2.1 数据集 目标 知道数据集的分为训练集和测试集 会使用sklearn的数据集 2.1.1 可用数据集 Kaggle网址：https://www.kaggle.com/datasets UCI数据集网址： http://archive.ics.uci.edu/ml/ scikit-learn网址 ...
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2021-07-19 16:53:01
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Pretext task 可以理解为是一种为达到特定训练任务而设计的间接任务。 比如，要训练一个网络来对 ImageNet 分类，可以表达为 $f_{\theta}(x): x \rightarrow y$ ，目的是获得具有语义特征提取/推理能力的 $\theta$ 。假设有另外一个任务 (Pret ...
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2021-07-19 16:35:08
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每次只选取1个样本，然后根据运行结果调整参数，这就是著名的随机梯度下降（SGD），而且可称为批大小（batch size）为 1 的 SGD。 批大小，就是每次调整参数前所选取的样本（称为mini-batch或batch）数量： 如果批大小为N，每次会选取N个样本，分别代入网络，算出它们分别对应的参 ...
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2021-07-19 16:31:08
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Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。本文是系列第九篇，介绍 horovod on spark 如何启动。 ...
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2021-07-05 17:30:40
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最近在做试验中遇到了一些深度网络模型加载以及存储的问题，因此整理了一份比较全面的在 PyTorch 框架下有关模型的问题。首先咱们先定义一个网络来进行后续的分析： 1、本文通用的网络模型 import torch import torch.nn as nn ''' 定义网络中第一个网络模块 Net1 ...
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2021-07-01 17:35:47
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一、信息熵 若一个离散随机变量 \(X\) 的可能取值为 \(X = \{ x_{1}, x_{2},...,x_{n}\}\)，且对应的概率为： \[ p(x_{i}) = p(X=x_{i}) \] 那么随机变量 \(X\) 的熵定义为： \[ H(X) = -\sum_{i=1}^{n}p(x ...
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2021-06-30 18:03:09
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python将数据快速分成训练集和测试集 参考博客： python将一个文件夹下图片按比例分在两个文件夹下_qq_32039433的博客-CSDN博客 代码如下： 神经网络模型训练时得到的数据并没有分成测试集和训练集，所以需要自己按比例进行分割，如下是进行的按照3：7进行数据分割python代码。 ...
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2021-06-29 15:29:56
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摘要：多目标跟踪这个具有挑战性的任务需要同时完成跟踪目标的初始化、定位并构建时空上的跟踪轨迹。本文将这个任务构建为一个帧到帧的集合预测问题，并提出了一个基于transformer的端到端的多目标跟踪方法TrackFormer。 本文分享自华为云社区《论文解读系列十四：基于transformer的多目 ...
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2021-06-28 20:38:53
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1. 卷积神经网络是通过什么方式来完成可训练参数的减少？ 1）卷积层（局部感受野+权值共享） 2）采样层（逐渐降低分辨率） 2. 原始图像大小变化怎样影响模型可训练参数个数？ 参数个数：首先卷积层和池化层不会受到影响，全连接层受到影响 计算数目：受到影响 3. img2col 将图像中的感受野编码成 ...
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2021-06-28 20:34:20
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选用pytorch 和tensorflow框架进行搭建神经网络 搭建ConvNet神经网络使模型准确率达99%以上 使用minist手写数据集进行训练，数据样本多 使用onnx工具进行模型转换 将框架安装文档镶嵌进程序中，方便用户使用 在进行图像预处理时，采用对灰度求平均值，大于灰度平均值的才进行二 ...
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2021-06-28 20:11:14
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