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为了让加深我们印象,这里我们把直接放上关于精确率和召回率的解释,如果大家忘记的话,以后不妨来多看看
资源: 3D卷积神经网络相关博客:http://blog.csdn.net/lengxiaomo123/article/details/68926778 keras文档关于3D卷积层的介绍:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/convolutional_layer/#conv3d 3D卷积层可以理解为对有一系列时序性的图片进行卷积的操作,也即2D是在平面上卷积,3D层添加了时序作为另一维度实现了空间上的卷积,从而能够对具有时序性的一组图片进行卷积操
抓住它的核心思路,即通过卷积操作缩小了图像的内容,将模型注意力集中在图像特定的、明显的特征上。
Keras库提供了一种在训练深度学习模型时计算并报告一套标准度量的方法。 除了提供分类和回归问题的标准度量外,Keras还允许在训练深度学习模型时,定义和报告你自定义的度量。如果你想要跟踪在训练过程中更好地捕捉模型技能的性能度量,这一点尤其有用。 在本教程中,你将学到在Keras训练深度学习模型时,如何使用内置度量以及如何定义和使用自己的度量。 完成本教程后,你将知道: Keras度量的工作原理,以及如何在训练模型时使用它们。 如何在Keras中使用回归和分类度量,并提供实例。 如何在Keras中定义和使用
由于深度学习算法在表达非线性表征上的卓越能力,它非常适合完成输入到有标签的数据集输出的映射。这种任务叫做分类。它需要有人对数据进行标注。无论是对 X 光图像还是对新闻报道的主题进行标注,在数据集增大的时候,依靠人类进行干预的做法都是费时费力的。
在前一篇文章【深度域自适应】一、DANN与梯度反转层(GRL)详解中,我们主要讲解了DANN的网络架构与梯度反转层(GRL)的基本原理,接下来这篇文章中我们将主要复现DANN论文Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation中MNIST和MNIST-M数据集的迁移训练实验。
补充知识:分类问题的几个评价指标(Precision、Recall、F1-Score、Micro-F1、Macro-F1)
竞赛结果及相关论文可见:https://arxiv.org/pdf/2105.08630.pd
🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)
如何使用 Keras 中的权值约束缓解深度神经网络中的过拟合现象(图源:https://www.flickr.com/photos/31246066@N04/5907974408/)
摘要: 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念,文章内容都是博主用心学习收集所写,欢迎大家三联支持!本系列会一直更新,核心概念系列会一直更新!欢迎大家订阅
环境情况: ################################################################## python 3.6 mlxtend 0.13.0 scikit-learn 0.19.0 ##################################################################
选自Github 作者:Max Brggen 机器之心编译 参与:蒋思源 近来,部分机器学习从业者对深度学习不能训练小数据集这一观点表示怀疑,他们普遍认为如果深度学习经过优良的调参,那么就不会出现过拟合和过训练情况,也就能较好地从小数据集学习不错的模型。在本文中,Max Brggen 在多个小数据集对神经网络和 XGBoost 进行了对比,并表明 ANN 在小数据集可以得到和 XGBoost 相媲美的结果。 模型源代码:https://gist.github.com/maxberggren/b3ae92b2
在当今世界,预训练 NLP 模型的可用性极大地简化了使用深度学习技术对文本数据的解释。然而,虽然这些模型在一般任务中表现出色,但它们往往缺乏对特定领域的适应性。本综合指南[1]旨在引导您完成微调预训练 NLP 模型的过程,以提高特定领域的性能。
广泛使用的文本分类数据集:46个不同的主题,即输出有46个类别。某些样本的主题更多,但是训练集中的每个主题至少有10个样本
在深度学习训练过程中,训练数据是很重要的,在样本量方便,一是要有尽量多的训练样本,二是要保证样本的分布够均匀,也就是各个类别下的样本量都要足够,不能有的很多,有的特别少。但是实际采集数据的过程中,可能经常会遇到样本量不够的情况,这就很容易导致训练出的模型过拟合,泛化能力不足,这时候该怎么办呢?
