weilongyitian

摘要：对caffe的学习参考大佬博客，本文试图将最近阶段的学习做一个总结。训练一个神经网络最少需要准备以下文件，便可训练。 1. Data 在前面Layers of caffe章节中的数据data layers中介绍两种数据，lmbd和image.txt 2. net.prototxt 需要构建网络结阅读全文

posted @ 2019-01-08 15:22 weilongyitian 阅读(371) 评论(0) 推荐(0)

Layers Of Caffe

摘要：本文试图描述构建一个网络结构的layers，可以用prototxt脚本直接写，也可以用python接口实现。最简单的神经网络包含但不限于以下四部分：数据层（Data）： Data、ImageData 激活层（Activation）： sigmoid、tanh、relu 视觉层（vision）：阅读全文

posted @ 2019-01-08 10:59 weilongyitian 阅读(267) 评论(0) 推荐(0)

2019年1月7日

Solver Of Caffe

摘要：本文旨在解决如何编写solver文件。 Solver的流程： 1. 设计好需要优化的对象，以及用于学习的训练网络和用于评估的测试网络。（通过调用另外一个配置文件prototxt来进行） 2. 通过forward和backward迭代的进行优化来跟新参数。 3. 定期的评价测试网络。（可设定多少次训阅读全文

posted @ 2019-01-07 14:18 weilongyitian 阅读(242) 评论(0) 推荐(0)

2019年1月4日

Data Preprocess

摘要：本文试图解决一个问题，即我们自定义的数据如何训练模型？初识深度学习，我们接触手写数字识别模型，但是批次数据是mnist已经定义好的，我们现在有自己的图片如何做成批次进行训练模型。现在我们将准备好的原始数据放在flower_photos下的文件夹下面，里面又分类包含五种花，文件夹的名字即为类名，每种阅读全文

posted @ 2019-01-04 13:55 weilongyitian 阅读(654) 评论(0) 推荐(0)

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