣, 一些數(shù)字圖像的預(yù)處理操作實際就是對矩陣進(jìn)行操作, 以下是最近遇到的一些英文術(shù)語, 本文把對應(yīng)的中文描述寫清楚....
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keras 之 遷移學(xué)習(xí),改變VGG16輸出層,用imagenet權(quán)重retrain.
遷移學(xué)習(xí), 用現(xiàn)成網(wǎng)絡(luò),跑自己數(shù)據(jù): 保留已有網(wǎng)絡(luò)除輸出層以外其它層的權(quán)重, 改變已有網(wǎng)絡(luò)的輸出層的輸出class 個數(shù). 以已有網(wǎng)絡(luò)權(quán)值為基礎(chǔ)...
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火星坐標(biāo), WGS84坐標(biāo), 百度坐標(biāo)
地圖坐標(biāo)系目前包括: 地球坐標(biāo) (WGS84) WGS84:World Geodetic System 1984，是為GPS全球定位系統(tǒng)使用而建...
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深度學(xué)習(xí) 之 data augmentation
深度學(xué)習(xí)是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的學(xué)科,通過data augmentation(數(shù)據(jù)擴(kuò)張)可以有效的進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)張并進(jìn)行一些數(shù)據(jù)normalized操作. ...
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CNN 之 fine-tune methods
CNN 的基本結(jié)構(gòu)是由卷基層和全連接層構(gòu)成的. 對于在大規(guī)模數(shù)據(jù)集(例如ImageNet)上訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò), 我們可以利用它的權(quán)重來幫助我們實現(xiàn)我...
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keras 自帶VGG16 net 參數(shù)分析
對VGG16 這類keras自帶的網(wǎng)絡(luò)分析有感,寫在這里.查看VGG16在keras中的說明文檔,可以這樣: 然后(在jupyter noteb...
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MINIST數(shù)據(jù)庫 之 本地圖片化MINIST 數(shù)據(jù)庫作為機(jī)器學(xué)習(xí)入門數(shù)據(jù)庫之一, 被廣泛使用. 其中包含了共70,001張手寫字符0-9的28x28的圖片. 原始的MINIST...