作為cnn中最重要的卷積,最簡單的理解就為: 其中,卷積主要的參數(shù)有: stride 步長 stride_w,stride_hkernel_size ...
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存在的問題:在模型訓(xùn)練過程中,雖然增加minibatchsize能夠提高模型的泛化能力,并且加快模型的收斂。但是當(dāng)超過8k的時候,會出現(xiàn)難以優(yōu)化的情況,并且泛化能力也大大下降...
這個例子可以說是caffe的入門之作,但里面包含的CNN知識已經(jīng)十分豐富,值得入門者深深思考,會發(fā)現(xiàn)其中的很多美妙之處。 寫這篇文章來記錄自己的學(xué)習(xí)之旅。 首先這個例子的結(jié)構(gòu)...