我想用一种语言训练卷积神经网络,但在另一种语言中使用它(出于各种技术/性能相关的原因)。有没有一种程序化的方法可以通过保存权重来做到这一点?
例如,我可以用Python训练一个多层感知器,然后将所有权重保存在CSV文件中,然后用Java制作一个新的MLP,并使用该文件设置权重。然而,我不确定如何用卷积神经网络做类似的事情,因为我不知道如何处理卷积层。我认为我的主要问题是理解如何导出/保存网络的卷积部分,然后将其加载到其他地方。
如果我说得对,你想用一种语言训练一个CNN,然后保存它的权重,然后你想用其他语言来使用这些权重<如果是这样的话,答案将完全取决于您想要使用的语言。我见过有人用C/Python训练CNN,使用caffe和save-weights-as。CAFFEM模型。然后,您可以使用loadcaffe接口将这个“.caffemodel”与lua语言一起使用。所以更高层次的答案是;是的,您可以找到一种在python/C和lua之间共享的方法。还可以使用mattorch/matio在lua和matlab之间共享权重。
简而言之,没有通用的方法,也不会,因为它是高度专业化的数据类型,没有人对它们应该是什么样子有共同的想法。
换句话说,您必须自己将其导出到。txt。csv、数据库或您选择的任何其他存储系统。CNN与MLP没有太大区别,它们也有层和权重,唯一的区别是它们的结构有点复杂-这种结构是需要保存的额外数字,例如,对于空间卷积,您需要知道层的大小、核的大小及其移动/填充,这样您就可以用新语言重建整个对象。
本文向大家介绍说一下卷积神经网络相关面试题,主要包含被问及说一下卷积神经网络时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 首先是LeNet,七层结构,也就是早期的神经网络,但是中途一直没有得到发展,直到2012年出现了AlexNet,采用了(数据增强,大数据集(imagenet),dropout,relu激活函数,同时使用了GPU)这些技巧,使得准确率得到显著提升;VGG提出了一个新的概念,用小的卷
注意: 本教程适用于对Tensorflow有丰富经验的用户,并假定用户有机器学习相关领域的专业知识和经验。 概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题,其任务是对一组大小为32x32的RGB图像进行分类,这些图像涵盖了10个类别: 飞机, 汽车, 鸟, 猫, 鹿, 狗, 青蛙, 马, 船以及卡车。 想了解更多信息请参考CIFAR-10 page,以及Alex Kriz
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层(对应经典的神经网络)组成,同时也包括关联权重和池化层(pooling layer)。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比,卷积神经网络
我正在开发一种卷积神经网络用于图像分类或更好的车牌分类。这些车牌最多包含8个字符,每个字符可以包含37个字符(A-Z、0-9和空格)。我现在想知道如何设计网络中的最后两层。我认为,最后一个必须是具有37个概率的softmax层。这应该完全连接到一个(?)神经元在前一层?我想,在前一层我们需要8个神经元,因为之前的车牌上有8个字符,但我不确定。在此层之前,我添加了一些卷积层和maxPooling层。
在了解了机器学习概念之后,现在可以将注意力转移到深度学习概念上。深度学习是机器学习的一个分支。深度学习实现的示例包括图像识别和语音识别等应用。 以下是两种重要的深度神经网络 - 卷积神经网络 递归神经网络 在本章中,我们将重点介绍CNN - 卷积神经网络。 卷积神经网络 卷积神经网络旨在通过多层阵列处理数据。这种类型的神经网络用于图像识别或面部识别等应用。CNN与其他普通神经网络之间的主要区别在于
主要内容:卷积神经网络深度学习是机器学习的一个分支,它是近几十年来研究人员突破的关键步骤。深度学习实现的示例包括图像识别和语音识别等应用。 下面给出了两种重要的深度神经网络 - 卷积神经网络 递归神经网络。 在本章中,我们将关注第一种类型,即卷积神经网络(CNN)。 卷积神经网络 卷积神经网络旨在通过多层阵列处理数据。这种类型的神经网络用于图像识别或面部识别等应用。 CNN与任何其他普通神经网络之间的主要区别在于CNN