Domain Adaptable 在经典的机器学习模型中,我们习惯性假设训练数据集和目标训练集有着相同的概率分布。而在现实生活中,这种约束性假设很难实现。当训练数据集和测试集有着巨大差异时,很容易出现过拟合的现象,使得训练的模型在测试集上表现不理想。 举个简单 ...
Keras RetinaNet 在自标数据集 alidq 上训练 detection model RetinaNet 模型部署与环境配置 参考README 数据预处理 数据统计信息: 类别:gun , gun 有效数据量: 测试集大小: 训练验证集大小: 由于此次 detection 任务比较简单,为了实验 fine tuning 对模型的影响,我们将训练数据分为 个部分,实验在第 部分数据上完成 ...
2018-12-26 11:13 0 1709 推荐指数:
Domain Adaptable 在经典的机器学习模型中,我们习惯性假设训练数据集和目标训练集有着相同的概率分布。而在现实生活中,这种约束性假设很难实现。当训练数据集和测试集有着巨大差异时,很容易出现过拟合的现象,使得训练的模型在测试集上表现不理想。 举个简单 ...
概述 在前边一篇文章,我们讲了如何复现论文代码,使用pascal voc 2012数据集进行训练和验证,具体内容可以参考《deeplab v3+在pascal_voc 2012数据集上进行训练》,在本篇文章,我们主要讲述,如何对deeplab v3+进行迁移学习,也即如何使用deeplab ...
1. 迁移学习的两个主要场景 微调CNN:使用预训练的网络来初始化自己的网络,而不是随机初始化,然后训练即可 将CNN看成固定的特征提取器:固定前面的层,重写最后的全连接层,只有这个新的层会被训练 下面修改预训练好的resnet18网络在私人数据集上进行训练来分类蚂蚁和蜜蜂 ...
预备知识 自己搭建cnn模型训练mnist(不使用迁移学习) https://blog.csdn.net/qq_42951560/article/details/109565625 pytorch官方的迁移学习教程(蚂蚁、蜜蜂分类) https ...
使用预训练网络(迁移学习) 预训练网络是一个保存好的之前已在大型数据集(大规模图像分类任务)上训练好的卷积神经网络 如果这个原始数据集足够大且足够通用,那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以作为有效的提取视觉世界特征的模型。 即使新问题和新任务与原始任务完全不同学习到的特征 ...
简介 学习深度学习最重要的就是数据集啦。小编在刚开始学习深度学习的时候最头疼的一件事就是没有数据,徒有很多想法,但却无法实现,这里小编给大家介绍25个常用的深度学习开源数据集,这是从国外的一篇博客中看到的,参见https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018 ...
原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25138563 分门别类整理了一些网上的免费数据集,这是分类下载地址,希望能节约大家找数据的时间。欢迎数据达人加入QQ群 565136792 交流。 金融 美国劳工部 ...
数据集汇总 一、免费大数据存储库的网站 1、深度学习数据集收集网站 http://deeplearning.net/datasets/** 收集大量的各深度学习相关的数据集,但并不是所有开源的数据集都能在上面找到相关信息。 2、Tiny ...