240 发简信
  • 神经网络 之 思考与讨论(1)

    引入: training set 的accuracy 和 validation or test set的accuracy 的关系. traini...

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    transfer learning and fine tuning

    transfer learning / fine tuning 卷积神经网络需要大量的数据和资源来进行训练, 例如, imagenet ILSV...

  • 图像预处理 之 术语中英对照

    图像本身就是一个2维或3维矩阵, 一些数字图像的预处理操作实际就是对矩阵进行操作, 以下是最近遇到的一些英文术语, 本文把对应的中文描述写清楚....

  • keras 之 迁移学习,改变VGG16输出层,用imagenet权重retrain.

    迁移学习, 用现成网络,跑自己数据: 保留已有网络除输出层以外其它层的权重, 改变已有网络的输出层的输出class 个数. 以已有网络权值为基础...

  • 火星坐标, WGS84坐标, 百度坐标

    地图坐标系目前包括: 地球坐标 (WGS84) WGS84:World Geodetic System 1984,是为GPS全球定位系统使用而建...

  • 深度学习 之 data augmentation

    深度学习是基于数据驱动的学科,通过data augmentation(数据扩张)可以有效的进行数据扩张并进行一些数据normalized操作. ...

  • CNN 之 fine-tune methods

    CNN 的基本结构是由卷基层和全连接层构成的. 对于在大规模数据集(例如ImageNet)上训练好的网络, 我们可以利用它的权重来帮助我们实现我...

  • keras 自带VGG16 net 参数分析

    对VGG16 这类keras自带的网络分析有感,写在这里.查看VGG16在keras中的说明文档,可以这样: 然后(在jupyter noteb...

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    MINIST数据库 之 本地图片化

    MINIST 数据库作为机器学习入门数据库之一, 被广泛使用. 其中包含了共70,001张手写字符0-9的28x28的图片. 原始的MINIST...