首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

深度学习中超大规模数据的处理

在机器学习项目中,如果使用的是比较小的数据数据的处理上可以非常简单:加载每个单独的图像,对其进行预处理,然后输送给神经网络。...但是,对于大规模数据(例如ImageNet),我们需要创建一次只访问一部分数据数据生成器(比如mini batch),然后将小批量数据传递给网络。...其实,这种方法在我们之前的示例中也有所涉及,在使用数据增强技术提升模型泛化能力一文中,我就介绍了通过数据增强技术批量扩充数据,虽然那里并没有使用到超大规模的数据。...对于个人开发者而言,收集超大规模数据几乎是一个不可能完成的任务,幸运的是,由于互联网的开放性以及机器学习领域的共享精神,很多研究机构提供数据公开下载。...需要注意的是,正则化只针对训练数据,目的是让训练出的模型具有更强的泛化能力。 构建数据用时最长的是训练数据,用时大约两分半,而验证和测试则比较快,大约20秒。

1.4K20
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    JCIM|药物发现的超大型化合物数据概述

    图1.目前已经建立的超大型化合物数据 商业库 (大写字母、方块)、商业DNA编码库 (大写字母,双三角形)、专有空间 (数字,钻石) 和公共合集 (小写字母、球体)。...表1总结了数据库搜索技术的一些实例。 表1.超大数据库搜索技术示例 数十年来,数据库盒 (database cartridges) 一直是在标准关系数据库中添加化学特定功能的技术解决方案。...Google BigQuery中科学数据的可用性为利用KNIME分析平台或OntoChem的SciWalker对公共生命科学数据进行高效的探索和分析提供了新的可能。...化学空间可视化 化学科学正在产生大量前所未有的包含化学结构和相关性质的大型高维数据。需要算法对这些数据进行可视化,同时保留全局特征和局部特征,并具有足够的细节层次,以便于人类的检验和解释。...FUn框架由客户端和服务器模块组成,有助于创建基于Web的、交互式的大数据三维可视化。

    1.1K20

    MIT联手IBM发布超大数据:100多万短视频,多维度标注

    不过,视频理解课题目前最大的难点在于,能用来训练视频里行为理解的数据太少了。一个原因是人工标注特别费劲,二是对内存和计算能力要求太高。...针对这个难题,12月初,MIT和IBM联手发布了一个超大型的视频数据平台,Moments in Time Dataset(http://moments.csail.mit.edu/),上面有超过100...** 因为Moments in Time的每个视频数据的长度只有3秒,而油管8M的是120秒到500秒。视频长度更细致地划分,提高了行为解读的颗粒度。还能有效降低对内存和计算能力的要求。...参与了Moments in Time数据平台项目的MIT首席视觉科学家Aude Oliva说。...如果大家对Moments in Time Dataset怎么解决视频理解数据标注的问题感兴趣,可以去翻翻他们的论文,里面有详细讨论标注词的筛选过程,以及标注维度的选择依据(声音、场景、物体)等核心问题

    1.2K90

    200G超大自动驾驶数据A2D2下载

    前几天52CV报道了奥迪汽车公司发布A2D2数据: 奥迪推出大型自动驾驶数据A2D2 该数据是研究和商用皆可的大型自动驾驶场景数据,关注的计算机视觉任务主要是语义分割、实例分割、3D目标检测...,其特征: 数据类型: 即包含RGB图像,也包括对应的3D点云数据,记录的数据是时间同步的。...数据规模: 标注的非序列数据,41227帧,都含有语义分割标注和点云标签。 其中含有前置摄像头视野内目标3D包围框标注12497帧。 另外,该库还包括 392,556 连续帧的无标注的传感器数据。...A2D2与其他自动驾驶数据的比较: image.png 语义标注示例: ?...标注数据分布: image.png image.png 使用许可: CC BY-ND 4.0,所以官方允许将此数据在商用场景中使用。

    1.1K20

    本周 Github 精选:13 款炼丹利器,有开源工具包也有超大数据

    项目链接 https://github.com/tensorflow/swift #可视化降维Python工具包 HyperTools 是一个具有可视化功能的降维工具包,其基本流程是输入高维数据,调用降维函数...本项目是由美图云事业部开源的深度学习工程模板,简化加载数据、构建网络、训练模型和预测样本的流程。 ? ▲ 框架图 ? ▲ 文件夹结构 ?...STAIR Actions #用于动作识别的大规模视频数据 ?...STAIR Actions 是一个用于动作识别的大规模视频数据,包含 100 类诸如吃饭、喝水、洗手、扔垃圾等人类日常行为,每一类动作有 1000 个左右的视频。...作者保留了 10% 的数据用于后续比赛。 ? ▲ 数据规模 ?

    1.1K40

    快速清空超大数据

    快速清空超大数据表 作者:matrix 被围观: 1,412 次 发布时间:2020-08-31 分类:Python 零零星星 | 无评论 » 这是一个创建于 730 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变...第一次drop超过GB的数据表,没想到竟然会执行的这么慢。尝试过TRUNCATE和DROP都不满意。...后来就直接找到数据库储存的文件来删除,这样比起使用sql语句操作会快得多,但也是危险操作,无法找回。...根据自身情况配置变量mysql_data_dir,db_config,table_names,condition_save fast_drop_table.py #codeing=utf-8 """ 快速清空超大数据表...保留想要数据 """ import pymysql import os mysql_data_dir = '/mnt/mysql_data/db_name/' #数据库文件所在路径 # 数据库连接配置

    63730
    领券