Ⅰ 在caffe上怎麼做到各個卷積層權值參數共享
通過設置param {name : xxx}參數，如果名字相同就共享，不相同就不共享
Ⅱ 共享網路怎麼連接
1、XP系統：點擊開始——控制面板——網路連接——右擊「本地連接」點屬性
2、win7系統：點擊開始——控制面板——網路和internet——網路和共享中心——本地連接——屬性
Ⅲ CNN的諸多特點中,最重要的兩個特點有:權值+共享和()+A.有且只有一個卷積
摘要 CNN中卷積的特點: 權值共享、局部連接
Ⅳ 目標檢測中anchor box的做法和adaboost人臉檢測中的滑窗檢測有什麼區別
深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋數據。
卷積神經網路(CNN)
局部連接
傳統的神經網路是全連接，即一層的神經元與上一層的所有神經元都建立連接，這樣導致參數非常多，計算量非常大，而CNN是局部連接，一層的神經元只與上一層的部分神經元建立連接，這樣可以減少參數和計算量。
Technology-MachineLearning-FaceRegonition-CNN-LocalConnected
權值共享
給一張輸入圖片，用一個filter去掃時，filter裡面的數就叫權重。用該filter對整個圖片進行了某個特徵的掃描，例如Edge detection，這個過程就是權值共享，因為權重不變。
Technology-MachineLearning-FaceRegonition-CNN-WeightSharing
人臉識別
多個CNN加其他層，遍歷而成的人臉識別處理結構：
Technology-MachineLearning-FaceRegonition-CNN-Example
層提取到的信息的演進：
Technology-MachineLearning-FaceRegonition-CNN-Example2
人臉檢測
傳統演算法
識別:滑動窗口+分類器
用一個固定大小的窗口去滑動掃描圖像，並通過分類器去分辨是否是人臉。有時候人臉在圖片中過小，所以還要通過放大圖片來掃描。
Technology-MachineLearning-FaceRegonition-WindowClassifier
訓練:特徵+Adaboost
傳統特徵:LBP/HOG/Harr
圖片原始的RGB信息，維度太高，計算量過大，且不具備魯棒性，即光照和旋轉，對RGB信息影響非常大。
利用LBP得到二進制值，再轉換成十進制:
Technology-MachineLearning-FaceRegonition-LBP
效果圖：
Technology-MachineLearning-FaceRegonition-LBP-Example
Adaboost
由於移動設備對計算速度有一定要求，所以用多個弱分類器加權疊加來完成一個強分類器，從而保證速度。
Technology-MachineLearning-FaceRegonition-Adaboost
深度學習
特徵的選取是比較復雜的，可能需要大量的統計學和生物學知識積累，而深度學習不需要選擇特徵，這是其很大優勢，另外通過GPU代替CPU等方式，可以得到一個更好的效果。
Technology-MachineLearning-FaceRegonition-DeepLeaning-Example
關鍵點檢測、跟蹤
傳統演算法
Cascade regression/ESR/SDM
傳統演算法步驟：
根據人臉檢測的框位置，先初始化初始臉部輪廓位置;
進行上一步位置和圖形特徵檢測下一步位置(一般是迭代殘差);
進行迭代，最終得到相對准確的輪廓位置。
Technology-MachineLearning-FaceRegonition-KeyPoints
深度學習
深度學習演算法步驟：
對圖像進行輪廓定位態校正;
全局粗定位;
局部精細定位。
作者：YI_LIN
來源：簡書
Ⅳ 人工智慧CNN卷積神經網路如何共享權值
首先權值共享就是濾波器共享，濾波器的參數是固定的，即是用相同的濾波器去掃一遍圖像，提取一次特徵特徵，得到feature map。在卷積網路中，學好了一個濾波器，就相當於掌握了一種特徵，這個濾波器在圖像中滑動，進行特徵提取，然後所有進行這樣操作的區域都會被採集到這種特徵，就好比上面的水平線。
Ⅵ 問大家一個問題啊！什麼是權值共享，怎樣用權值共享處理數據十萬火急
權值就是定義的路徑上面的值。可以這樣理解為節點間的距離。通常指字元對應的二進制編碼出現的概率。 至於霍夫曼數中的權值可以理解為：權值大表明出現概率大！ 一個結點的權值實際上就是這個結點子樹在整個樹中所佔的比例. abcd四個葉子結點的權值為7,5,2,4. 這個7,5,2,4是根據實際情況得到的,比如說從一段文本中統計出abcd四個字母出現的次數分別為7,5,2,4. 說a結點的權值為7,意思是說a結點在系統中佔有7這個份量.實際上也可以化為百分比來表示,但反而麻煩,實際上是一樣的.
Ⅶ 誰能科普一下「深度學習」網路和以前那種「多層神經網路」的區別
多層神經網路又叫全連接神經網路。當輸入圖像為1000*1000的解析度時，神經網路一層的系數就達到10^12。系數過多引起收斂問題導致訓練無法達到最優，並且容易過擬合。讓它不具有實現意義。深度學習採用權值共享和局部連接等技術，大大降低了系數的個數和各種避免過擬合的方法，使得網路層數可以達到數百，使得深層網路成為可能。感興趣可以搜搜我的課程，用Python做深度學習1——數學基礎