版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前一篇中的ResNet-34残差网络,经过减小卷积核训练准确率提升到85%. 这里对训练数据集做数据增强: 1.对原始32*32图像四周各填充4个0像素(40*40),然后随机裁剪成32*32. 2.按0.5的概率水平翻转图片. 代码具体修改如下: transform_train = transforms.Compose([ # 对原始32*32图像四周各填充4个0像素(40*40),然后随机裁剪

开始之前,需要思考一些基本问题 1.为什么需要大量数据 当您训练机器学习模型时,您真正在做的是调整其参数,以便它可以将特定输入(例如,图像)映射到某个输出(标签).我们的优化目标是追逐我们模型损失较低的最佳位置,这种情况发生在您的参数以正确的方式调整时. 现在的神经网络通常具有数百万的参数,因此,你需要向您的机器学习模型喂入一定比例的示例,以获得良好的性能.此外,您需要的参数数量与模型送执行的任务的复杂程度成正比. 2.如果我没有“更多数据”,如何获得更多数据?     您无需寻找可添加到数据集

前提:检查sqlload是否可用,输入sqlldr,提示有版本即可   1.创建测试表(已有则跳过)create table testTable(user varchar2(255),name varchar2(255));   2.创建脚本 test.ctl   OPTIONS (skip=1,rows=5)load datainfile data.delappend into table testTable(id char terminated by ',',name char termin

数据增强在机器学习中的作用不言而喻.和图片分类的数据增强不同,训练目标检测模型的数据增强在对图像做处理时,还需要对图片中每个目标的坐标做相应的处理.此外,位移.裁剪等操作还有可能使得一些目标在处理后只有一小部分区域保留在原图中,这需要额外的机制来判断是否需要去掉该目标来训练模型.为此TensorLayer 1.7.0(tf>=1.4 && tl>=1.7)发布中,提供了大量关于目标检测任务的数据集下载.目标坐标处理.数据增强的API.最近的几次发布主要面向新的卷积方式(Defo

from:https://www.zhihu.com/question/56171002/answer/155777359 GAN的作用,也就是为什么GAN会火了(有部分原因可能是因为Lecun的赞赏).如果GAN只是用来生成一些像真是数据一样的数据的话,那不会有像现在这么火.更多的,或者对于机器学习研究员来说,看待的最关键一点应该是GAN可以用来 拟合数据分布 .什么叫拟合数据分布,就是给你一个训练数据,你能通过GAN这个工具,产生和这个数据分布相似的一些数据.有了拟合数据分布的思想,并在这上

有人说,「深度学习“等于”深度卷积神经网络算法模型+大规模数据+云端分布式算力」.也有人说,「能够在业内叱咤风云的AI都曾“身经百战”,经历过无数次的训练与试错」.以上都需要海量数据做依托,对于那些数据量匮乏的领域,就衍生出了数据增强技术.即,根据一个原始数据,稍作改动,变成一个对于AI来说的全新的数据. 01 为什么做数据增强? 数据规模的重要性到底怎样呢?可以说,深度学习的火热和蓬勃发展,直接源于普林斯顿大学教授李飞飞及她所带领的团队创作的一个包含百万级图片的数据集ImageNet.工业级人

1.1 简介 深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果.在数据量有限的情况下,可以通过数据增强(Data Augmentation)来增加训练样本的多样性, 提高模型鲁棒性,避免过拟合. 在计算机视觉中,典型的数据增强方法有翻转(Flip),旋转(Rotat ),缩放(Scale),随机裁剪或补零(Random Crop or Pad),色彩抖动(Color jittering),加噪声(Noise) 笔者在跟进视频及图像中的人体姿态检测和关键点追踪(Human Pose Es

一.继承nn.Module类并自定义层 我们要利用pytorch提供的很多便利的方法,则需要将很多自定义操作封装成nn.Module类. 首先,简单实现一个Mylinear类: from torch import nn # Mylinear继承Module class Mylinear(nn.Module): # 传入输入维度和输出维度 def __init__(self,in_d,out_d): # 调用父类构造函数 super(Mylinear,self).__init__() # 使用Pa

转载自:(pytorch中tensor数据和numpy数据转换中注意的一个问题)[https://blog.csdn.net/nihate/article/details/82791277] 在pytorch中,把numpy.array数据转换到张量tensor数据的常用函数是torch.from_numpy(array)或者torch.Tensor(array),第一种函数更常用.下面通过代码看一下区别: import numpy as np import torch a=np.arange(

有一群的朋友在用VS2012做数据报表时,老是提示 本地报表处理期间出错. 尚未指定报表“Report1”的报表定义 未将对象引用设置到对象的实例. 我看了一下,步骤没错,我用VS2010做了一下,一切OK,没问题,但用VS2013做时, 就提示这错误 后仔细看了一下设计生成的源码,嘿,还真有区别,在VS2012与VS2013中, ReportViewer生成的代码在引用报表数据时,使用的是ReportEmbeddedResource属性 <LocalReport ReportEmbeddedR

