caffe--学习中的一些知识点
来源:互联网 发布:人见人爱网络剧沈腾 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 00:41
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深度学习中一些好的加深理解的文章,全部收录于互联网,版权属原网站所有。
① 1X1卷积核到底有什么作用呢?
http://caffecn.cn/?/question/136
② Faster rcnn的特征图到原图区域映射问题?
http://caffecn.cn/?/question/135
③ 基于深度学习的目标检测研究进展
点击打开链接
④caffe的总体流程是怎样的?
http://caffecn.cn/?/question/123
⑤在caffe中卷积核是三维的还是二维的?
http://caffecn.cn/?/question/158
⑥caffe在做train()时候的详细流程图
http://caffecn.cn/?/question/242
⑦caffe的proto里面的std是什么意思?怎么调?
http://caffecn.cn/?/question/37
⑧caffe怎么单步调试?
https://www.zhihu.com/question/27987666
⑨Softmax和SoftmaxWithLoss的反向误差传递的原理分别是什么?
http://freemind.pluskid.org/machine-learning/softmax-vs-softmax-loss-numerical-stability/⑩caffe进行fineture的小技巧
http://www.caffecn.cn/?/question/911.fine_tuning原理问题
http://www.caffecn.cn/?/question/1212.caffe中image_mean的作用是什么?
http://www.caffecn.cn/?/question/15
13.图像分类中,类别个数不均匀,相差很大,该怎么处理?
http://www.caffecn.cn/?/question/2014.caffe里sigmoidCrossEntropyLoss层计算
http://www.caffecn.cn/?/question/25
15.请问在OCR方面caffe有没有什么比较好的网络模型?
http://www.caffecn.cn/?/question/30
16.caffe里面的误差的反向传播怎么实现来的?
http://www.caffecn.cn/?/question/3617.Caffe中的各种loss函数适合哪些问题?
http://www.caffecn.cn/?/question/4318.关于caffe 里面卷积层featuremap 的问题
http://www.caffecn.cn/?/question/4619.各种Pooling方法适用哪些情况?
http://www.caffecn.cn/?/question/5720.假如有两个model,如何把其中一个model的某一层的权重赋给另一个model的对应层。
http://www.caffecn.cn/?/question/59
21.可视化神经网络的中间特征
http://www.caffecn.cn/?/question/7022.Siamese网络跑自己的数据
http://blog.csdn.net/gybheroin/article/details/54133556
23.stride的大小来左右滑动窗口,那么通过修改什么可以调整上下滑动卷积窗口的步幅
http://www.caffecn.cn/?/question/74
24.caffe框架在添加自己的MFC程序
http://blog.csdn.net/shakevincent/article/details/52115872
25关于message NetState和message NetStateRule
http://www.caffecn.cn/?/question/10426.新增lmdb格式的训练样本的方法
http://www.caffecn.cn/?/question/112
27.momentum的作用是什么?
http://www.caffecn.cn/?/question/117
28.如何实现在prototxt 中实现多通道呢?
http://www.caffecn.cn/?/question/14429.[Batch Normalization] Predict中BN是怎么计算的?
http://www.caffecn.cn/?/question/16530.请问caffe里data layer后面有个{layerName}_{topBlobName}_{0}_{split)的层是干嘛的?
http://caffecn.cn/?/question/198 0 0
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