0802-编程实战_猫和狗二分类_深度学习项目架构 目录 一、比赛介绍 二、数据加载 三、模型定义 四、工具函数 五、配置文件 六、main.py 6.1 命令行工具 fire 6.2 main.py的代码组织结构 ...
Pytorch学习系列 一 至 四 均摘自 深度学习框架PyTorch入门与实践 陈云目录: .程序的主要功能 .文件组织架构 . 关于 init .py .数据处理 .模型定义 .工具函数 .配置文件 .main.py .使用 .程序的主要功能: 模型定义 数据加载 训练和测试 .文件组织架构: checkpoints data init .py dataset.py get data.sh m ...
2019-01-14 12:03 0 1289 推荐指数:
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目录 任务目标 数据集 数据增强 模型一:自定义网络 模型二:使用resnet34做特征提取 模型三:resnet34&vgg16做特征提取 trick 参考 任务目标 构建深度学习模型,对猫狗数据集进行分类(数据集来自 ...
本demo从pytorch官方的迁移学习示例修改而来,增加了以下功能: 根据AUC来迭代最优参数; 五折交叉验证; 输出验证集错误分类图片; 输出分类报告并保存AUC结果图片。 ...
二分类 分类问题是机器学习中非常重要的一个课题。现实生活中有很多实际的二分类场景,如对于借贷问题,我们会根据某个人的收入、存款、职业、年龄等因素进行分析,判断是否进行借贷;对于一封邮件,根据邮件内容判断该邮件是否属于垃圾邮件。 图1-1 分类示意图 回归作为分类的缺陷 由于回归 ...
1、单通道输出 在训练时,输出通道为1,网络的输出数值是任意的。标签是单通道的二值图,对输出使用sigmoid,使其数值归一化到[0,1],然后和标签做交叉熵损失。 训练结束后,将输出的outpu ...
数据链接 垃圾短信分类 解析 设一个点(x,y),对(x,y)进行分类(1,2),我们可以设每个点分别属于两个类别的概率: 如果p1(x,y) > p2(x,y),那么类别为1 如果p1(x,y) < p2(x,y),那么类别为2 由贝叶斯概率我们有 \[p ...
随机森林 概论 前提 Random Forest:可以理解为Bagging with CARTS. Bagging是bootstrap aggregating(引导聚集算法)的缩写。 CART(classification and regression Tree)分类和回归树,二分类树 ...
图像分类识别中,可以根据热力图来观察模型根据图片的哪部分决定图片属于一个分类。 以前面的Resnet50模型为例:https://www.cnblogs.com/zhengbiqing/p/11964301.html 输出模型结构为: 识别图片,得到热力图: 其中: ...