深度學習與計算機視覺系列(1)_基礎介紹
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深度學習與計算機視覺系列(1)_基礎介紹
出處：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49876119 宣告：版權所有，轉載請註明出處，謝謝。 1.背景 計算機視覺/computer v
深度學習與計算機視覺系列(10)_細說卷積神經網路
1. 前言 前面九講對神經網路的結構，元件，訓練方法，原理等做了介紹。現在我們回到本系列的核心：計算機視覺，神經網路中的一種特殊版本在計算機視覺中使用最為廣泛，這就是大家都知道的卷積神經網路。卷積神經網路和普通的神經網路一樣，由『神經元』按層級結構組成
斯坦福CS231n深度學習與計算機視覺課程學習筆記（1）——Introduction
這是一門關於計算機視覺的課程，基於一種專用的模型架構，叫做神經網路（更細一點說，是卷積神經網路CNN）。計算機視覺是人工智慧領域中發展最為迅猛的一個分支，是一個與很多領域緊密關聯的學科。視覺資訊，或者叫畫素資訊是最難被利用的資訊，可以把它稱之為“網際網路中的暗物質”。我們現在
深度學習與計算機視覺[CS231N] 學習筆記（4.1）：反向傳播（Backpropagation）
在學習深度學習的過程中，我們常用的一種優化引數的方法就是梯度下降法，而一般情況下，我們搭建的神經網路的結構是：輸入→權重矩陣→損失函式。如下圖所示。 而在給定輸入的情況下，為了使我們的損失函式值達到最小，我們就需要調節權重矩陣，使之滿足條件，於是，就有了本
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深度學習與計算機視覺(PB-04)-rank-N準確度
在我們深入討論高階深度學習主題(如遷移學習)之前，先來了解下rank-1、rank-5和rank-N準確度的概念。當你在閱讀深度學習相關文獻時，尤其是關於計算機視覺和影象分類，你很可能會看到關於rank-N 準確度。例如，幾乎所有在ImageNet資料集上驗證的機器學習方法的論文都給出了ra
深度學習與計算機視覺(PB-03)-特徵提取
從這節開始，我們將討論關於遷移學習的內容，即用預先訓練好的模型（往往是在大型資料上訓練得到的）對新的資料進行學習. 首先，從傳統的機器學習場景出發，即考慮兩個分類任務： 第一個任務是訓練一個卷積神經網路來識別影象中的狗和貓。 第二個任務是訓練一個卷積神經網路識別三
深度學習與計算機視覺(PB-02)-資料增強
在深度學習實踐中，當訓練資料量少時，可能會出現過擬合問題。根據Goodfellow等人的觀點，我們對學習演算法的任何修改的目的都是為了減小泛化誤差，而不是訓練誤差。 我們已經在sb[後續補充]中提到了不同型別的正則化手段來防止模型的過擬合，然而，這些都是針對引數的正則化形式，往往要求我們
深度學習與計算機視覺(PB-09)-使用HDF5儲存大資料集
到目前為止，我們使用的資料集都能夠全部載入到記憶體中。對於小資料集，我們可以載入全部影象資料到記憶體中，進行預處理，並進行前向傳播處理。然而，對於大規模資料集(比如ImageNet),我們需要建立資料生成器，每次只訪問一小部分資料集（比如mini-batch），然後對batch資料進行預處理
深度學習與計算機視覺(PB-08)-應用深度學習最佳途徑
在Starter Bundle第10章中，我們提到了訓練一個神經網路模型所需要的四個因素，即： 資料集 loss函式 神經網路結構 優化演算法 有了這四個因素，實際上我們是可以訓練任何深度學習模型，但是，我們如何訓練得到一個最優的深度學習模型？如果效果
深度學習與計算機視覺(PB-10)-Kaggle之貓狗比賽
在第9節中，我們提到了當資料太大無法載入到記憶體中時，如何使用HDF5儲存大資料集——我們自定義了一個python指令碼將原始影象資料集序列化為高效的HDF5資料集。在HDF5資料集中讀取影象資料集可以避免I/O延遲問題，從而加快訓練過程。 假設我們有N張儲存在磁碟上的影象資料，之前的做
深度學習與計算機視覺(PB-07)-優化演算法
在之前的章節中，我們只研究和使用了隨機梯度下降法(SGD)來優化網路模型，但是，在深度學習中還有其他高階的優化演算法，這些高階方法可以加速訓練過程或者提高準確度: 在可接受的準確度下，高階演算法可以減少訓練時間(比如更少的迭代次數epochs)。 模型可以更好的適應其他超引
深度學習與計算機視覺(PB-06)-模型整合
在本章中，我們將探討整合方法的概念——多個分類器合併成一個大型元分類器的過程。將多個模型的平均結果最為最終結果，可以比隨機的單一模型獲得更高的效能（比如準確度）。事實上，幾乎你所看到的在ImageNet資料挑戰賽上獲得最佳的結果都是通過整合多個卷積神經網路結果得到的。 首先，我們將討論下
深度學習與計算機視覺(PB-05)-網路微調
在第3節中，我們學習瞭如何將預訓練好的卷積神經網路作為特徵提取器。通過載入預訓練好的模型，可以提取指定層的輸出作為特徵向量，並將特徵向量儲存到磁碟。有了特徵向量之後，我們就可以在特徵向量上訓練傳統的機器學習演算法(比如在第3節中我們使用的邏輯迴歸模型)。當然對於特徵向量，我們也可以使用手工提
深度學習與計算機視覺(PB-12)-ResNet
系列學習： 深度學習與計算機視覺(PB-13)—ImageNet資料集準備 深度學習與計算機視覺(PB-12)—ResNet 深度學習與計算機視覺(PB-11)—GoogLeNet 深度學習與計算機視覺(PB-10)—Kaggle之貓狗比賽 深度學習與計算
深度學習與計算機視覺： 搞懂反向傳播演算法的四個基本方程
BP演算法，在深度神經網路的發展中有著舉足輕重的地位，對於反向傳播演算法的推導過程，各種資料介紹可謂是多不勝數。但，由於深度神經網路的複雜性，要比較深刻的理解反向傳播演算法還是需要自己手動的推導一遍。 本文以前篇深度學習與計算機視覺： 深度學習必知基本概念以及鏈式求導介紹了神經網路的反向傳播中的鏈式求導法則
深度學習與計算機視覺： 深度學習必知基本概念以及鏈式求導
深度學習與計算機視覺，開篇。 深度學習的幾個基本概念 反向傳播演算法中的鏈式求導法則。 關於反向傳播四個基本方程的推導過程，放在下一篇。 深度學習基礎 深度學習的幾度沉浮的歷史就不多說了，這裡梳理下深度學習的一些基本概念，做個總結記錄，內容多來源於網路。 神