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对参数进行初始化,尺度不均匀的初始化会导致优化的过程中梯度变化不均匀,xavier进行的是尺度为1的初始化。 参见 Understanding the difficulty of training deep feedforward neural network...
第二种方式采用了历史的数据,所以效果会好,如果按照第一方式,模型有可能过拟合到当前数据上。 关于在线学习请参见http://caffecn.cn/?/question/63,刘昕博士做了精彩的总结。
你是如何求Image Mean的,报的什么错误,请详细说明下。
caffe中的滤波器就是三维的,每个大小为c*kernel_h*kernel_w,其中c是channel(输入feature map)的数量。
自己设计网络结构时确定的。
11668 次浏览 • 7 个关注 • 2016-01-10
2016-01-13 disheng 回答了问题, caffe中weight_filler的xavier这个类型的有什么用?
2016-01-03 disheng 回答了问题, dnn训练方式
2015-12-31 disheng 回答了问题, 怎样用自己的数据训练我的模型,希望有详细的步骤
2015-12-31 disheng 回答了问题, 如何设置三维的filter?
2015-12-29 disheng 回答了问题, caffe中每一层的特征维度是多少?
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