2015年11月,Google正式发布了Tensorflow的白皮书并开源TensorFlow 0.1 版本。
现在有很多现成的训练艺术风格迁移模型的工具,大多数人使用Johnson等人描述的网络架构的变体来执行快速的前馈风格化。因此,大多数风格迁移模型都是7MB。
目标检测是现在最热门的研究课题,也一直是工业界重点研究的对象,最近几年内,也出现了各种各样的检测框架,所属于YOLO系列是最经典也是目前被大家认可使用的检测框架。不论是PyTorch,还是Tensorflow,又或者是Keras和Caffe,可以说是全平台通用。
本文记录了第一个基于卷积神经网络在图像识别领域的应用:猫狗图像识别。主要内容包含:
好多天没有更新原创文章了,国庆前的一段时间确实比较忙,整个九月在参加各种面试,另外还有公司的项目,还有自己的毕设,另外还需要准备参加一些活动和讲座,时间排的很紧,不过还在这些事情基本在国庆来临之际都暂告一段落了,所以国庆我也没打算再干太多事情,就准备在家休养生息。
2019 年 3 月 6 日,谷歌在 TensorFlow 开发者年度峰会上发布了最新版的 TensorFlow 框架 TensorFlow2.0 。新版本对 TensorFlow 的使用方式进行了重大改进,使其更加灵活和更具人性化。具体的改变和新增内容可以从 TensorFlow 的官网找到,本文将介绍如何使用 TensorFlow2.0 构建和部署端到端的图像分类器,以及新版本中的新增内容,包括:
之前介绍过一个单分类的问题。当每个数据点可以划分到多个类别、多个标签下,这就是属于多分类问题了。
这里使用ngrok作为样例来为github webhooks payload url建一个隧道,这样我们的内网github就可以发布到公网上。除了ngrok以外可以选择其他服务。
该文是CMU的Zhiqiang Shen提出的一种提升标准ResNet50精度的方法,它应该是首个将ResNet50的Top1精度刷到80%+的(无需额外数据,无需其他tricks,无需网络架构调整)。该文对于研究知识蒸馏的同学应该是有不少可参考的价值,尤其是里面提到的几点讨论与结论,值得深思。
图像描述是生成图像文本描述的过程。它使用自然语言处理和计算机视觉来为图像生成描述的文本字幕。一幅图像可以有很多个不同的描述,但是只要它正确地描述了图像,并且描述涵盖了图像中的大部分信息就可以说是没问题的。下面是示例图片和生成的描述文字。
在实际应用场景中,有效性与高效性对于目标检测器非常重要。为了满足这两个问题,研究者全面评估了现有的改进的集合,以提高PP-YOLO的性能,同时几乎保持推理时间不变。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在不做乘加操作(multiply-adds)的情况下,能计算矩阵乘法吗? 矩阵乘法包含大量a+b×c类运算,因此常在运算中将乘法器和加法器进行结合成一个计算单元,进行乘法累加操作。 用近似算法的话,确实可以! 这是来自MIT的最新研究,他们提出了一种新的近似算法MADDNESS,在确保一定精度的情况下,将速度提升到了现有近似算法的10倍,比精确算法速度快100倍,被ICML 2021收录。 研究还认为,新算法可能比最近大火的稀疏化、因子化等操作
目标检测模型的性能在模型精度和效率两个主要方面得到了快速的发展。然而,为了将基于深度神经网络(DNN)的目标检测模型部署到边缘设备,通常需要对模型进行比较大的压缩,但是与之而来的也降低了模型的准确性。
选自arXiv 作者:Ilia Karmanov等 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤、白妤昕 深度学习框架就像语言一样:很多人会说英语,但每种语言都有自己的特殊性。作者为几种不同的网络结构创建了通用代码,并可在多个不同的框架中使用。 repo 1.0 完整版 GitHub 地址:https://github.com/ilkarman/DeepLearningFrameworks 我们的想法是创建一个深度学习框架的罗塞塔石碑(Rosetta Stone):假设你很了解某个深度学习框架,你就可以帮助别人使用任何
如果您计划尝试深度学习模型,那么Keras可能是一个很好的起点。它是用Python编写的高级API,后端支持Tensorflow、CNTK和Theano。
深度学习在这两年的发展可谓是突飞猛进,为了提升模型性能,模型的参数量变得越来越多,模型自身也变得越来越大。在图像领域中基于Resnet的卷积神经网络模型,不断延伸着网络深度。而在自然语言处理领域(NLP)领域,BERT,GPT等超大模型的诞生也紧随其后。这些巨型模型在准确性上大部分时候都吊打其他一众小参数量模型,可是它们在部署阶段,往往需要占用巨大内存资源,同时运行起来也极其耗时,这与工业界对模型吃资源少,低延时的要求完全背道而驰。所以很多在学术界呼风唤雨的强大模型在企业的运用过程中却没有那么顺风顺水。
AI 研习社按,日前,微软提出深度学习框架的通用语言——repo1.0,号称希望通过构建这一深度学习框架「Rosetta Stone(罗塞塔石碑)」,让研究者们能够在不同框架之间轻松运用专业知识。他们在博客中讲解了基准深度学习框架的训练结果和相应的经验教训,雷锋网 AI 研习社编译整理如下。
