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1、基于caffe的卷积神经网络模型的评估摘要本课题主要依据caffe平台进行神经网络的训练，主要对于本组成员所设计的神经网络得模型进行的评估和测试，测试时使用的是MATLAB，依据caffe提供的MATLAB的接口，使用的是caffe神经网络的模型，模型分别为alexnet,caffenet,lenet,目的是测试模型在新图片的准确率，同时对模型的网络文件的参数进行图像可视化，本课题通过研究三种模型，设计了算法来区分它们的识别率，测试识别率，模型参数可视化，测试准确率时是通过批处理测试，对比训练图片的标签，和测试图片得到的标签来进
2、行判断：在对于模型进行参数可视化时，对第一层的卷积三个通道进行参数可视化，本课题在测试模型对识别图片的准确率上，并未采用单张图片进行测试，而是使用了批处理测试，首先对图片进行预处理，将图片转化为lmdb格式，最后得到均值文件，再进行全部的测试。在可视化时，将原来的3*num_output的卷积层参数视图，转化为正方形的图像，最后在比对图像的清晰度。本课题最后得到图像分别为alexnet，caffenet,lenet三种神经网络的参数可视化图像，得到的caffenet的图像应该为清晰的灰度图像，准确率方面也应该比其他的两种模型测试
3、得到的结果要高。关键词：caffe，神经网络，参数可视化，卷积层10ENGLISHSUBJECTABSTRACTNeuralnetworkbasedontheCaffeplatform,training,evaluationandtestingforthedesignofneuralnetworkforthemembersofthisgroup,CaffeprovidesMATLABinterfacebasedontheCaffeneuralnetworkmodel,modelswerealexnet,caffenet,lene
4、t,testtheaccuracyofthemodelinthenewpicture,atthesametimeparametersonthemodelofnetworkfileimagevisualization,thispaperthroughtheStudyonthreekindsofmodel,thealgorithmisdesignedtodistinguishthemfromtherecognitionrate,therecognitionrateofthetest,mainlythroughbatchtest,co
5、mparisonoftrainingimagesandtestimagesfromthelabel,labeltojudge,aftertheparametersinthetestmodelofvisualizationresults,alsodesignedthealgorithm,themainuseoftheGaborfunction,itistoextractthefeaturesoftheimages,thistestbyusingtheGaborfunctionforeachfilterfeatureextracti
6、onandvisualizationofconvolutionofthefirstlayerparameters10ofthreechannels,thesubjectinthetestmodelontheaccuracyofimagerecognition,didnotuseasingleimagefortesting,buttheuseofthefirstbatchoftest.PreprocessingtheimagetoapictureintoaLMDBformat,andfinallygettheaveragefile
7、,thenallthetest.Inthevisualization,theoriginal3*num_outputconvolutionlayerparameterviewistransformedintoasquareimage,andfinallythedefinitionoftheimageiscompared.Thispaperfinallyrespectivelyalexnet,caffenetimage,lenetimagevisualizationparametersofthreekindsofneuralnet
8、work,theimageofthecaffenetshouldbeaclearpicture,theaccuracyshouldbehigherthantheothertwomodeltestresultstohigh.KEYWORDS：caffe,neura
