原创 PyTorch 05： PyTorch推理和驗證
在訓練神經網絡之後，你現在可以使用它來進行預測。這個過程通常稱爲推理過程，這一術語來自統計學。然而，神經網絡在面對訓練數據時往往表現得太過優異，因而無法泛化到未見過的數據。這稱之爲過擬合，會影響推理效果。爲了在訓練中測試過擬合情況
2020-05-15 19:21:13
原创 PyTorch 04： 用PyTorch實現Fashion-MNIST
好了，我們來實戰演練。你將使用 Fashion-MNIST 數據集。對於神經網絡來說，MNIST 的規模很小，可以輕鬆地達到 97% 的準確率。Fashion-MNIST 包括很多 28x28 灰色服飾圖像。它比 MNIST 更復
2020-05-15 19:21:03
原创 PyTorch 07： PyTorch加載圖像數據
到目前爲止，我們一直使用的都是虛擬數據集。但在實際運用裏，你會處理一些完整尺寸的圖像，例如智能手機攝像頭拍攝的圖像。現在，我們將學習如何加載圖像並使用它們訓練神經網絡。 我們將使用貓狗照片數據集（從 Kaggle 上可以獲得）。下
2020-05-15 19:21:03
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原创 PyTorch 08： PyTorch實現遷移學習（densenet121，resnet,，alexnet等）
現在，我們來學習如何使用預訓練的網絡解決有挑戰性的計算機視覺問題。你將使用通過 ImageNet 位於 torchvision 上訓練的網絡。 ImageNet 是一個龐大的數據集，包含 100 多萬張有標籤圖像，並涉及 1000
2020-05-15 19:21:03
原创 PyTorch 0：相關文章列表
本認爲Keras夠方便了，接觸了pytorch，發現這纔是倚天劍。 優達的pytorch課程，秉承簡潔，高效，實用的優點，把我學習的素材做個摘錄。 這些案例，僅適合入門 PyTorch 01：深度學習工具 PyTorch 簡介 P
2020-05-15 19:21:03
原创 PyTorch 06： PyTorch保存和加載模型
下面學習如何使用 PyTorch 保存和加載模型。我們經常需要加載之前訓練過的模型，或繼續用新的數據訓練模型。所以這部分還是挺重要的。 %matplotlib inline %config InlineBackend.figure
2020-05-15 19:21:03
原创 PyTorch 01：深度學習工具 PyTorch 簡介
在此 notebook 中，你將瞭解 PyTorch，一款用於構建和訓練神經網絡的框架。PyTorch 在很多方面都和 Numpy 數組很像。畢竟，這些 Numpy 數組也是張量。PyTorch 會將這些張量當做輸入並使我們能夠輕
2020-05-15 19:21:03
原创 深度學習04: 殘差網絡ResNet解讀
非常深的網絡是很難訓練的，因爲存在梯度消失和梯度爆炸的問題； 由於網絡太深，反向傳播求導相乘項較多，當激活函數導數小於1，且初始權重不大時，過多的小數項(0~1.0)相乘結果趨於0，導致梯度消失； 當初始權重較大，激活函數接近1，
2020-05-09 18:49:24
原创 深度學習03: CNN經典網絡LeNet, AlexNet, VGG-16解讀
計算機視覺研究中的大量研究，都集中在如何把卷積層，池化層，全連接層這些基本構件組合起來，形成有效的卷積神經網絡； 找設計靈感的最好方法之一，就是去看一些案例，就像學習編程一樣，通過研究別人構建有效組件的案例，是個不錯的方法； 實際
2020-05-09 18:49:24
原创 深度學習05: 谷歌Inception網絡解讀
構建卷積層時，你要決定卷積核的大小究竟是 1×1，3×3 還 是 5×5，或者要不要添加池化層。而 Inception 網絡的作用就是代替你來決定，雖然網絡架 構因此變得更加複雜，但網絡表現卻非常好. 1.Inception基本思
2020-05-09 18:49:24
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原创 深度學習01:CNN的若干基礎概念
該系列博文，主要是對吳恩達深度學習和優達學城相關課程的學習筆記； 主要方便自己查閱，複習。 相關參考閱讀：機器學習16：簡單, 直觀的方法理解CNN(卷積神經網絡)核心原理及實現 1.邊緣檢測 常見的都有垂直方向，水平方向邊緣檢測
2020-05-08 03:12:05
原创 深度學習02: 1x1卷積可以做什麼
1x1卷積可以做什麼 假如輸入一個6x6二維圖片，過濾器尺寸爲1x1x1, 做1x1的卷積，只是對輸入矩陣乘以某個數字，貌似用處不大； 但這僅僅是對於6x6x1的信道圖片來會說1x1效果不佳； 如果是一張6x6x32的圖片，那麼
2020-05-08 03:12:05
原创 機器學習21：快速安裝pytorch
pytorch官網：https://pytorch.org/ 按pytorch官網的安裝，由於大家都懂得原因，速度沒幾個人受得了； 這裏用清華的鏡像，記錄下過程； step1: 打開清華的鏡像站，找到對應目錄 比如我的本機是X86
2020-04-22 16:11:50
原创 機器學習20：基於ResNet50和FaceNet實現人臉識別
說明： 這是優達學城的一個機器學習作業項目， 我覺得還比較典型綜合了幾個常見的深度學習技術，值得分享一下；實現包括，數據增廣，遷移學習，網絡模型構建，訓練，評估方法等。 這裏只是做了一個遷移學習的實現，重在實踐過程，其原理沒做分析
2020-04-21 02:12:01
原创 機器學習19：Keras保存和加載網絡模型及權重的方法總結
0.先實現手寫體識別的實例： 導入訓練數據 from keras.datasets import mnist from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator fro
2020-04-21 02:12:01