1. 什么是学习率(Learning rate)?   学习率(Learning rate)作为监督学习以及深度学习中重要的超参,其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值.合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛到局部最小值.   这里以梯度下降为例,来观察一下不同的学习率对代价函数的收敛过程的影响(这里以代价函数为凸函数为例):   回顾一下梯度下降的代码:   repeat{      $ \theta_j = \theta_j - \alpha \frac{\Delta

Hinton等人最新研究:大幅提升模型准确率,标签平滑技术到底怎么用? 2019年07月06日 19:30:55 AI科技大本营 阅读数 675   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/94926752 作者 | Rafael Müller , Simon Kornblith, Geoffrey Hinton

在基于卷积神经网络的应用过程中,图像Resize是必不可少的一个步骤.通常原始图像尺寸比较大,比如常见监控摄像机出来的是1080P高清或者720P准高清画面,而网络模型输入一般没有这么大,像Yolo系列目标检测的网络模型输入大小一般为608*608/512*512 等等.那么如何将大尺寸图像输入到网络模型呢?很容易想到的一个方法就是对原始图像进行Resize,将1920*1080的原始图像Resize到网络模型输入尺寸,比如608*608.在压缩图像的过程中,有以下两个问题需要重点讨论: 1.图

首先重新回顾一下关于类/对象大小的计算原则: 类大小计算遵循结构体对齐原则 第一个数据成员放在offset为0的位置 其它成员对齐至min(sizeof(member),#pragma pack(n)所指定的值)的整数倍. 整个结构体也要对齐,结构体总大小对齐至各个成员中最大对齐数的整数倍. win32 可选的有1, 2, 4, 8, 16 linux 32 可选的有1, 2, 4 类的大小与数据成员有关与成员函数无关 类的大小与静态数据成员无关 虚继承对类的大小的影响 虚函数对类的大小的影响

首先重新回顾一下关于类/对象大小的计算原则: 类大小计算遵循结构体对齐原则 第一个数据成员放在offset为0的位置 其它成员对齐至min(sizeof(member),#pragma pack(n)所指定的值)的整数倍. 整个结构体也要对齐,结构体总大小对齐至各个min中最大值的整数倍. win32 可选的有1, 2, 4, 8, 16 linux 32 可选的有1, 2, 4 类的大小与数据成员有关与成员函数无关 类的大小与静态数据成员无关 虚继承对类的大小的影响 虚函数对类的大小的影响 下

训练技巧详解[含有部分代码]Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 置顶 2018-12-11 22:07:40 Snoopy_Dream 阅读数 1332更多 分类专栏: 计算机视觉 pytorch 深度学习tricks   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/e015

本章目的:为了量产品的产能与合格率,重视3d图纸. 1.前言 作者希望本文能引起重视,是那些刚入行业的菜鸟: 还有只用2d图纸,便能绘制出能量产合格品的前辈大牛工程师. 2.3d图纸不合格的现状及典型例子 现状是:3d图纸的绘制没有规范性(虽然已经有了国家标准GB/T 26099),其绘制标准化并不引起重视.简单来说,只要模型能画出来,怎么画都行,甚是是好坏都无所谓. 很多公司和工程师都认为3d图纸是一种辅助2d图纸绘制的工具,结果导致产能与合格率很低却不自知. 导致这种现状的侧面原因有太多太多

AlexNet(Alex Krizhevsky,ILSVRC2012冠军)适合做图像分类.层自左向右.自上向下读取,关联层分为一组,高度.宽度减小,深度增加.深度增加减少网络计算量. 训练模型数据集 Stanford计算机视觉站点Stanford Dogs http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/ .数据下载解压到模型代码同一路径imagenet-dogs目录下.包含的120种狗图像.80%训练,20%测试.产品模型需要预留原始数据交叉验

笔者寄语:机器学习中交叉验证的方式是主要的模型评价方法,交叉验证中用到了哪些指标呢? 交叉验证将数据分为训练数据集.测试数据集,然后通过训练数据集进行训练,通过测试数据集进行测试,验证集进行验证. 模型预测效果评价,通常用相对绝对误差.平均绝对误差.根均方差.相对平方根误差等指标来衡量. 只有在非监督模型中才会选择一些所谓"高大上"的指标如信息熵.复杂度和基尼值等等. 其实这类指标只是看起来老套但是并不"简单",<数据挖掘之道>中认为在监控.评估监督模型

1. 偏差与方差 - 机器学习算法泛化性能分析 在一个项目中,我们通过设计和训练得到了一个model,该model的泛化可能很好,也可能不尽如人意,其背后的决定因素是什么呢?或者说我们可以从哪些方面去改进从而使下次得到的model更加令人满意呢? ”偏差-方差分解(bias-variance decomposition)“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具.偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解. 假设测试样本为x,yd 为 x 在数据集中的标记(注意,有可能出现噪声使得 y