转载请注明出自天外归云的博客园:http://www.cnblogs.com/LanTianYou/ PowerShell是基于.NET的一门脚本语言,对于SharePoint一些日常操作支持的很好.今天上午同事做数据量测试,要在一个site下创建500个list和500个library,在一个list中创建1000个item,这样的需求通过PowerShell脚本实现是非常容易的. 下面是为这项测试写的两个小 Add-PSSnapin Microsoft.SharePoint.PowerShe

一篇热数据识别存储外文翻译,本文主要在讲思想 原文题目:  HDCat: Effectively Identifying Hot Data in    Large-scale I/O Streams with Enhanced   Temporal Locality 翻译:大规模的I/O流中有效识别热数据并增强时间局部性 外文网址:http://dsc.jnu.edu.cn/paper/2015/ICA3PPCH.pdf 本文主要讲里面的详细算法及思想 第一作者:陈嘉豪 论文简单摘要: 热数据对

相关方法合集见:https://github.com/quincyliang/nlp-data-augmentation 较为简单的数据增强的方法见论文:https://arxiv.org/pdf/1901.11196.pdf 论文中所使用的方法如下: 1. 同义词替换(SR: Synonyms Replace):不考虑stopwords,在句子中随机抽取n个词,然后从同义词词典中随机抽取同义词,并进行替换.(同义词其词向量可能也更加接近,在使用词向量的模型中不一定有用) 2. 随机插入(RI:

目录 0,可视化的重要性: 1,特征图(feture map) 2,卷积核权重 3,卷积核最匹配样本 4,类别激活图(Class Activation Map/CAM) 5,网络结构的可视化 0,可视化的重要性: 深度学习很多方向所谓改进模型.改进网络都是在按照人的主观思想在改进,常常在说模型的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征.哪些区域对于识别真正起作用.也不知道网络是根据什么得出了分类结果.为了增强结果的可解释性,需要给出模型的一些可视化图来证明模型或新methods对于任务的作用,

前三章我们陆续介绍了半监督和对抗训练的方案来提高模型在样本外的泛化能力,这一章我们介绍一种嵌入模型的数据增强方案.之前没太重视这种方案,实在是方法过于朴实...不过在最近用的几个数据集上mixup的表现都比较哇塞,所以我们再来聊聊~ Mixup paper: mixup: Beyond Empirical Risk Minimization TF源码:https://github.com/facebookresearch/mixup-cifar10 torch复现:ClassicSolution

这一篇博客整理用TensorFlow实现神经网络正则化的内容. 深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数,可以进行非常复杂的特征变换,具有强大的学习能力,因此容易在训练集上过拟合.缓解神经网络的过拟合问题,一般有两种思路,一种是用正则化方法,也就是限制模型的复杂度,比如Dropout.L1和L2正则化.早停和权重衰减(Weight Decay),一种是增大训练样本量,比如数据增强(Data Augmentation).这些方法的原理阐述可以看我之前整理的文章<深度学习之正则化方法>. 下面用

Python图像处理库 - Albumentations,可用于深度学习中网络训练时的图片数据增强. Albumentations 图像数据增强库特点: 基于高度优化的 OpenCV 库实现图像快速数据增强. 针对不同图像任务,如分割,检测等,超级简单的 API 接口. 易于个性化定制. 易于添加到其它框架,比如 PyTorch. 1. Albumentations 的 pip 安装 sudo pip install albumentations # 或 sudo pip install -U

分类问题中,交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数,原来就是了解,但一直搞不懂他是怎么来的?为什么交叉熵能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值?趁着这次学习把这些概念系统学习了一下. 首先说起交叉熵,脑子里就会出现这个东西: 随后我们脑子里可能还会出现Sigmoid()这个函数: pytorch中的CrossEntropyLoss()函数实际就是先把输出结果进行sigmoid,随后再放到传统的交叉熵函数中,就会得到结果. 那我们就先从sigmoid开始说起,我们知道sigmoid的作用其实

最近搞了搞minist手写数据集的神经网络搭建,一个数据集里面很多个数据,不能一次喂入,所以需要分成一小块一小块喂入搭建好的网络. pytorch中有很方便的dataloader函数来方便我们进行批处理,做了简单的例子,过程很简单,就像把大象装进冰箱里一共需要几步? 第一步:打开冰箱门. 我们要创建torch能够识别的数据集类型(pytorch中也有很多现成的数据集类型,以后再说). 首先我们建立两个向量X和Y,一个作为输入的数据,一个作为正确的结果: 随后我们需要把X和Y组成一个完整的数据集,

Object Detection and Classification using R-CNNs 目标检测:数据增强(Numpy+Pytorch) - 主要探究检测分割模型数据增强操作有哪些? - 检测分割模型图像输入大小?检测模型Faster rcnn输入较大800+:而ssd则有300,512之分:分割模型一般deeplab使用321,513,769等:输入大小对结果敏感吗? - 检测分割模型的batch-szie都比较小:这对显存消耗很大,和输入大小的关系?本身分割模型deeplab系列就