CNN基礎二：使用預訓練網絡提取圖像特征
上一節中，我們采用了一個自定義的網絡結構，從頭開始訓練貓狗大戰分類器，最終在使用圖像增強的方式下得到了82%的驗證准確率。但是，想要將深度學習應用於小型圖像數據集，通常不會貿然采用復雜網絡並且從頭開始訓練（training from scratch），因為訓練代價高，且很難避免過擬合問題。相對 ...
相關推薦
把NDK的工具鏈提取出來單獨使用
獨立toolchain 把NDK壓縮包解壓到系統，如/mnt目錄下，后在/mnt目錄下建立文件夾my_ndk_toolchain，然后再/mnt目錄下執行以下命令：/mnt/a ...
SVM+HOG特征訓練分類器
#1，概念 在機器學習領域，支持向量機SVM(Support Vector Machine)是一個有監督的學習模型，通常用來進行模式識別、分類、以及回歸分析。 SVM的主要思想可以概括為兩點：⑴它是針對線性可分情況進行分析，對於線性不可分的情況，通過使用非線性映射算法將低維輸入 ...
Keras 訓練自己的人臉特征點提取模型的坑
的，但是就不會有那么多資源，甚至沒有資源供我們自己使用，然后我們自然地就想到能否把人臉識別的相關技術用 ...
使用 Keras + CNN 識別 MNIST 手寫數字
導入模塊： 下載手寫數據集： 訓練數據60000個，長度和寬度都是28，標簽也是6000個。 測試數據10000個。 圖形化數據集，查看前10個數據集： 數據預處理： 將features以reshape轉化 ...
keras 的svm做分類
SVC繼承了父類BaseSVC SVC類主要方法： ★__init__() 主要參數： C: float參數 默認值為1.0 錯誤項的懲罰系數。C越大，即對分錯樣本的懲罰程度越大，因此在訓練樣本中准確率越高，但是泛化能力降低，也就是對測試數據的分類准確率降低。相反，減小C的話，容許訓練 ...
【pytorch】使用cnn訓練及測試mnist數據集
最終成果 http://pytorch-cnn-mnist.herokuapp.com/ GITHUB https://github.com/XavierJiezou/pytorch-cnn-mnist 本文以最經典的mnist數據集為例，講述 ...