深度學習（五）-----目標分類
（一）目標分類的基本框架：
主要是人臉識別，物品識別，場景識別，文字識別，
雖然很多模型可以做到很多識別，比如Alexnet和Goodnet等可以做到不同型別的識別，但對自己一些研究識別，還是需要做一下改變，
根據自己問題的特點，對其他現有的模型進行改變，一適應自己需求的模型。
一 資料準備
二 模型設計
三 訓練細節
遷移學習，在模型引數太多，上億引數的時候，二訓練資料不是太多的情況，怎樣用其它已有模型，訓練資料？其實就是最已有模型的引數，前面部分引數就行frzzee處理，只更新後面的引數。
相關推薦
深度學習（五）-----目標分類
（一）目標分類的基本框架： 主要是人臉識別，物品識別，場景識別，文字識別， 雖然很多模型可以做到很多識別，比如Alexnet和Goodnet等可以做到不同型別的識別，但對自己一些研究識別，還是需要做一
深度學習 （五）cbow、skip-gram of word2vec
介紹 NLP 自然語言處理即讓計算機理解學會人類語言，讓計算機像人一樣能有分辨能力、語言交流能力，併為我們服務產生價值的一種研究方向，從發展歷史來說經過了很多代人的努力，向我們的目標更近了一步，從傳統的基於規則
TensorFlow 學習（五） 二分類logistic迴歸模型
邏輯迴歸的損失函式是對數損失函式，對數損失函式的方程式與資訊理論中的熵測量密切相關。它也是似然函式的負對數（假設“y‘ ’” 屬於伯努利分佈）。實際上，最大限度地降低損失函式的值會生成最大的似然估計值。對數損失函式的方程式如下圖
深度學習（四）——目標檢測演算法YOLO的訓練和檢測過程的基本思路介紹
基礎知識掌握情況決定研究的高度，我們剛開始接觸深度學習時，一般都是看到別人的概括，這個方法很好能讓我們快速上手，但是也有一個很大的缺點， 知識理解的不透徹，導致我們對演算法優化時一頭霧水。我也是抱著知識總結的思想開始自己的深度學習知識精髓的探索，也希望能從中幫助到
系統學習深度學習（五） --遞迴神經網路原理，實現及應用
但是大神們說，標準的RNN在實際使用中效果不是很好，真正起到作用的是LSTM，因此RNN只做簡單學習，不上原始碼（轉載了兩篇，第一個是簡單推導，第二個是應用介紹）。 下面是簡單推導，轉自：http://blog.csdn.net/aws3217150/article/details/5076
C#中的深度學習（五）：在ML.NET中使用預訓練模型進行硬幣識別
在本系列的最後，我們將介紹另一種方法，即利用一個預先訓練好的CNN來解決我們一直在研究的硬幣識別問題。 在這裡，我們看一下轉移學習，調整預定義的CNN，並使用Model Builder訓練我們的硬幣識別模型。 我們將使用ML.NET代替Keras.NET。為什麼不使用Keras.NET呢?儘管Keras.NE
Keras學習（五）——RNN迴圈神經網路分類
本篇文章主要介紹通過RNN實現MNIST手寫資料集分類。 示例程式碼： import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models impor
機器學習 （五） Logistic Regression 分類器
前言 上一篇文章我們談了談基於概率論的分類，這篇我們繼續談論分類問題，這篇講述的是一種最優化問題，即通過簡單計算並不能得出來最終結果，需要一步步來優化求最優值，這種分類方法應用廣泛，也是我們必須要熟練掌握的分類
機器學習與深度學習系列連載： 第一部分 機器學習（五） 生成概率模型（Generative Model）
生成概率模型（Generative Model） 1.概率分佈 我們還是從分類問題說起： 當我們把問題問題看做是一個迴歸問題， 分類是class 1 的時候結果是1 分類為class 2的時候結果是-1； 測試的時候，結果接近1的是class1
深度學習（三）——tiny YOLO演算法實現實時目標檢測（tensorflow實現）
一、背景介紹 YOLO演算法全稱You Only Look Once，是Joseph Redmon等人於15年3月發表的一篇文章。本實驗目標為實現YOLO演算法，借鑑了一部分材料，最終實現了輕量級的簡化版YOLO——tiny YOLO，其優勢在於實現簡單，目標檢測迅速。 [1]文章連結：ht
深度學習（五十六）tensorflow專案構建流程
tensorflow專案構建流程微博：黃錦池-hjimce qq:1393852684一、構建路線個人感覺對於任何一個深度學習庫，如mxnet、tensorflow、theano、caffe等，基本上我都採用同樣的一個學習流程，大體流程如下：(1)訓練階段：資料打包-》網路構
深度學習（五十四）圖片翻譯WGAN實驗測試
圖片翻譯WGAN實驗測試WGAN相比於GAN的優點在於：具有更高的穩定性。在原始的WGAN中，作者通過一堆的理論，提出了WGAN，理論證明n多頁，不過程式碼實現就兩行：(1)去掉了判別網路的判別的概念，
Python與機器學習（五）樸素貝葉斯分類
1.安裝中文分詞器 由於本文是對中文文字進行分類，故需要用到中文分詞器，而結巴分詞則是Python支援較好的一款分詞器。 使用命令安裝： pip3 install jieba3k 或者下載結巴分詞檔案【下載】 結巴分詞測試： 結巴分詞支援三種分詞模式： 精確模式，也是結巴
深度學習（五十七）tensorflow andorid yolo物體檢測測試
一、修改tensorflow/workspace檔案，取消android相關注釋：# Uncomment and update the paths in these entries to build t
深度學習與神經網路-壓縮感知（Compressive Sensing）學習（五）
壓縮感知（壓縮感測，Compressive Sensing）理論是近年來訊號處理領域誕生的一種新的訊號處理理論，由D. Donoho(美國科學院院士)、E. Candes(Ridgelet, Curvelet創始人)及華裔科學家T. Tao(2006年菲爾茲獎獲得者)等人提出
JAVA學習（五）
java學習 步驟 字符串 關系運算符 幫助 條件判斷 方式 -- lean 一、 調試 步驟1：設置斷點(不能在空白處設置斷點) 步驟2：啟動調試 步驟3：調試代碼（F6單步跳過）筆記本Fn+F6(F5) 步驟4：結束調試 掌握調試的好處？ 很清晰的看到，
Wpf學習（五） 數據綁定Binding【小達原創】
per 學習 items style lock lis sof text 繼承 程序的本質是數據+算法，咱們這一篇就看看wpf程序中的數據是怎樣展現在前臺的。 1、咱們新建一個Wpf項目。為該項目增加【data】文件夾，在該文件夾中添加【Person】類,如下圖： 2、打
java學習（五）java類繼承
author java學習 dex int demo [] color javac print 1.制作一個工具類的文檔 javadoc -d 目錄 -author -version arrayTool.java 實例： class arrayDemo {
python學習（五）
module pen pre strong sdfs nbsp from cnblogs bar 第五章 條件、循環和其他語句 5.1 print和import的更多信息 5.1.1 使用逗號輸出 >>> print
Guava源碼學習（五）EventBus
mmu 類圖 null find sync fab cnblogs table array 基於版本：Guava 22.0 Wiki：EventBus 0. EventBus簡介 提供了發布-訂閱模型，可以方便的在EventBus上註冊訂閱者，發布者可以簡單的將事件傳遞