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深度学习CAFFE的代码怎么读

楼上的大神回答的都很好了,非常感谢。这里我想说一下我自己学习caffe的方式,限于时间篇幅,并不想深入到具体的实现细节,只是从大的方向上谈谈,因为讲清楚一个细节都是一篇博客的篇幅了。 1.学习程序的第一步,先让程序跑起来,看看结果,这...

1.学习程序的第一步,先让程序跑起来,看看结果,这样就会有直观的感受。 Caffe的官网上Caffe | Deep Learning Framework 提供了很多的examples,你可以很容易地开始训练一些已有的经典模型,如LeNet。我建议先从 LeNet MNIST Tutorial开始,因...

1.学习程序的第一步,先让程序跑起来,看看结果,这样就会有直观的感受。 Caffe的官网上Caffe | Deep Learning Framework 提供了很多的examples,你可以很容易地开始训练一些已有的经典模型,如LeNet。我建议先从 LeNet MNIST Tutorial开始,因...

Caffe就像一个你平常编程中Project,你可以使用IDE或者GDB去调试它,这里我们不细说调试的过程。你可以先跟踪前向传播的过程,无非就是从高层次到低层次的调用Forward函数,Solver->Net->Layer->Specific Layer (Convolution等...).后向传播也类似。

从Geoffrey Hinton 2006年的论文算起,这一波深度学习(DL)浪潮才10年,而如果只算国内,深度学习的流行也不过5年,尽管如此,深度学习现在已经扎根中国互联网,成为BAT、京东、360、今日头条等公司的基础技术和战略技术,与之伴随的,则是深度...

调整cnn网络结构需要增加或者减少layer的层数,并且更改layer的类型,比如在现有的conv层和pooling层后面继续增加conv层和pooling层,目的是为了提取更高层次的特征。当然你也可以增加全连接层数目(那么做训练会变慢--、),修改激活函数和填充...

这个我觉得不一定吧,深度学习平台没有好坏之分,只能说每个平台的特点都不一样,选哪个都可以,关键是当你选定平台准备开始做的时候,尽量就不要换了。我目前用的是caffe,其实百度自己平台PaddlePaddle也是可以的--、还有,你如果想去读源码的...

caffe基于c++做的,里面代码都是现成的,会用,看得懂就行了,主要的还是深度学习的原理要好好学习,比如神经网络,bp算法,机器学习的一些知识,图像识别的一些知识

由于caffe的examples里有MNIST两个单独的softmax(即mnist)和contrastive(即siamese)网络结构,所以实现两者的结合是相对容易些的,这里我们提供一种方法即通过修改部分的caffe源码来达到这个目的。 本文的代码见百度云盘,链接: http://pan....

Caffe是目前深度学习比较优秀好用的一个开源库,采样c++和CUDA实现,具有速度快,模型定义方便等优点。学习了几天过后,发现也有一个不方便的地方,就是在我的程序中调用Caffe做图像分类没有直接的接口。Caffe的数据层可以从数据库

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