智能驾驶车辆的摄像头、激光雷达、毫米波雷达、IMU/GPS将带来丰富的数据，通过处理传感器原始数据可以获取交通目标、标志标线等目标级信息，再配合场景设计理论及软件工具，便可获取各类智能驾驶场景数据，用于传感器对标、智能驾驶功能测试、静态动态场景创建、网络模型训练、实车仿真结合的数字孪生验证等。 本次 ...
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2020-06-05 10:25:42
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图像分类任务中，大多数教程是直接导入深度学习库中的数据集直接用于模型训练，如果采用自己的数据集，会难以下手，这篇博客主要介绍使用Tensorflow2.1或Keras来读取自己的数据集。 1、Tensorflow方法制作数据集 Tensorflow制作数据集，主要用到tf.data进行操作。步骤为制 ...
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2020-06-03 12:13:59
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一个成熟合格的深度学习训练过程至少具备以下功能： 在训练集上训练，并在验证集上进行验证 模型可以保存最优的权重，并读取权重 记录训练集和验证集的精度，便于调参 本节将构建验证集、模型训练和验证、模型保存与加载和模型调参等几个部分 ###构造验证集 在机器学习模型（特别是深度学习模型）的训练过程中，模 ...
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2020-05-30 21:29:19
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体验一下 TensorFlow 导包套路, 获取数据 - 特征工程, 构建网络, 模型训练, 计算梯度, 梯度更新 .. Epoch ..这些流程操作. ...
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2020-05-23 18:35:46
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NXP eIQ 工具链梳理 1. 模型训练 mobilenet+ssd .pb yolo .weight 转 .onnx 2. graph transform / 量化 transform_graph 工具删除 模型中 pre/post processing 部分 graph split 将图分为定 ...
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2020-05-22 09:32:00
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神经网络的超参数有： 1. 学习率 2. 迭代次数 iteration 3. 隐藏层数 L 4. 激活函数 5. momentum 6. mini batch 7. 正则化参数 …… 1. 看training集的误差 考虑 1.是否需要加深网络 2.加长训练时间 3.尝试更先进的optimize算法... ...
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2020-05-20 21:40:04
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同步进行一波网上代码搬砖, 先来个入门的线性回归模型训练, 基于梯度下降法来, 优化用 MSE 来做. 理论部分就不讲了, 网上一大堆, 我自己也是理解好多年了, 什么 偏导数, 梯度(多远函数一阶偏导数组成的向量) , 方向导数, 反方向(梯度下降) 这些基本的高数知识, 假设大家是非常清楚原理的 ...
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2020-05-17 01:06:00
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文本分类实现步骤： 1. 定义阶段：定义数据以及分类体系，具体分为哪些类别，需要哪些数据 2. 数据预处理：对文档做分词、去停用词等准备工作 3. 数据提取特征：对文档矩阵进行降维、提取训练集中最有用的特征 4. 模型训练阶段：选择具体的分类模型以及算法，训练出文本分类器 5. 评测阶段：在测试集上 ...
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2020-05-15 00:17:01
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1.数据竞赛流程 数据分析主要目的是分析数据原有的分布和内容； 特征工程目的是从数据中抽取出有效的特征； 模型训练与验证部分包括数据划分的方法以及数据训练的方法； 模型融合参考我的另一篇介绍模型融合的博客。 1.1.数据分析 在拿到数据之后，首先要做的就是要数据分析(Exploratory Data ...
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2020-05-13 23:14:41
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阿里云容器服务团队与 Alluxio 开源社区和南京大学顾荣老师等人通力合作寻找相关解决方案，当前已经提供 K8s 上运行模型训练数据加速的基础方案，包括容器化部署、生命周期管理以及性能优化（持续中），从而降低数据访问高成本和复杂度，进一步助力云上普惠 AI 模型训练。 ...
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2020-05-13 12:30:36
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