FCN in Caffe

在学习了FCN之后特别地兴奋, 也许这就是网络结构的创意带来的思路上的刺激感吧, 于是开始跑一个FCN试试, 还是觉得 Siftflow-fcn8s 比较靠谱, 一个是数据量适当, 另一个是训练任务比较适合现在正在做的事情, 于是训练了一下官方demo, 之后又训练了Pascal-context的任务

RNN

一般我们用CNN来提取特征, 但是在现实生活中有很多的数据是基于时间序列的, 比如语音识别, 机器翻译等任务, 下面我们介绍一种处理序列数据的神经网络RNN, LSTM可以看做是一种特殊的RNN