工厂模式-CaffeNet训练
来源:互联网 发布:php解压缩zip代码 编辑:程序博客网 时间:2024/06/11 05:28
参考链接:http://blog.csdn.net/lingerlanlan/article/details/32329761
RNN神经网络:http://nbviewer.ipython.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/detection.ipynb
官方链接:http://nbviewer.ipython.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/classification.ipynb
参考链接:http://suanfazu.com/t/caffe-shen-du-xue-xi-kuang-jia-shang-shou-jiao-cheng/281/3
模型定义中有一点比较容易被误解,信号在有向图中是自下而上流动的,并不是自上而下。
层的结构定义如下:
1 name:层名称 2 type:层类型 3 top:出口 4 bottom:入口
Each layer type defines three critical computations: setup, forward, andbackward.
- Setup: initialize the layer and its connections once at model initialization.
- Forward: given input from bottom compute the output and send to the top.
- Backward: given the gradient w.r.t. the top output compute the gradient w.r.t. to the input and send to the bottom. A layer with parameters computes the gradient w.r.t. to its parameters and stores it internally.
/home/wishchin/caffe-master/examples/hdf5_classification/train_val2.prototxt
- name: "LogisticRegressionNet"
- layer {
- name: "data"
- type: "HDF5Data"
- top: "data"
- top: "label"
- include {
- phase: TRAIN
- }
- hdf5_data_param {
- source: "hdf5_classification/data/train.txt"
- batch_size: 10
- }
- }
- layer {
- name: "data"
- type: "HDF5Data"
- top: "data"
- top: "label"
- include {
- phase: TEST
- }
- hdf5_data_param {
- source: "hdf5_classification/data/test.txt"
- batch_size: 10
- }
- }
- layer {
- name: "fc1"
- type: "InnerProduct"
- bottom: "data"
- top: "fc1"
- param {
- lr_mult: 1
- decay_mult: 1
- }
- param {
- lr_mult: 2
- decay_mult: 0
- }
- inner_product_param {
- num_output: 40
- weight_filler {
- type: "gaussian"
- std: 0.01
- }
- bias_filler {
- type: "constant"
- value: 0
- }
- }
- }
- layer {
- name: "relu1"
- type: "ReLU"
- bottom: "fc1"
- top: "fc1"
- }
- layer {
- name: "fc2"
- type: "InnerProduct"
- bottom: "fc1"
- top: "fc2"
- param {
- lr_mult: 1
- decay_mult: 1
- }
- param {
- lr_mult: 2
- decay_mult: 0
- }
- inner_product_param {
- num_output: 2
- weight_filler {
- type: "gaussian"
- std: 0.01
- }
- bias_filler {
- type: "constant"
- value: 0
- }
- }
- }
- layer {
- name: "loss"
- type: "SoftmaxWithLoss"
- bottom: "fc2"
- bottom: "label"
- top: "loss"
- }
- layer {
- name: "accuracy"
- type: "Accuracy"
- bottom: "fc2"
- bottom: "label"
- top: "accuracy"
- include {
- phase: TEST
- }
- }
关于参数与结果的关系:多次训练效果一直在0.7,后来改动了全链接层的初始化参数。高斯分布的标准差由0.001改为0.0001,就是调小了。 我的结果有点相似。
0 0
- 工厂模式-CaffeNet训练
- 工厂模式-CaffeNet训练
- txt和lmdb训练caffenet设置对比
- txt和lmdb训练caffenet设置对比
- caffe----训练自己的图片caffenet模型
- windows 训练、微调caffenet 训练测试自己的数据
- 用自己的数据训练和测试“caffenet”
- caffe利用caffenet训练自己的图片数据
- caffe示例实现之5用CaffeNet训练与测试自己的数据集
- Caffe 实例笔记 1 CaffeNet从训练到分类及可视化参数特征 微调
- caffe示例实现之5用CaffeNet训练与测试自己的数据集
- caffe示例实现之5用CaffeNet训练与测试自己的数据集
- caffe + win10基于CaffeNet网络框架训练自己的图片进行分类(实践篇)
- Caffe_Windows学习笔记(二)用自己的数据训练和测试CaffeNet
- 【caffe】caffenet在windows下训练以及遇到的一系列问题——【caffe学习二】
- CaffeNet简介
- [好程序员训练营]-----java基础笔记之设计模式之单例模式和工厂模式
- 工厂模式 -- 工厂方法
- JavaScript - 复制变量值和传递参数
- Android 回编译 brut.androlib.AndrolibException
- hdu_1507_Largest Rectangle in a Histogram
- IntrospectorCleanupListener 简介
- 筛选法求素数 java
- 工厂模式-CaffeNet训练
- Hadoop集群之zookeeper安装配置
- Hadoop伪分布式环境搭建
- .bat批处理命令笔记
- 欢迎使用CSDN-markdown编辑器
- Swift语法之 ---- ?和!区别
- Android Hotfix 新方案——Amigo 源码解读
- 八大排序算法
- 不同项目间的通讯方法