bonelee - 博客园

2018年3月9日

摘要： In MATLAB, there is a very useful function called 'reshape', which can reshape a matrix into a new one with different size but keep its original data. 阅读全文

posted @ 2018-03-09 21:43 bonelee 阅读(186) 评论(0) 推荐(0)

Python：SMOTE算法——样本不均衡时候生成新样本的算法

摘要： Python：SMOTE算法直接用python的库， imbalanced-learn imbalanced-learn is a python package offering a number of re-sampling techniques commonly used in dataset 阅读全文

posted @ 2018-03-09 17:26 bonelee 阅读(38328) 评论(0) 推荐(1)

CNN 文本分类模型优化经验——关键点：加卷积层和FC可以提高精度，在FC前加BN可以加快收敛，有时候可以提高精度，FC后加dropout，conv_1d的input维度加大可以提高精度，但是到256会出现OOM。

摘要：迭代一次，acc是98.5%多一点。如果使用： acc是95%多一点点。使用类似 vgg的模型， https://github.com/AhmetHamzaEmra/tflearn/blob/master/examples/images/VGG19.py acc是98.5%多一点,稍微比第一种模阅读全文

posted @ 2018-03-09 16:20 bonelee 阅读(3236) 评论(1) 推荐(0)

padding valid same区别——就是是否补齐0的问题

摘要：参考：https://stackoverflow.com/questions/37674306/what-is-the-difference-between-same-and-valid-padding-in-tf-nn-max-pool-of-t If you like ascii art: "V 阅读全文

posted @ 2018-03-09 11:00 bonelee 阅读(5846) 评论(0) 推荐(0)

神经网络结构设计指导原则——输入层：神经元个数=feature维度输出层：神经元个数=分类类别数，默认只用一个隐层如果用多个隐层，则每个隐层的神经元数目都一样

摘要：神经网络结构设计指导原则原文 http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/52821185 原文 http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/52821185 下面这个神经网络结构设计指导原则是Andr 阅读全文

posted @ 2018-03-09 10:06 bonelee 阅读(6563) 评论(0) 推荐(0)

2018年3月8日

leetcode 766. Toeplitz Matrix

摘要： A matrix is Toeplitz if every diagonal from top-left to bottom-right has the same element. Now given an M x N matrix, return True if and only if the m 阅读全文

posted @ 2018-03-08 23:22 bonelee 阅读(205) 评论(0) 推荐(0)

神经网络的结构汇总——tflearn

摘要：一些先进的网络结构： # https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/highway_dnn.py # -*- coding: utf-8 -*- """ Deep Neural Network for MNIST d 阅读全文

posted @ 2018-03-08 17:41 bonelee 阅读(1913) 评论(6) 推荐(0)

积神经网络的参数优化方法——调整网络结构是关键！！！你只需不停增加层，直到测试误差不再减少.

摘要：积神经网络(CNN)的参数优化方法 from：http://blog.csdn.net/u010900574/article/details/51992156 著名：本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷阅读全文

posted @ 2018-03-08 15:45 bonelee 阅读(56401) 评论(1) 推荐(8)

Batch Normalization原理及其TensorFlow实现——为了减少深度神经网络中的internal covariate shift，论文中提出了Batch Normalization算法，首先是对”每一层“的输入做一个Batch Normalization 变换

摘要：批标准化（Bactch Normalization，BN）是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的，随着神经网络深度加深，训练起来就会越来越困难，收敛速度回很慢，常常会导致梯度弥散问题(Vanishing Gradient Problem)。统计机器学习中有一个经典的假设:Source Doma 阅读全文

posted @ 2018-03-08 15:26 bonelee 阅读(8942) 评论(1) 推荐(2)

Batch Normalization

摘要： tflearn里例子 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_mnist.py LRN是放到pool后面，全连接层前面。 # Building convolutional network netw 阅读全文

posted @ 2018-03-08 14:56 bonelee 阅读(2140) 评论(5) 推荐(0)

将者，智、信、仁、勇、严也。

Hi，我是李智华，华为-安全AI算法专家，欢迎来到安全攻防对抗的有趣世界。

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