Ⅰ 在caffe上怎么做到各个卷积层权值参数共享
通过设置param {name : xxx}参数，如果名字相同就共享，不相同就不共享
Ⅱ 共享网络怎么连接
1、XP系统：点击开始——控制面板——网络连接——右击“本地连接”点属性
2、win7系统：点击开始——控制面板——网络和internet——网络和共享中心——本地连接——属性
Ⅲ CNN的诸多特点中,最重要的两个特点有:权值+共享和()+A.有且只有一个卷积
摘要
CNN中卷积的特点: 权值共享、局部连接
Ⅳ 目标检测中anchor box的做法和adaboost人脸检测中的滑窗检测有什么区别
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。
卷积神经网络(CNN)
局部连接
传统的神经网络是全连接，即一层的神经元与上一层的所有神经元都建立连接，这样导致参数非常多，计算量非常大，而CNN是局部连接，一层的神经元只与上一层的部分神经元建立连接，这样可以减少参数和计算量。
Technology-MachineLearning-FaceRegonition-CNN-LocalConnected
权值共享
给一张输入图片，用一个filter去扫时，filter里面的数就叫权重。用该filter对整个图片进行了某个特征的扫描，例如Edge detection，这个过程就是权值共享，因为权重不变。
Technology-MachineLearning-FaceRegonition-CNN-WeightSharing
人脸识别
多个CNN加其他层，遍历而成的人脸识别处理结构：
Technology-MachineLearning-FaceRegonition-CNN-Example
层提取到的信息的演进：
Technology-MachineLearning-FaceRegonition-CNN-Example2
人脸检测
传统算法
识别:滑动窗口+分类器
用一个固定大小的窗口去滑动扫描图像，并通过分类器去分辨是否是人脸。有时候人脸在图片中过小，所以还要通过放大图片来扫描。
Technology-MachineLearning-FaceRegonition-WindowClassifier
训练:特征+Adaboost
传统特征:LBP/HOG/Harr
图片原始的RGB信息，维度太高，计算量过大，且不具备鲁棒性，即光照和旋转，对RGB信息影响非常大。
利用LBP得到二进制值，再转换成十进制:
Technology-MachineLearning-FaceRegonition-LBP
效果图：
Technology-MachineLearning-FaceRegonition-LBP-Example
Adaboost
由于移动设备对计算速度有一定要求，所以用多个弱分类器加权叠加来完成一个强分类器，从而保证速度。
Technology-MachineLearning-FaceRegonition-Adaboost
深度学习
特征的选取是比较复杂的，可能需要大量的统计学和生物学知识积累，而深度学习不需要选择特征，这是其很大优势，另外通过GPU代替CPU等方式，可以得到一个更好的效果。
Technology-MachineLearning-FaceRegonition-DeepLeaning-Example
关键点检测、跟踪
传统算法
Cascade regression/ESR/SDM
传统算法步骤：
根据人脸检测的框位置，先初始化初始脸部轮廓位置;
进行上一步位置和图形特征检测下一步位置(一般是迭代残差);
进行迭代，最终得到相对准确的轮廓位置。
Technology-MachineLearning-FaceRegonition-KeyPoints
深度学习
深度学习算法步骤：
对图像进行轮廓定位态校正;
全局粗定位;
局部精细定位。
作者：YI_LIN
来源：简书
Ⅳ 人工智能CNN卷积神经网络如何共享权值
首先权值共享就是滤波器共享，滤波器的参数是固定的，即是用相同的滤波器去扫一遍图像，提取一次特征特征，得到feature map。在卷积网络中，学好了一个滤波器，就相当于掌握了一种特征，这个滤波器在图像中滑动，进行特征提取，然后所有进行这样操作的区域都会被采集到这种特征，就好比上面的水平线。
Ⅵ 问大家一个问题啊！什么是权值共享，怎样用权值共享处理数据十万火急
权值就是定义的路径上面的值。可以这样理解为节点间的距离。通常指字符对应的二进制编码出现的概率。 至于霍夫曼数中的权值可以理解为：权值大表明出现概率大！ 一个结点的权值实际上就是这个结点子树在整个树中所占的比例. abcd四个叶子结点的权值为7,5,2,4. 这个7,5,2,4是根据实际情况得到的,比如说从一段文本中统计出abcd四个字母出现的次数分别为7,5,2,4. 说a结点的权值为7,意思是说a结点在系统中占有7这个份量.实际上也可以化为百分比来表示,但反而麻烦,实际上是一样的.
Ⅶ 谁能科普一下“深度学习”网络和以前那种“多层神经网络”的区别
多层神经网络又叫全连接神经网络。当输入图像为1000*1000的分辨率时，神经网络一层的系数就达到10^12。系数过多引起收敛问题导致训练无法达到最优，并且容易过拟合。让它不具有实现意义。深度学习采用权值共享和局部连接等技术，大大降低了系数的个数和各种避免过拟合的方法，使得网络层数可以达到数百，使得深层网络成为可能。感兴趣可以搜搜我的课程，用Python做深度学习1——数学基础