LeNet5训练Mnist回顾总结
来源:互联网 发布:input onchange php 编辑:程序博客网 时间:2024/05/31 19:27
训练过程依据其他教程和训练日志学习。
通过mnist训练过程,我们初步了解一个深度学习系统最核心的两个方面:数据和模型。数据是带标签的图片集,分训练集和测试集;模型是描述CNN结构的有向无环图(DAG),表示对原始数据的处理方式。
Caffe并不是直接处理原始数据的,而是由预处理程序将原始数据转换存储为LMDB格式,这种方式可保持高效的的IO效率,加快训练时的数据加载速度。模型通常用ProtoBuffwe文本方式表述,训练结构保存为ProtoBuffer二进制文件(默认)或HDF5格式文件。深度学习的过程其实就是利用训练数据对模型进行训练,将数据中蕴含的大量信息通过机器学习算法不断收集到模型中,再利用训练好的模型对现实世界中的相似数据进行特定处理(如分类、识别、检测、定位)。
回顾caffe/build/tools/caffe.bin的用法,在caffe安装目录下运行
commands:
train 训练或微调一个模型
test 对一个模型打分
device_query 显示GPU诊断信息
time 评估模型执行时间
Flags from tools/caffe.cpp:
下面罗列了一些可选参数,实际在solver.prototxt中已经设置过,参照解释可以测试。
0 0
- LeNet5训练Mnist回顾总结
- TensorFlow训练mnist数据集(卷积神经网络lenet5)
- TensorFlow MNIST CNN LeNet5模型
- 初涉LeNet5处理mnist (CNN卷积神经网络)
- 训练mnist
- LeNet5源码实现和训练参数
- Caffe 训练mnist数据
- Caffe+mnist训练
- MNIST的训练
- 下载mnist训练集
- caffe mnist训练
- tensorflow 训练mnist数据
- TensorFlow 训练 MNIST 数据
- 十天小白训练营day03—回顾及总结
- 训练集、验证集与测试集回顾总结
- tensorflow13《TensorFlow实战Google深度学习框架》笔记-06-02mnist LeNet5卷积神经网络 code
- TensorFlow实战——CNN(LeNet5)——MNIST数字识别
- 训练MNIST数据集模型
- 495. Teemo Attacking
- 解决android 64K
- unit2 JAVA程序开发
- CART分类与回归树
- matlab figute窗口如何 保存的高分辨率图像
- LeNet5训练Mnist回顾总结
- Python程序打包--pyinstaller库的使用
- 生成唯一的订单号
- 给出一个包含 0 .. N 中 N 个数的序列,找出0 .. N 中没有出现在序列中的那个数。
- Java语言输出2到100之间的质数
- 技术宅找女朋友的技术分析
- [LeetCode] Regular Expression Matching 解题报告
- docker打包informix镜像
- 一个java泛型的例子