原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/I5XgYrPCCGyfV2qTI0sJhQ 深度神经网络自出现以来,已经成为计算机视觉领域一项举足轻重的技术.其中,ImageNet 图像分类竞赛极大地推动着这项新技术的发展.精确计算水平取得了稳步的增长,但颇具吸引力的模型应用尚未得到合理的利用. 本文将综合分析实际应用中的几项重要指标:准确度.内存占用.参数.操作时间.操作次数.推理时间.功耗,并得出了以下几项主要研究结论: 功耗与批量大小.体系结构无关: 准确度与推理时间呈

TensorFlow模型保存和提取方法 1. tensorflow实现 卷积神经网络CNN:Tensorflow实现(以及对卷积特征的可视化) # 卷积网络的训练数据为MNIST(28*28灰度单色图像) import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data train_epochs

AlexNet(Alex Krizhevsky,ILSVRC2012冠军)适合做图像分类.层自左向右.自上向下读取,关联层分为一组,高度.宽度减小,深度增加.深度增加减少网络计算量. 训练模型数据集 Stanford计算机视觉站点Stanford Dogs http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/ .数据下载解压到模型代码同一路径imagenet-dogs目录下.包含的120种狗图像.80%训练,20%测试.产品模型需要预留原始数据交叉验

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import validation_curve #模型选择验证曲线validation_curve模型 def test_validation_curve(): ''' 测试 validat

模型优化工具包是一套先进的技术工具包,可协助新手和高级开发者优化待部署和执行的机器学习模型.自推出该工具包以来,  我们一直努力降低机器学习模型量化的复杂性 (https://www.tensorflow.org/lite/performance/post_training_quantization). 最初,我们通过"混合运算"为训练后量化提供支持,该方法可量化模型参数(例如权重),但以浮点方式执行部分计算.今天,我们很高兴宣布推出一款新工具:训练后整型量化.整型量化是一种通用技术,

论文巧妙地基于one-stage目标检测算法提出实时实例分割算法YOLACT,整体的架构设计十分轻量,在速度和效果上面达到很好的trade-off.   来源:[晓飞的算法工程笔记] 公众号 论文: YOLACT: Real-time Instance Segmentation 论文地址:https://arxiv.org/abs/1904.02689 论文代码:https://github.com/dbolya/yolact Introduction   目前的实例分割方法虽然效果都有很大的提

Is BERT Really Robust? A Strong Baseline for Natural Language Attack on Text Classification and Entailment 作者机构:MIT,香港大学,A* STAR 论文发表:AAAI2020 论文连接:http://aaai.org/Papers/AAAI/2020GB/AAAI-JinD.7014.pdf 概要:机器学习模型对对抗样本敏感,在对抗样本上效果下降明显.本文提出了一个生成对抗样本的模型,T

用python+sklearn机器学习实现天气预报 模型和使用 项目地址 系列教程 0.前言 1.建立模型 a.准备 引入所需要的头文件 选择模型 选择评估方法 获取数据集 b.建立模型 c.获取模型评估结果 d.用joblib模块保存模型 e.封装 2.总控 代码 使用方法 3.最后效果 项目地址 github项目:PYWeatherReport 系列教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用py

对抗性鲁棒性与模型压缩:ICCV2019论文解析 Adversarial Robustness vs. Model Compression, or Both? 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Ye_Adversarial_Robustness_vs._Model_Compression_or_Both_ICCV_2019_paper.pdf Code is available at https://githu

一,YOLOv1 Abstract 1. Introduction 2. Unified Detectron 2.1. Network Design 2.2 Training 2.4. Inferences 4.1 Comparison to Other Real-Time Systems 5,代码实现思考 二,YOLOv2 摘要 YOLOv2 的改进 1,中心坐标位置预测的改进 2,1 个 gird 只能对应一个目标的改进 3,backbone 的改进 4,多尺度训练 损失函数 三,YOLOv

一,Scaled YOLOv4 摘要 1,介绍 2,相关工作 2.1,模型缩放 3,模型缩放原则 3.1,模型缩放的常规原则 3.2,为低端设备缩放的tiny模型 3.3,为高端设备缩放的Large模型 4,Scaled-YOLOv4 4.1,CSP-ized YOLOv4 4.2,YOLOv4-tiny 4.3,YOLOv4-large 5,实验 总结 Reference 参考资料 一,Scaled YOLOv4 Scaled YOLOv4 的二作就是 YOLOv4 的作者 Alexey Bo