深度学习模型训练过程 一.数据准备 1. 基本原则: 1)数据标注前的标签体系设定要合理 2)用于标注的数据集需要无偏、全面、尽可能均衡 3)标注过程要审核 2. 整理数据集 1)将各个标签的数据放于不同的文件夹中,并统计各个标签的数目 2)样本均衡,样本不会绝对均衡,差不多 ...
深度学习训练数据打标签过程 为了获取大量的图片训练数据,在采集数据的过程中常用视频的方式采集数据,但对于深度学习,训练的过程需要很多的有有标签的数据,这篇文章主要是解决视频文件转换成图片文件,并加标签,最后把数据存储到pkl文件中,为后续深度学习提供数据。 . video to image 这个应用,主要是把视频切分成图片,并保存到本地,可以自定义切分的时间间隔 在深度学习中,由于场景的需要,有时 ...
2018-04-13 17:49 0 12034 推荐指数:
深度学习模型训练过程 一.数据准备 1. 基本原则: 1)数据标注前的标签体系设定要合理 2)用于标注的数据集需要无偏、全面、尽可能均衡 3)标注过程要审核 2. 整理数据集 1)将各个标签的数据放于不同的文件夹中,并统计各个标签的数目 2)样本均衡,样本不会绝对均衡,差不多 ...
深度学习是一个框架,包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 ...
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不多说,直接上干货! 五、Deep Learning的基本思想 假设我们有一个系统S,它有n层(S1,…Sn),它的输入是I,输出是O,形象地表示为 ...
学习率是深度学习中的一个重要超参数,选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛。 本文主要介绍深度学习训练过程中的14种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现。 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减。 举例说明: # lr = 0.05 if epoch ...
几个概念 预训练 自训练 自监督学习 半监督学习 监督学习 无监督学习 区分 预训练 广义上讲:是对一个模型进行“预先训练”,以完成后续的下游任务 狭义上讲(更常用):在大规模无标注语料上,用自监督的方式训练模型 自训练 常应用于CV ...
最近看了一下深度学习的表征学习,总结并记录与一下学习笔记。 1.在标签数据集中做的监督学习容易导致过拟合,半监督学习由于可以从无标签数据集中学习,可以有一定概率化解这种情况。 2.深度学习所使用的算法不能太复杂,否则会加大计算复杂度和工作量。 3.逐层贪婪的无监督预训练有这几个特点 ...
Pytorch GPU运算过程中会出现:“cuda runtime error(2): out of memory”这样的错误。通常,这种错误是由于在循环中使用全局变量当做累加器,且累加梯度信息的缘故,用官方的说法就是:"accumulate history across your ...