批次的選擇首先決定了下跌的方向。如果數(shù)據(jù)集比較小，可以用全數(shù)據(jù)集(全數(shù)據(jù)集…顯示全部)來講深度學(xué)習(xí)中的Batch_SizeBatch_Size，它是機器學(xué)習(xí)中的一個重要參數(shù)，涉及到很多矛盾。讓我們逐一展開。首先，為什么需要Batch_Size參數(shù)？批次的選擇首先決定了下跌的方向。
4、怎么使用caffe實現(xiàn)人臉的識別1 數(shù)據(jù)庫，像本題這種數(shù)據(jù)集的傳統(tǒng)手工特征完全夠用，沒必要用CNN和DL來吃數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在比較大的人臉數(shù)據(jù)集casiawebfacedatabase需要申請生物識別與安全研究中心；那么HKCU也有人臉數(shù)據(jù)集；最近有一個MegaFace，但是好像MegaFaceMegaFace還不能下載。
對于我們這些沒有足夠數(shù)據(jù)又想用CNN的人來說，有沒有什么福音？我們強烈建議主題來finetune上，并歡迎交流。3人臉識別，如果沒有預(yù)處理，當(dāng)然需要檢測和定位，但是很多人臉數(shù)據(jù)集都可以預(yù)處理，所以在caffe中只需要分類。
5、Nature:從FortranAlexNet代碼改變了科學(xué)界選自《自然》作者:JeffreyM。Perkel Machine Heart編譯Machine Heart編輯部2019年，“事件視界望遠鏡”團隊拍攝了第一張黑洞照片。這張照片不是傳統(tǒng)的照片，而是對美國、墨西哥、智利、西班牙和南極洲的射電望遠鏡捕捉到的數(shù)據(jù)進行了計算數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換。該團隊將代碼提供給科學(xué)界，并在此基礎(chǔ)上進行進一步的探索。而這也逐漸成為一種普遍的模式。
斯坦福大學(xué)計算生物學(xué)家、2013年諾貝爾化學(xué)獎得主邁克爾·萊維特(MichaelLevitt)表示，目前的筆記本電腦在內(nèi)存和時鐘速度方面比其1967年的實驗室電腦快1萬倍。“今天，我們擁有強大的計算能力。但問題是，它仍然需要人類的思考。沒有能夠處理研究問題的軟件，沒有懂得如何編寫和使用軟件的研究人員，計算機是沒有用的。”現(xiàn)在研究和軟件密切相關(guān)，已經(jīng)滲透到科研的方方面面。
6、[論文閱讀-1]ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeural...Abstract我們訓(xùn)練了一個大規(guī)模深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將ImageNetlsvprc2010大賽中的120萬張高分辨率圖像分類為1000個不同的類。在測試數(shù)據(jù)上，我們?nèi)〉昧藅op1和top5的錯誤率，分別為37.5%和17.0%，相比之前的最高水平有了很大的提升。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有6000萬個參數(shù)和65萬個神經(jīng)元，由5個卷積層(其中一些卷積層后面是最大池層)和3個全連接層(最后1000個softmax)組成。
為了減少全連通層的過擬合，我們采用了最近發(fā)展起來的正則化方法dropout，結(jié)果表明非常有效。我們還在ILSVRC2012比賽中輸入了這個模型的一個變體，得到了15.3%的top5測試錯誤率，而第二名得到了26.2%的錯誤率，為了提高它們的性能，我們可以收集更大的數(shù)據(jù)集，學(xué)習(xí)更強大的模型，并使用更好的技術(shù)來防止過擬合。
