深度學習模型訓練過程 一.數據准備 1. 基本原則: 1)數據標注前的標簽體系設定要合理 2)用於標注的數據集需要無偏、全面、盡可能均衡 3)標注過程要審核 2. 整理數據集 1)將各個標簽的數據放於不同的文件夾中,並統計各個標簽的數目 2)樣本均衡,樣本不會絕對均衡,差不多 ...
深度學習訓練數據打標簽過程 為了獲取大量的圖片訓練數據,在采集數據的過程中常用視頻的方式采集數據,但對於深度學習,訓練的過程需要很多的有有標簽的數據,這篇文章主要是解決視頻文件轉換成圖片文件,並加標簽,最后把數據存儲到pkl文件中,為后續深度學習提供數據。 . video to image 這個應用,主要是把視頻切分成圖片,並保存到本地,可以自定義切分的時間間隔 在深度學習中,由於場景的需要,有時 ...
2018-04-13 17:49 0 12034 推薦指數:
深度學習模型訓練過程 一.數據准備 1. 基本原則: 1)數據標注前的標簽體系設定要合理 2)用於標注的數據集需要無偏、全面、盡可能均衡 3)標注過程要審核 2. 整理數據集 1)將各個標簽的數據放於不同的文件夾中,並統計各個標簽的數目 2)樣本均衡,樣本不會絕對均衡,差不多 ...
深度學習是一個框架,包含多個重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷積神經網絡 AutoEncoder自動編碼器 Sparse Coding稀疏編碼 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波爾茲曼機 ...
深度學習是一個框架,包含多個重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷積神經網絡 AutoEncoder自動編碼器 Sparse Coding稀疏編碼 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波爾茲曼機 ...
不多說,直接上干貨! 五、Deep Learning的基本思想 假設我們有一個系統S,它有n層(S1,…Sn),它的輸入是I,輸出是O,形象地表示為 ...
學習率是深度學習中的一個重要超參數,選擇合適的學習率能夠幫助模型更好地收斂。 本文主要介紹深度學習訓練過程中的14種學習率衰減策略以及相應的Pytorch實現。 1. StepLR 按固定的訓練epoch數進行學習率衰減。 舉例說明: # lr = 0.05 if epoch ...
幾個概念 預訓練 自訓練 自監督學習 半監督學習 監督學習 無監督學習 區分 預訓練 廣義上講:是對一個模型進行“預先訓練”,以完成后續的下游任務 狹義上講(更常用):在大規模無標注語料上,用自監督的方式訓練模型 自訓練 常應用於CV ...
最近看了一下深度學習的表征學習,總結並記錄與一下學習筆記。 1.在標簽數據集中做的監督學習容易導致過擬合,半監督學習由於可以從無標簽數據集中學習,可以有一定概率化解這種情況。 2.深度學習所使用的算法不能太復雜,否則會加大計算復雜度和工作量。 3.逐層貪婪的無監督預訓練有這幾個特點 ...
Pytorch GPU運算過程中會出現:“cuda runtime error(2): out of memory”這樣的錯誤。通常,這種錯誤是由於在循環中使用全局變量當做累加器,且累加梯度信息的緣故,用官方的說法就是:"accumulate history across your ...