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RSS订阅原创 小白的深度学习之路--MobileNet
MobileNet 是 Google 公司在2017年提出的轻量级网络，如其名所示，因为其参数量小，低时延性，因此主要用于移动嵌入式应用。主要特点，利用了Xception的深度可分卷积（depthwise Separable convolution）和Bottleneck方法（日后更新，敬请期待<(￣3￣)> !）设定了两个超参数宽度乘子(width multiplier, 下...
2019-04-18 17:42:11
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原创 Linux批量文件移动（第一次写脚本）
激动地心，颤抖的手，在学习完正则表达式和shell命令之后，终于完成了第一个脚本。花了一天的时间。事情还要从那个可爱的数据集开始说起，训练数据集包括猫和狗，都分布在一个文件夹里，我想把他们分到两个文件夹里，分别对应猫和狗。这个就需要根据正则表达式来检索对应的猫狗文件名，猫叫做‘cat.11111.jpg'狗是’dog.11111.jpg',每个差不多1w多张吧，我没数，800M的文件。手动...
2019-03-23 22:24:08
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原创 正则表达式
整理数据集的时候遇到了一点小问题，可（sha）爱（x）的数据集居然没有分类，只是以文件名打了标签，Never mind Scandal and Libel。上万张图片总不能一张一张的拖吧，没办法乖乖的学正则表达式来了。反正以后装13也用的到。正则表达式(Regular Expression)是一种文本模式，包括普通字符（例如，a 到 z 之间的字母）和特殊字符（称为"元字符"）。正则表达式...
2019-03-23 17:12:18
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原创 小白的深度学习之路--关于感受野（Receptive field）
感受野（Receptive field）是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上的映射区域大小，可以理解为，神经网络中的某一个神经元对与输入样本的管辖范围。 在第一层卷积输出特征图像素的感受野大小等于滤波器的大小。深一层卷积层的感受野大小和他之前的所有层的滤波器有关。计算感受野大小时，忽略了边缘响应的影响，即不考虑padding具体计算为...
2019-03-15 17:08:35
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原创 小白的深度学习之路——tensorflow常用函数
这里整理一下tensorflow变成过程中遇到的一些常见的函数，会不会不知道，用就完了。/(ㄒoㄒ)/~~1.tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)这个函数主要使用在filter的卷积操作。input：输入tensor（不知道tensor是啥的请看我的另一篇文章，te...
2019-03-11 10:04:39
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空空如也
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