是属于有理数中某特定子集的数的数字表示,在计算机中用以近似表示任意某个实数,小数点可以“浮动”。实数由一个整数或定点数(即尾数/significand/mantissa)乘以某个基数exponent(计算机中通常是2)的整数次幂得到,这种表示方法类似于基数为10的科学计数法。
第 10 章介绍了人工神经网络,并训练了第一个深度神经网络。 但它非常浅,只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题,例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象,该怎么办? 你可能需要训练更深的 DNN,也许有 10 层或更多,每层包含数百个神经元,通过数十万个连接相连。 这可不像公园散步那么简单,可能碰到下面这些问题:
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架,作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行:
📷 作者 | 申泽邦(Adam Shan) 兰州大学在读硕士研究生,主攻无人驾驶,深度学习;兰大未来计算研究院无人车团队骨干,在改自己的无人车,参加过很多无人车Hackathon,喜欢极限编程。 在前几十年,神经网络并没有受到人们的重视,直到深度学习的出现,人们利用深度学习解决了不少实际问题(即一些落地性质的商业应用),神经网络才成为学界和工业界关注的一个焦点。本文以尽可能直白,简单的方式介绍深度学习中三种典型的神经网络以及深度学习中的正则化方法。为后面在无人驾驶中的应用做铺垫。 ▌深度学
我们都熟悉深度学习模型的训练过程。随着模型变得越来越复杂,训练时间也显着增加。因此,模型通常需要花费数小时来训练。
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras,从搭建神经网络到项目实战,手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。
精度最高的目标检测器往往基于 RCNN 的 two-stage 方法,对候选目标位置再采用分类器处理. 而,one-stage 目标检测器是对所有可能的目标位置进行规则的(regular)、密集采样,更快速简单,但是精度还在追赶 two-stage 检测器. <论文所关注的问题于此.>
在这段艰难的疫情期间,我们决定建立一个非常简单和基本的卷积神经网络(CNN)模型,使用TensorFlow与Keras库和OpenCV来检测人们是否佩戴口罩。
PyTorch Lightning 地址:https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning
因此,一位好奇的学者 Tikeswar Naik,通过简单的实验和我们讨论了这项技术的某一潜在滥用情况——使用 ML 来破解密码,希望通过这一介绍能够让更多人保持警惕,并找到减轻或防止滥用的方法。我们将其具体研究内容编译如下。
Nuts-ml 是一个新的 Python 数据预处理库,专门针对视觉领域的 GPU 深度学习应用。 它以独立、可复用的单元模块的形式,提供主流数据预处理函数。前者便是“nuts-ml” 里的 “nuts”,开发者可自由将其排列组合,创建高效、可读性强、方便修改的数据流。 对于机器学习项目,数据预处理都是基础。相比实际的机器学习,开发者花在数据预处理上的时间往往还要更多。有的数据预处理任务只针对特定问题,但大多数,比如把数据分割为训练和测试组、给样本分层和创建 mini-batch 都是通用的。下面的
随着计算机处理能力的提高,人工智能模型的训练时间并没有缩短,主要是人们对模型精确度要求越来越高。为了提升模型精度,人们设计出越来越复杂的深度神经网络模型,喂入越来越海量的数据,导致训练模型也耗时越来越长。这就如同PC产业,虽然CPU遵从摩尔定律,速度越来越快,但由于软件复杂度的提升,我们并没有感觉计算机运行速度有显著提升,反而陷入需要不断升级电脑硬件的怪圈。
摘要: R语言现在能也进行深度学习了,而且和python一样好,快来试一试吧。 众所周知,R语言是统计分析最好用的语言。但在Keras和TensorFlow的帮助下,R语言也可以进行深度学习了。 在机器学习的语言的选择上,R和Python之间选择一直是一个有争议的话题。但随着深度学习的爆炸性增长,越来越多的人选择了Python,因为它有一个很大的深度学习库和框架,而R却没有(直到现在)。 但是我就是想使用R语言进入深度学习空间,所以我就从Python领域转入到了R领域,继续我的深度学习的研究了。这可能看
目标是想把在服务器上用pytorch训练好的模型转换为可以在移动端运行的tflite模型。
目标检测是计算机视觉最重要的应用之一。 对象检测是同时定位和识别图像中存在的对象的任务。 为了使自动驾驶汽车安全地在街道上行驶,该算法必须检测到行人,道路,车辆,交通信号灯,标志和意外障碍物的存在。 在安全方面,入侵者的存在可以用来触发警报或通知适当的当局。
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