8 杨荣钦

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cs231n assignment3

前一段时间把公开课cs231n看完,然后这里分享下assignment3的代码,水平有限,如有疏漏之处请见谅。assignment3主要内容包括Image Captioning和深度网络可视化。对于Image Captioning,已经预先提取了图像特征不需要自己做,只需要自己实现RNN,LSTM就行,下面是各个作业的代码(写的有点烂,各位凑合着看吧)。Image Captioning with V

2017-01-14 14:37:49

Caffe 绘制训练过程loss,accuracy曲线

前一段时间使用caffe在cifar10数据集上训练全卷积网络(前面的论文阅读的博客中有提到),为了方便调参需要很直观地看到训练过程中loss下降情况以及test accuracy情况,这就需要将训练过程中loss情况通过曲线形式进行绘制。caffe没有像tenserflow一样提供可以直接掉用的接口只是提供了各种工具可供用户绘制曲线使用,下面简单介绍下如何使用caffe自带的工具绘制训练过程中lo

2017-01-13 13:44:07

Striving For Simplicity: The All Convolution Net

Striving For Simplicity: The All Convolution Net 是ICLR 2015的一篇论文,作者Jost Tobias Springenberg , Alexey Dosovitskiy , Thomas Brox, Martin Riedmiller简介本文抛弃了以往物体检测CNN网络中的池化层和全连接层,通过使用步长更大的卷积层来代替池化以及使用卷积核为

2017-01-05 20:51:19

SqueezeNet: Alexnet-level accuracy whith 50x Fewer Parameters And < 0.5MB Model Size

论文阅读:SqueezeNet一种新的网络结构,作者将其成为SqueezeNet,该模型大小上远小于AlexNet为参数所占空间大约是AlexNet的50分之一,但其效果相对与AlexNet没有下降。此外该模型可以使用前面提到的Deep Compression方法继续压缩使其参数占用空间大小小于0.5MB并且不损失精度

2016-12-30 21:35:27
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    授予每个自然月内发布4篇或4篇以上原创或翻译IT博文的用户。不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!