原创 批量修改文件(照片)名稱(格式)

@echo off rem start setlocal EnableDelayedExpansion set a=1 for /f "delims=" %%i in ('dir /b *.jpg') do ( if not "%%~n

原创 Neural Network中的Activation function作用

激活函數的作用 談到激活函數,必須要提到迴歸的問題,我們做線性迴歸的目的是爲了優化權重。由於每次輸入新的數據都要進行調整權重,做迴歸的主要目的是將目標特徵更明顯,將區別較大的噪聲排除掉。因此,我們引入了激活函數。由於在線性迴歸中要求輸入是

原创 shell常用操作

1.查找字符串 grep -rn "hello,world!" * 2.查找文件名 find / -name app.h //從根目錄開始find -name app.h //從當前目錄開始3.Using ntp update dat

原创 池化方法總結(Pooling)

轉自:http://blog.csdn.net/danieljianfeng/article/details/42433475 在卷積神經網絡中,我們經常會碰到池化操作,而池化層往往在卷積層後面,通過池化來降低卷積層輸出的特徵向量,同

原创 Train and Test LeNet on your own dataset

the purpose of this topic is: how to train LeNet (defined in examples/mnist/lenet.prototxt) using your own dataset( 

原创 Caffe-Caffe Models

1.bvlc_reference_caffenet.caffemodel 下載地址:http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_reference_caffenet.caffemodel 來源:caf

原创 光流

http://docs.opencv.org/3.1.0/d7/d8b/tutorial_py_lucas_kanade.html#gsc.tab=0 calcOpticalFlowFarneback Computes a de

原创 使用Python中draw_net.py畫網絡結構圖

python python/draw_net.py /home/vr/Documents/Caffe/setup/caffe-master/examples/mnist/lenet.prototxt /home/vr/Documents/

原创 訓練過程中的Overfitting問題

Preventing overfitting Early stopping Weight decay Training with noise 因此,防止過擬合的常用方法有三種:         第一,提前阻止。通過增加評估數據集,及時調整

原创 What is the role of the activation function in a neural network?

原文轉自:https://www.quora.com/What-is-the-role-of-the-activation-function-in-a-neural-network The goal of (ordinary leas

原创 flask upload file

import os from PIL import Image from flask import Flask, request, redirect, url_for from werkzeug import secure_filenam

原创 DL經典論文

轉自:http://blog.sciencenet.cn/blog-520608-751519.html 主要是順着Bengio的PAMI review的文章找出來的。包括幾本綜述文章,將近100篇論文,各位山頭們的Presentat

原创 Caffe Examples

1.ImageNet tutorial(Brewing tutorial) 目標:用自己的圖片數據訓練自己的model。 This guide is meant to get you ready to train your own mod

原创 Caffe專業術語

Blob: the blob is the standard array and unified memory interface for the framework. The details of blob describe how i

原创 bin to npy

import caffe % suppose caffe is already in the path of Python import numpy as np import sys blob = caffe.proto.caffe_p