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    【神经网络篇】--基于数据集cifa10的经典模型实例

    最终,在cifar-10数据集上,通过一个短时间小迭代的训练,可以达到大致73%的准确率,持续增加max_steps,可以期望准确率逐渐增加 如果max_steps比较大,则推荐使用学习速率衰减decay的SGD进行训练,这样训练过程中能达到的准确率峰值会比较高,大致有86% 其中L2正则以及LRN层的使用都对模型准确率有提升作用,它们都可以提升模型的泛化能力 数据增强Data Augmentation在我们的训练中作用很大,它可以给单幅图增加多个副本,提高图片的利用率,防止对某一张图片结构的学习过拟合 这刚好是利用了图片数据本身的性质,图片的冗余信息量比较大,因此可以制造不同的噪声并让图片依然可以被识别出来。如果神经网络可以克服这些 噪声并准确识别,那么他的泛化能力必然很好。数据增强大大增加了样本量,而数据量的大小恰恰是深度学习最看重的,深度学习可以在图像识别上领先 其他算法的一大因素就是它对海量数据的利用效率非常高。其他算法,可能在数据量大到一定程度时,准确率就不再上升了,而深度学习只要提供足够 多的样本,准确率基本持续提升,所以说它是最适合大数据的算法

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    tensorflow风格迁移网络训练与使用

    卷积神经网络实现图像风格迁移在2015的一篇论文中最早出现。实现了一张从一张图像中提取分割,从另外一张图像中提取内容,叠加生成一张全新的图像。早前风靡一时的风格迁移APP – Prisma其背后就是图像各种风格迁移、让人耳目一新。其主要的思想是对于训练好的卷积神经网络,其内部一些feature map跟最终识别的对象是特征独立的,这些特征当中有一些是关于内容特征的,另外一些是关于风格特征的,于是我们可以输入两张图像,从其中一张图像上提取其内容特征,另外一张图像上提取其风格特征,然后把它们叠加在一起形成一张新的图像,这个就风格迁移卷积网络。最常见的我们是用一个预先训练好的卷积神经网络,常见的就是VGG-19,其结构如下:

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