caffe l训练迭代loss的值多少认为收敛了

flatten层用来扁平参数用，一般用在卷积层与全链接层之间，可以从vgg16网络中可以看出，但是在后来的网络中用GlobalAveragePooling2D代替了flatten层，可以从vgg16与inceptionV3网络对比看出。从参数的对比可以看出，显然这种改进大大的减少了参数的使用量，避免了过拟合现象。

from kerasmodels import Sequential

from keraslayerscore import Flatten

from keraslayersconvolutional import Convolution2D

from kerasutilsvis_utils import plot_model

model = Sequential()

modeladd(Convolution2D(64,3,3,border_mode="same",input_shape=(3,32,32)))

# now：modeloutput_shape==(None,64,32,32)

modeladd(Flatten())

# now: modeloutput_shape==(None,65536)

plot_model(model, to_file='Flattenpng', show_shapes=True)

扩展资料

应用

计算机视觉

香港中文大学的多媒体实验室是最早应用深度学习进行计算机视觉研究的华人团队。在世界级人工智能竞赛LFW（大规模人脸识别竞赛）上，该实验室曾力压FaceBook夺得冠军，使得人工智能在该领域的识别能力首次超越真人。

语音识别

微软研究人员通过与hinton合作，首先将RBM和DBN引入到语音识别声学模型训练中，并且在大词汇量语音识别系统中获得巨大成功，使得语音识别的错误率相对减低30%。但是，DNN还没有有效的并行快速算法，很多研究机构都是在利用大规模数据语料通过GPU平台提高DNN声学模型的训练效率。

在国际上，IBM、google等公司都快速进行了DNN语音识别的研究，并且速度飞快。

国内方面，阿里巴巴、科大讯飞、百度、中科院自动化所等公司或研究单位，也在进行深度学习在语音识别上的研究。

参考资料来源：百度百科-深度学习

从今天开始，进行工程和科研的融合。

使用pytroch进行快速的迭代试验，选取确定一个最优的方案，最终用caffe进行工程落地。

需求1：打印网络，每层特征图尺寸

pip install -i >