@tags: caffe 文件类别
是一堆超参数，比如迭代次数，是否用GPU，多少次迭代暂存一次训练所得参数，动量项，权重衰减（即正则化参数），基本的learning rate，多少次迭代打印一次loss,以及网络结构描述文件（即model文件）存储位置，等等
比如： lenet_solver.prototxt
也有一些参数，指定了深度卷积网的结构，包括每一层各个参数，以及训练输入的数据存放位置等。
比如： lenet_train_test.prototxt
权值存储文件，训练所得到的权值参数都存在这个文件中
比如：lenet_iter_10000.caffemodel
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：【caffe】三种文件类别：solver,model和weights - Python技术站
plot accuracy + loss 详情可见：http://www.2cto.com/kf/201612/575739.html 1. caffe保存训练输出到log 并绘制accuracy loss曲线： 之前已经编译了matcaffe 和 pycaffe，caffe中其实已经自带了这样的小工具。caffe-master/tools/extra/pa…
本系列文章由@浅墨_毛星云 出品，转载请注明出处。 文章链接： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356187 作者：毛星云（浅墨） 微博：http://weibo.com/u/1723155442 知乎：http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yu…
使用伪标签进行半监督学习，在机器学习竞赛当中是一个比较容易快速上分的关键点。下面给大家来介绍一下什么是基于伪标签的半监督学习。在传统的监督学习当中，我们的训练集具有标签，同时，测试集也具有标签。这样我们通过训练集训练到的模型就可以在测试集上验证模型的准确率。 然而使用伪标签的话，我们则可以使用训练集训练出一个最好的模型，然后再去除测试集的真实的标签，然后用这…
出现noisy时错误的可能性，这题是简单的概率问题，μ是h出错的概率，当y=f(x)时出错：λμ；当otherwise时出错：(1-λ)(1-μ)。 => λμ+(1-λ)(1-μ) h的表现和μ无关，λμ+(1-λ)(1-μ)=1-λ-(1-2λ)μ => λ=0.5 根据公式4(2N)dVC exp(-1/8 ξ2 N)=0.05…
下面是关于“Python使用OpenCV驱动摄像头的方法”的完整攻略。 背景 OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于图像处理、计算机视觉和机器学习等领域。在Python中，我们可以使用OpenCV来驱动摄像头，实现图像的采集和处理。在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV来驱动摄像头。 解决方案 以下是使用Python和OpenCV驱动…
忽如一夜春风来，亚洲天后孙燕姿独特而柔美的音色再度响彻华语乐坛，只不过这一次，不是因为她出了新专辑，而是人工智能AI技术对于孙燕姿音色的完美复刻，以大江灌浪之势对华语歌坛诸多经典作品进行了翻唱，还原度令人咋舌，如何做到的? 本次我们借助基于Python3.10的开源库so-vits-svc，让亚洲天后孙燕姿帮我们免费演唱喜欢的歌曲，实现点歌自由。 so-vi…
After some thought, I do not believe that pooling operations are responsible for the translation invariant property in CNNs. I believe that invariance (at least to translation) is …
最近在看SSD源码的时候，就一直不理解，在模型构建的时候如果使用Flatten或者是Merge层，那么整个数据的shape就发生了变化，那么还可以对应起来么（可能你不知道我在说什么）？后来不知怎么的，就想明白了，只要先前按照同样的方式进行操作，那么就可以对应起来。同样的，只要按照之前操作的逆操作，就可以将数据的shape进行还原。 最后在说一句，在追看Ten…
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 