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东京大学_逻辑回归系数_caffe tensorflow使用与cnn训练注意事项_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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模型能够在8核商品机上每秒处理大约40幅图像。 我们的实施,即无咖啡因,将公开提供2。此外,我们还将发布实验中使用的网络参数,以便在不需要重新训练大型网络34的情况下进行开箱即用的特征提取。这也符合监督迁移的理念:人们可以将训练的模型视为人类从先前视觉经验中获得的先验知识的模拟,这有助于更有效地学习新任务。 作为特征的底层架构,我们采用了krizhevsky等人提出的深卷积神经网络架构。(2012年),以40.7%的最高验证错误率赢得了2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛(Berg等人,2012年)。3我们选择这个模型是因为它在一个困难的1000路分类任务中的表现,假设在其后期隐藏层中的神经元的激活可以作为各种对象识别任务的非常强的特征。它的输入是平均中心原始rgb像素强度值224224图像。这些值通过5个卷积层(同时应用池和relu非线性)和3个完全连接层向前传播,以确定其最终的神经元活动:在任务的1000个对象类别上的分布。我们的模型实例在ILSVRC-2012验证集上获得42.9%的错误率-比(Krizhevsky等人,2012)获得的40.7%少2.2%。 我们
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