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Stanford CS231n实践笔记(课时14卷积神经网络详解 上)

简介: 本课我们主要来研究一个“浏览器中的卷积神经网络” 这只是一个展示项目,但是能够帮助直观地看到一些东西 地址:https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/cifar10.
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本课我们主要来研究一个“浏览器中的卷积神经网络”
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这只是一个展示项目,但是能够帮助直观地看到一些东西
地址:https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/cifar10.html

layer_defs = [];
layer_defs.push({type:'input', out_sx:32, out_sy:32, out_depth:3});
layer_defs.push({type:'conv', sx:5, filters:16, stride:1, pad:2, activation:'relu'});
layer_defs.push({type:'pool', sx:2, stride:2});
layer_defs.push({type:'conv', sx:5, filters:20, stride:1, pad:2, activation:'relu'});
layer_defs.push({type:'pool', sx:2, stride:2});
layer_defs.push({type:'conv', sx:5, filters:20, stride:1, pad:2, activation:'relu'});
layer_defs.push({type:'pool', sx:2, stride:2});
layer_defs.push({type:'softmax', num_classes:10});

net = new convnetjs.Net();
net.makeLayers(layer_defs);
网络的构造就是conv-pool-conv-pool这样的过程。
img_33b12946c1f56283f9db41bbf8f0c8db.jpe
原始图片输入
img_b79d1e75e7ea300327e228f4a742dbd4.jpe
第一层卷积
img_489e3fa81365135607b3a56330dc0266.jpe
    和relu
第一层pool
img_54542f7d859653895a9d3ed0b1c7d0a4.jpe
可以返现,图片的大小降低明显
第二次
img_5fb79d3464b75d975de63ed99e337043.png
img_27042471b07c51d31467619c40f3afde.png
第三次
img_9337ceb1f4d949a253fb10f736fc6147.png
img_4aae8037d64c6bdd17631a3de5bf8dda.png
最后,全连接并softmax
img_39e9632526abccca340c91cfb4d44aa3.png
结束了。基本能够理解。
可以预见的一点是,在这样一个发展迅速的时代,拥有数据分析背景、能力,特别是深度学习技术,将使工程师具备价值。要想办法克服显示的瓶颈,成为这样的人。毕竟,真正的牛人是创造规则的。





目前方向:图像拼接融合、图像识别 联系方式:jsxyhelu@foxmail.com

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禾路
图像处理工程师,专注图像处理多年,长期奋斗在图像增强、识别一线。实战经验丰富,研究开发的连铸体拼接算法、人脸美化算法、红外线血管增强识别系统、中药识别系统、石材大板识别系统等均已投入使用。对opencv有着深入理解和解析,以jsxyhelu账号参与OpenCV项目。
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