caffe深度学习网络(.prototxt)在线可视化工具：Netscope Editor

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Caffe 深度学习框架上手教程

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[caffe]深度学习之图像分类模型VGG解读

一.简介 vgg和googlenet是2014年imagenet竞赛的双雄,这两类模型结构有一个共同特点是go deeper.跟googlenet不同的是,vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架,尤其是跟alexnet框架非常像,vgg也是5个group的卷积.2层fc图像特征.一层fc分类特征,可以看做和alexnet一样总共8个part.根据前5个卷积group,每个group中的不同配置,vgg论文中给出了A~E这五种配置,卷积层数从8到16递增.从论文中可以看到从8到16随着

【转】[caffe]深度学习之图像分类模型AlexNet解读

[caffe]深度学习之图像分类模型AlexNet解读 原文地址:http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/39938097 本文章已收录于:  深度学习知识库  分类: deep learning(28)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军.要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用,就逃不开研究alexn

Ubuntu 14.04 安装caffe深度学习框架

简介:如何在ubuntu 14.04 下安装caffe深度学习框架. 注:安装caffe时一定要保持网络状态好,不然会遇到很多麻烦.例如下载不了,各种报错. 一.安装依赖包 $ sudo apt-get install git$ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler $ sudo apt-get ins

深度学习网络调参技巧

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social 之前曾经写过一篇文章,讲了一些深度学习训练的技巧,其中包含了部分调参心得:深度学习训练心得.不过由于一般深度学习实验,相比普通机器学习任务,时间较长,因此调参技巧就显得尤为重要.同时个人实践中,又有一些新的调参心得,因此这里单独写一篇文章,谈一下自己对深度学习调参的理解,大家如果有其他技巧,也欢迎多多交流. 好的实验环境是成功的一半 由于深度学习实

<深度学习优化策略-3> 深度学习网络加速器Weight Normalization_WN

前面我们学习过深度学习中用于加速网络训练.提升网络泛化能力的两种策略:Batch Normalization(Batch Normalization)和Layer Normalization(LN).今天讨论另一种与它们类似的策略:Weight Normalization(Weight Normalization).Weight Normalization是Batch Normalization的一种变体,与Batch Normalization最大不同点:对神经网络的权值向量W进行参数重写Re

Caffe深度学习计算框架

Caffe | Deep Learning Framework是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 Yangqing Jia,目前在Google工作.Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换: 1 Caffe::set_mode(Caffe::GPU); Caffe的优势 上手快:模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出. Caffe给出了模型的定义.最优化设置以及预训练的权重,

Caffe 深度学习框架介绍

转自:http://suanfazu.com/t/caffe/281 Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清,目前在Google工作. Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换: Caffe::set_mode(Caffe::GPU); Caffe的优势 上手快:模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出.Caffe给出了模型的定义.最优化设置以及预训练的权重,方便立

深度学习网络训练技巧汇总

转载请注明:炼丹实验室新开了一个专栏,为什么叫炼丹实验室呢,因为以后会在这个专栏里分享一些关于深度学习相关的实战心得,而深度学习很多人称它为玄学,犹如炼丹一般.不过即使是炼丹也是可以摸索出一些经验规律的,希望和各位炼丹术士一起多多交流. 训练技巧对深度学习来说是非常重要的,作为一门实验性质很强的科学,同样的网络结构使用不同的训练方法训练,结果可能会有很大的差异.这里我总结了近一年来的炼丹心得,分享给大家,也欢迎大家补充指正. 参数初始化. 下面几种方式,随便选一个,结果基本都差不多.但是一定要做