1.梯度爆炸 原因：在学习过程中，梯度变得非常大，使得学习的过程偏离了正常的轨迹。 症状：观察输出日志(runtime log)中每次迭代的loss值，你会发现loss随着迭...
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[译]在训练过程中loss出现NaN的原因以及可以采取的方法。
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语义分割数据集(多分类)制作1：使用labelme标注工具 直接在命令行安装或者在anaconda下面新建虚拟环境安装（避免污染环境，不用的时候可以直接delete该环境）直接命令行(base)安装 创...
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52从 0 到 1 实现卷积神经网络--反向传播和多层神经网络实现反向传播和多层神经网络实现 在实验开始之前，为了方便阅读，并复用之前的部分代码，我们首先将上一次试验完成的内容粘贴至此。 计算图 Computational Graph 在介...
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卷积神经网络的 卷积层、激活层、池化层、全连接层概念 数据输入的是一张图片（输入层），CONV表示卷积层，RELU表示激励层，POOL表示池化层，Fc表示全连接层 卷积神经网络由来 局部连接+权值共享 全连接神经网络需要非...
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作业2：反向传播、训练神经网络和卷积神经网络
在本作业中（2018版），将练习编写反向传播代码，训练神经网络和卷积神经网络。本作业的目标如下： 理解神经网络及其分层结构。 理解并实现（向量化）反向传播。 实现多个用于神经...
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[透析] 卷积神经网络CNN究竟是怎样一步一步工作的？视频地址：https://www.youtube.com/embed/FmpDIaiMIeA 文档参阅：pdf [2MB] & ppt [6MB] & Web View & ...
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卷积神经网络中的卷积的物理意义和现象从数学上讲，卷积就是一种运算 在信号与系统中卷积的公式如下： 对应相乘再相加，这是在坐标轴上进行的 对于在图像中这样一个二维矩阵的卷积中，我们可以想象的就是卷积神经网络中的“...
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53从 0 到 1 实现卷积神经网络--实现卷积神经网络实现卷积神经网络 梯度检验 前面两个实验实现交叉熵损失函数、激活函数、线性层时，都是直接对其函数进行求导，在数学上称之为解析梯度 Analytic gradient，而在数学...
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图解CNN系列一：卷积神经网络简介
卷积神经网络是深度学习神经网络的一个经典网络，它出现在90年代末，但近年来随着深度学习的发展，CNN在计算机视觉领域获得令人印象深刻的结果。 卷积神经网络与其他神经网络非常相...
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【转载】卷积神经网络——输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层原文链接：http://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/70198357 卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层...
