深度学习中需要大量的数据和计算资源(乞丐版都需要12G显存的GPU - -)且需花费大量时间来训练模型,但在实际中难以满足这些需求,而使用迁移学习则能有效 降低数据量.计算量和计算时间,并能定制在新场景的业务需求,可谓一大利器. 迁移学习不是一种算法而是一种机器学习思想,应用到深度学习就是微调(Fine-tune).通过修改预训练网络模型结构(如修改样本类别输出个数),选择性载入预训练网络模型权重(通常是载入除最后的全连接层的之前所有层 ,也叫瓶颈层) 再用自己的数据集重新训练模型就是微调的基本

一.课程介绍 本次分享课程属于<C#高级编程实战技能开发宝典课程系列>中的一部分,阿笨后续会计划将实际项目中的一些比较实用的关于C#高级编程的技巧分享出来给大家进行学习,不断的收集.整理和完善此系列课程! 1.1.本次分享课学完后我们要达到学习的目标和成果? 1).熟悉并了解.NET并行编程的原理以及应用场景. 2).C#并行编程原理通过现象看本质. 3).如何解决C#匿名方法在循环体中出现的闭包现象. 4).如何解决并行编程在访问共享资源的时候会出现不安全的情况. 5).C#常见的几种实现并

Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型 参数初始化参 数的初始化其实就是对参数赋值.而我们需要学习的参数其实都是Variable,它其实是对Tensor的封装,同时提供了data,grad等借口,这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了.这就是PyTorch简洁高效所在.所以我们可以进行如下操作进行初始化,当然其实有其他的方法,但是这种方法是PyTorch作者所推崇的: def weight_init(m): # 使用isinstance来判断m属于什么类型 if

一.深度学习建模与调试流程 先看训练集上的结果怎么样(有些机器学习模型没必要这么做,比如决策树.KNN.Adaboost 啥的,理论上在训练集上一定能做到完全正确,没啥好检查的) Deep Learning 里面过拟合并不是首要的问题,或者说想要把神经网络训练得好,至少先在训练集上结果非常好,再考虑那些改善过拟合的技术(BN,Dropout 之类的).否则的话回去检查三个 step 哪里有问题. Deep Learning 中的方法为了解决两个主要问题而提出:1.训练集做得不好:2.训练集做得好

在以图搜图的过程中,需要以来模型提取特征,通过特征之间的欧式距离来找到相似的图形. 本次我们主要讲诉以图搜图模型创建的方法. 图片预处理方法,看这里:https://keras.io/zh/preprocessing/image/ 本文主要参考了这位大神的文章, 传送门在此: InceptionV3进行fine-tuning 训练模型代码如下: # 基本流程 # import os import sys import glob import argparse import matplotlib.

其实转换成model类是有好处的,转换后可以减少上线后APP崩溃和出现异常,所以我们从这节课开始,要制作model类模型,然后用model的形式编辑UI界面. 类别json的分析 比如现在从后台得到了一串JSON数据: { "code": "0", "message": "success", "data": [{ "mallCategoryId": "4", &quo

转自:http://blog.csdn.net/u010402786/article/details/70141261 前言 什么是模型的微调?   使用别人训练好的网络模型进行训练,前提是必须和别人用同一个网络,因为参数是根据网络而来的.当然最后一层是可以修改的,因为我们的数据可能并没有1000类,而只有几类.把最后一层的输出类别和层的名称改一下就可以了.用别人的参数.修改后的网络和自己的数据进行训练,使得参数适应自己的数据,这样一个过程,通常称之为微调(fine tuning). 微调时候网

在不同层上设置不同的学习率,fine-tuning https://github.com/dgurkaynak/tensorflow-cnn-finetune ConvNets: AlexNet VGGNet ResNet AlexNet finetune: - 自己搭建的网络,加载初始化模型: def load_with_skip(data_path, session, skip_layer): data_dict = np.load(data_path).item() for key in

Batch Normalization(简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被提出.BN 是深度学习进展中里程碑式的工作之一,无论是希望深入了解深度学习,还是在实践中解决实际问题,BN 及一系列改进 Normaliza

来源:https://www.chainnews.com/articles/504060702149.htm 机器之心专栏 作者:张俊林 Batch Normalization (简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被

文章信息 本文地址:http://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html 本文作者:Francois Chollet 概述 在本文中,我们将提供一些面向小数据集(几百张到几千张图片)构造高效.实用的图像分类器的方法. 本文将探讨如下几种方法: 从图片中直接训练一个小网络(作为基准方法) 利用预训练网络的bottleneck(瓶颈)特征 fine-tune预训练网

