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一般不扯淡~
不知道你觉得怎样算是本质上的改变。LeNet用的sigmod，alexnet用的relu，看上去只是改了个激活函数，感觉上不过如此而已？你可知道背后有多少重要的思想和探索，用了十多年的时间。为什么深度网络原来做不深，为什么现在就能做深了，这个问题就是本质。 看...
有的。这个在转置卷积中经常用，但是不叫unsampling，通常叫做unpool层。参考：[url]https://github.com/matthieudelaro/caffe[/url] 关于相关的一些介绍可以参考这里：http://blog.csdn.n...
1. accuracy=1，严重过拟合了，什么都说明不了； 2. 你是要做开集的识别还是做闭集的识别，如果是开集，用人脸比对的思路去做，如果是闭集的，可以用识别的思路去做。
如果是两个网络对应两个进程，这肯定是没问题的，我原来在一个4卡K80服务器上试过，每个进程对应一个GPUn，跑了8个caffe进程，互相不影响。 如果是一个进程里对应两个网络，这就难说了，我用pycaffe试过，似乎不可以。不是很确定，希望其他朋友们确认一下。
BatchNorm层和Scale层的位置没有问题，use_global_stats也是正确的，BN层支持inplace，所以可以进去出来是同一个层 如果你不用BN层的时候，conv16的梯度也是多少？ I0803 17:30 net.cpp:666] [Bac...
1956 次浏览 • 3 个关注 • 2016-06-25
1123 次浏览 • 1 个关注 • 2016-03-08
3052 次浏览 • 14 个关注 • 2015-12-28
1818 次浏览 • 7 个关注 • 2015-12-03
5 天前 alex68 回答了问题, 比较一下Lenet，AlexNet,Cifar10网络的不同
5 天前 alex68 回答了问题, caffe有upsample吗？
2017-08-10 alex68 回答了问题, caffe vgg face 微调问题分类不准问题？
2017-08-08 alex68 回答了问题, Caffe可以比较方便的使用多个GPU进行预测吗
2017-08-04 alex68 回答了问题, 使用batch-normalization层使回传梯度消失
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