machine-learning - SHOGUN Toolbox 卷积神经网络与 Caffe 和 Theano 相比如何？

Question

我有兴趣在我的 C++ 程序中实现卷积神经网络，在其中跟踪标记的昆虫(我也在使用 OpenCV)。我经常看到人们提到 Caffe、Torch 和 Theano，但我没有听说过 SHOGUN Toolbox 中的 CNN 被讨论过。这个 CNN 运行良好吗？如果您使用 C++ 工作，有人会推荐它吗？我通过 Python 中的 scikit-neuralnetwork 使用 Theano 来测试一些图像，效果非常好，但遗憾的是 Theano 仅支持 Python。

Answer 1

Shogun 还为 NN 代码中使用的一些操作提供 GPU 支持。不过，这项工作正在进行中。此时，其他库可能会更快。我们主要在那里构建这些网络，以便能够轻松地将它们与工具箱中的其他算法进行比较。

但是，优点是您可以在多种语言中使用它(同时在内部执行 C++ 代码)——如果您不想使用 python，则很有用。

以下是一些 IPython 笔记本，您可以将其用作比较的基础:

• autoencoders for denoising and classification
• (convolution) networks for digit classification

我们感谢分享任何经验。 Shogun 正在不断发展，尤其是 NN 吸引了很多人参与其中，所以预计事情会发生变化。如果您有兴趣帮助 GPU 化 Shogun，请告诉我们。