关于CSS技巧的一些题目 题目列表 所有答案点击题目链接 1.下面这个左边竖条图形,只使用一个标签,可以有多少种实现方式: 2.类似下面这样的条纹边框,只使用一个标签,可以有多少种实现方式 -- 从条纹边框的实现谈盒子模型: 技巧: 利用linea-gradient 渐变 缺点:IE9及以下版本不支持 利用background-clip 语法: background-clip: border-box; // 背景延伸到边框外沿(但是在边框之下) background-clip: padding-

论文总结 - 模型剪枝 Model Pruning  发表于 2018-10-03 模型剪枝是常用的模型压缩方法之一.这篇是最近看的模型剪枝相关论文的总结. Deep Compression, Han Song 抛去LeCun等人在90年代初的几篇论文,HanSong是这个领域的先行者.发表了一系列关于模型压缩的论文.其中NIPS 2015上的这篇Learning both weights and connections for efficient neural network着重讨论了对模型进

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NLP论文解读 原创•作者 |FLIPPED 研究背景 随着计算算力的不断增加,以transformer为主要架构的预训练模型进入了百花齐放的时代.BERT.RoBERTa等模型的提出为NLP相关问题的解决提供了极大的便利,但也引发了一些新的问题. 首先这些经过海量数据训练的模型相比于一般的深度模型而言,包含更多的参数,动辄数十亿.在针对不同下游任务做微调时,存储和训练这种大模型是十分昂贵且耗时的. 尤其对于机器翻译任务而言,如果针对一对语言对就需要存储和微调这样一个"庞然大物",显然

1. 安装 首先,导入numpy和matplotlib库 # numpy是常用的科学计算库,matplot是常用的绘图库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 在notebook中展示图例 %matplotlib inline # 设置图例展示的默认参数 plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 10) # 图片大小为10*10 plt.rcParams['image.interpolation

阅读目录 开篇介绍 1.1示例介绍 (OnlineExamination在线考试系统介绍) 1.2分析.建模 (对真实业务进行分析.模型化) 1.2.1 用例分析 (提取系统的所有功能需求) 1.3系统设计.建模 (技术化业务模型) 1.3.1 枚举类型的使用 (别让枚举类型成为数值型对象) 1.3.2 基础数据.业务数据 (显示实体和隐式过程) 1.3.3 模型在数据库中的主外键关联问题 (面向对象模型与关系模型的天然抗阻) 1.3.4 角色.类型 (区分类型与面向对象概念) 1.3.5 名词

MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters MapReduce:面向大型集群的简化数据处理 摘要 MapReduce既是一种编程模型,也是一种与之关联的.用于处理和产生大数据集的实现.用户要特化一个map程序去处理key/value对,并产生中间key/value对的集合,以及一个reduce程序去合并有着相同key的所有中间key/value对.本文指出,许多实际的任务都可以用这种模型来表示. 用这种函数式风格写出的程序自动就

开篇介绍 在开始这篇富有某种奇妙感觉的文章之旅时我们先短暂的讨论一下关于软件开发方法论的简要: 纵观软件开发方法论,从瀑布模型.螺旋模型.RUP(统一软件开发过程).XP(极限编程).Agile(敏捷开发)一路走来,他们的好他们的美,我想接触过的人都会口口称赞,都是大师们一身的经验结晶最后沉淀为专业的技术方向.技术领域,带领我们软件开发者们永无止境的前进,目睹一场又一场的美景一桌又一桌盛宴.他们在不断的开辟新的领域,称为伟大的科学家一点都不为过. 但是为什么这么多方法论都没有能在企业中大面积的普

关于作者 我叫Slava Akhmechet,本人是 RethinkDB 的创始人之一,RethinkDB是开源,分布式数据库,旨在帮助开发人员与运营商在打造实时应用时处理无结构数据 如何打造一个伟大的互联网产品 假如你认可“销售定乾坤”的原则,那么如果我说大部分初创企业在还没有把它们伟大的产品推向市场进行销售之前就已经把钱给烧光而铩羽而归的话,元芳,你怎么看呢?假如你面向的是一个爆炸性快速增长的市场,你需要找到一个打造一个伟大产品的方式的话,元芳,你又怎么看呢?[1] 打造一个伟大的产品是很困