發(fā)簡(jiǎn)信
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2018-09-06 調(diào)戲新電腦完畢
1. 更換源 不是越多越好 就選一個(gè)就好！ deb-src http://archive.ubuntu.com/ubuntu xenial ma...
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訓(xùn)練tips
weight_decay防止過擬合的參數(shù),使用方式: 1 樣本越多,該值越小 2 模型參數(shù)越多,該值越大 一般建議值: weight_decay...
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caffe保存訓(xùn)練log日志文件并利用保存的log文件繪制accuary loss曲線圖
1、訓(xùn)練模型時(shí)保存log日志文件 方法1 一般情況下我們的訓(xùn)練模型標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)句是：$ sudo ./build/tools/caffe train...
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caffe圖像分類resnet對(duì)應(yīng)cifar數(shù)據(jù)集/lmdb數(shù)據(jù)集（使用自己的數(shù)據(jù)）
對(duì)于圖像分類的工作，其實(shí)深度學(xué)習(xí)已經(jīng)做的足夠好了。 現(xiàn)在先整理一下數(shù)據(jù)集的整理 然后再是resnet訓(xùn)練的方式. 再之后會(huì)使用一下xceptio...
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cudnn的安裝和更換版本
cudnn的下載 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive library就是 tar。。。...
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Py-Faster R-CNN可視化——網(wǎng)絡(luò)模型,圖像特征,Loss圖,PR曲線可視化網(wǎng)絡(luò)模型 使用Netscope在線可視化 Netscope Netscope能可視化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)（或技術(shù)上說(shuō)，Netscope能可視化...
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DenseNet算法詳解
論文：密集連接卷積網(wǎng)絡(luò) 論文鏈接：https：//arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 代碼的github鏈接：https：...
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Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks 算法筆記
Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks 論文地址：https://...
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Speed and accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors 論文記錄0.abstract 本文主要對(duì)主流的三類object detector進(jìn)行了speed-accuracy trade-off上的比較。 三類”...