matconvnet

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我在MatConvNet中用卷积神经网络进行情绪识别。我有一个主要的大数据集（A有40.000图片）和两个较硬的，较小的数据集（B，C有5.000图片）和相同的类。当我使用随机权重初始化在数据集A上运行网络时，我的准确性达到了70％。因此，我想通过在同一网络架构上预先训练数据集B和C上的权重来提高性能。当我在数据集A上调整网络时，我只从预训练网络获取三个初始图层（conv，relu，pool）。

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没有工作当Matconvnet中的Batchnormalization = false为true时批处理标准化

我正在使用matconvnet库。在MNIST示例中，默认参数batchnormalization = true。但VL_NNBNORM（）函数没有任何内容（只是注释行）。这是否正在工作？或者我必须更改vl_nnbnorm功能？我的意思是，如果我将batchnormalization = false更改为true，是否足够？谢谢..

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如何将.caffemodel转换为.mat格式

我想在matconvnet中使用我的微调caffe模型进行进一步处理。但是，安德烈vedaldi在 https://github.com/vlfeat/matconvnet/blob/master/utils/import-caffe.py 提供的脚本叶子下面的错误，我现在无法修复： google.protobuf.text_format.ParseError：8：1：消息类型“caffe.Net

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Matconvnet - 如何使我自己的图片和标签imdb.mat（图像数据库）

MatLab新手在这里。我想用CNN来分类我的数据，我有46个文件夹，里面有5张图片。我的数据是平假名文本，就像字母表。我正在关注此tutorial，它已经有imdb.mat文件。我已经找到答案，但仍然无法确定如何制作我自己的imdb。真的需要一步一步的解释和我的文件夹应该如何构建。谢谢。

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如何设计CNN（图层的输入和输出）？

我是一名初学者，学习深度学习与婴儿的步骤。我有一个关于设计网的问题。我在论文中看到，有不同输入/输出的层，我不知道如何在实施之前计算/设计。例如，在paper中，原理图层输出旁边有一些数字（请参见下图）。如何为具有特定图像大小的网络指定这些过滤器大小和其他参数作为输入。或者在另一纸，它们具有以下设计：，他们已经提到的那样，对于一个256x256输入图像，网络的总子采样因子是4，导致一个6

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使用vl_nnconv时出错输入不是数字阵列（或GPU支持未编译）

虽然我没有用GPU支持编译Matconvnet，但出现此错误。有谁知道这个错误？它可能是一个Matconvnet版本的问题？

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是否有可能创建一个具有实际输出的CNN？

trainNetwork（）的输出类型必须为categorical（）。我如何创建一个带有浮点/实际输出的CNN？我指的是下面的命令提供了以下错误： >> convnet = trainNetwork(input_datas, [0.0, 0.1, 0.2, 0.3], networkLayers, opts); Error using trainNetwork>iAssertCategori

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此图形可视化是否正确？

我是深度学习的新手，尝试根据我的设计和形状绘制fcn32架构（图3中的paper）。您能否看看FCN32架构的原理图，并告知我是否需要更正某些部分？谢谢

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Matconvnet在尝试进行旁路时显示错误

我正在尝试使用parapooling在matconvnet中运行mnist示例。我已拨出2个GPU，但它表明这个错误试图运行cnn_mnist_experiments： Error using cnn_train>(spmd) (line 157) Error detected on workers 1 2. Error in cnn_train (line 157) spmd

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如何强制MATLAB 2016a使用gcc-4.7.x而不是我有的（gcc-5.4.1）？

对于旧版本的MATLAB，有一些关于此的帖子，但它们似乎不适用于R2016a。我试图在Ubuntu 16.04上安装MatConvNet。当我运行命令描述here，它给了我一个警告如下： Building with 'gcc'. Warning: You are using gcc version '5.4.1'. The version of gcc is not supported. T