自己定義CNN網絡模型並使用caffe訓練
caffe自帶的例子中對mnist手寫體數字訓練使用的卷積神經網絡是在lenet_train_test.prototxt中定義的，隱含層包含了2個卷積層，2個池化層，2個全連接層，1個激活函數層。網絡結構如下： 這裏嘗試修改一下lenet_train_test.prototxt文件，減少或增加一組卷積層和池化層，對比一下各自的訓練精度和損失。 1. 減少一組卷積層和池化層 這樣隱含層就包含了1個
相關文章
- 1. 【caffe】Windows下使用GPU版caffe訓練minist網絡模型
- 2. Caffe:使用lenet5模型訓練自己的數據集
- 3. 使用自己設計的網絡訓練自己的圖像識別模型
- 4. Tensorflow object detection 訓練並使用自己的模型
- 5. 用Tensorflow Object Detection API 訓練自己的mask R-CNN模型
- 6. 【深度學習模型訓練】使用自己的數據訓練 Fast r-cnn Faster r-cnn YOLOv3
- 7. Caffe教程：訓練自己的網絡結構來分類。
- 8. caffe訓練自己的圖片分類模型
- 9. 利用Caffe訓練模型(solver、deploy、train_val) + python如何使用已訓練模型
- 10. Mask R-CNN網絡訓練自己的數據
- 更多相關文章...
- • 自定義TypeHandler - MyBatis教程
- • MySQL自定義函數（CREATE FUNCTION） - MySQL教程
- • RxJava操作符（十）自定義操作符
- • 委託模式
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 【caffe】Windows下使用GPU版caffe訓練minist網絡模型
- 2. Caffe:使用lenet5模型訓練自己的數據集
- 3. 使用自己設計的網絡訓練自己的圖像識別模型
- 4. Tensorflow object detection 訓練並使用自己的模型
- 5. 用Tensorflow Object Detection API 訓練自己的mask R-CNN模型
- 6. 【深度學習模型訓練】使用自己的數據訓練 Fast r-cnn Faster r-cnn YOLOv3
- 7. Caffe教程：訓練自己的網絡結構來分類。
- 8. caffe訓練自己的圖片分類模型
- 9. 利用Caffe訓練模型(solver、deploy、train_val) + python如何使用已訓練模型
- 10. Mask R-CNN網絡訓練自己的數據