paddlepaddle

最新推荐文章于 2021-07-18 21:20:15 发布
原创 最新推荐文章于 2021-07-18 21:20:15 发布 · 264 阅读 · 0 ·
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每一个优秀的人的背后都有一段沉默的时光，那是付出很多努力却不一定有结果的日子，我们把它叫做扎根。

正向传播
反向传播
梯度下降
图像问题多用CNN
序列问题多用RNN
推荐系统多用
损失函数 回归问题 均方误差损失函数
分类问题 交叉熵损失函数
SGD 随机梯度下降
Momentum
Adam
Adagrad

学习率

归一化的原因：
去掉量纲的影响
防止溢出
加速梯度下降

8.paddlepaddle之loss损失函数自定义
kakaccys的博客
08-06 1788
损失函数是是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度。不同的损失函数对模型拟合会有不同的效果，损失函数越小，一般模型的鲁棒性就越好。在深度学习中，我们经常需要调整损失函数来达到一些效果倾斜的目的。使用paddle内置的cross_entropy算子实现算法如上，一个二分类问题，我们即使用了交叉熵损失，又使用了均方损失，并赋予两个损失不同的权重。使用自定义损失函数训练也是相当简单的。在这里我们使用MNIST作为我们的数据集，并使用paddle内置的lenet进行训练，验证自定义损失函数。...
Paddle框架下常用的损失函数总结
与其在风雨中逃避，不如在雷电中舞蹈
06-01 2830
Paddle框架下常用的损失函数总结
『paddle』paddleseg 学习笔记：损失函数
libo-coder
07-18 3112
损失函数1. BCELoss2. BootstrappedCrossEntropyLoss3. CrossEntropyLoss4. RelaxBoundaryLoss5. DiceLoss6. EdgeAttentionLoss7. DualTaskLoss8. L1Loss9. MSELoss10. OhemCrossEntropyLoss11. OhemEdgeAttentionLoss12. LovaszSoftmaxLoss13. LovaszHingeLoss14. MixedLoss 1.
90分钟飞桨PaddlePaddle快速上手
07-02
飞桨PaddlePaddle是国内首次开源的深度学习框架平台，这套课程由百度高工讲授，以手写数字识别这个实际场景示例贯穿全系列内容，覆盖飞桨 PaddlePaddle 框架提供的全部能力，包含单机训练、分布式、预测、模型库等多个方面。大家可以从头到尾进行系列的学习，这样对 飞桨PaddlePaddle 有一个全面的认识。同时也可以针对具体的部分内容进行单独学习，快速了解飞桨PaddlePaddle在该领域的使用。
PaddlePaddle学习笔记：新手入门：机器学习基础知识
sherry_颖的博客
07-20 4074
1.机器学习分类 机器学习主要可以分为监督学习和无监督学习 监督学习中包括分类（如决策树，SVM）和回归(线性回归，非线性回归)等 无监督学习中包括聚类，词嵌入等 2.有监督学习和无监督学习的区别 有监督学习的数据本身包含标签，无监督学习则无标签，需要依靠数据中潜在的结构。 3.模型 监督学习中，模型就是数据集X到Y的映射f 如翻译中，X为中文句子，Y为英文句子。 样本：（x，y
基于PaddlePaddle实现的语音合成工具
06-27
【基于PaddlePaddle实现的语音合成工具】是一款利用深度学习框架PaddlePaddle开发的高效、易用的语音转换软件。它集成了GUI图形用户界面和Web接口，使得非专业开发者也能方便地进行语音合成操作。通过这个工具，用户...
PaddlePaddle从入门到炼丹.pdf
10-16
PaddlePaddle是百度开发的深度学习框架，正式名称为百度飞桨（Paddle），它支持广泛的深度学习模型和算法，旨在加速人工智能的应用研发。PaddlePaddle自发布以来便引起了业界的广泛关注，特别是对那些寻求高性能、...
基于python将百度的paddlepaddle模型转成tensorflow模型
03-21
这使得开发者可以利用不同框架的优势，例如百度的PaddlePaddle和Google的TensorFlow。本文将详细介绍如何使用Python将基于PaddlePaddle训练的模型转换为TensorFlow兼容的格式，以便在TensorFlow环境中运行或进一步...
基于paddlepaddle实现的人脸识别demo
06-25
在本项目中，我们探索了如何使用PaddlePaddle，一个由百度开发的深度学习框架，来实现人脸识别的Demo。PaddlePaddle以其易用性、高效性和灵活性著称，适合初学者和专业人士进行各种机器学习任务，包括计算机视觉领域...
基于paddlepaddle复现MODNet
02-19
标题中的“基于paddlepaddle复现MODNet”是指使用百度开发的深度学习框架PaddlePaddle来实现MODNet模型的全过程。MODNet是一种在图像处理领域，特别是图像 matting（抠图）任务中表现优异的轻量级模型。它具有实时性...
PaddlePaddle学习日志
weixin_46178634的博客
04-07 464
对于七天打卡的一个总结体会 首先是很感激这次百度的七日打卡营活动； 对于一名什么都不懂的小白来说（真真正正的小白），百度的这次7日打卡活动给我带来的的有很多。 在加入这次打卡活动之前我就只有一些c语言和python的学习，还有一点机器学习的概念知识。还记得在第一天的打卡中接触到了爬虫，并且这也是我第一次接触了爬虫，在百度七日打卡活动的直播中明白了爬虫的使用方法，这应该是我第一天最大的收获了。而且第...
windows下 百度飞桨（PaddlePaddle）安装及debug
joyopirate的博客
05-13 2137
官方的安装教程在这里： https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/windows-pip.html#anchor-9 我是使用教程中的conda安装的，但是下载时老是出问题。所以又找了一个安装方式： https://www.it610.com/article/1363323164473450496.htm 这个主要是在conda中创建了env 之后， 再利用pip安装，一次成
均方误差(MSE)
热门推荐
imJaron的博客
01-22 8万+
http://blog.youkuaiyun.com/Eric2016_Lv/article/details/52819926?locationNum=3&fps=1 均方误差单独扽概念是很简单的，这里只做介绍，更深一步的内容会在后面列出来。 数理统计中均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值，记为MSE。MSE是衡量“平均误差”的一种较方便的方法，MSE可以评价数据的
linux下调试paddlelite源码,PaddlePaddle/Paddle-Lite
weixin_39962153的博客
05-13 861
Paddle Lite Paddle Lite是一个高性能、轻量级、灵活性强且易于扩展的深度学习推理框架，定位支持包括移动端、嵌入式以及服务器端在内的多硬件平台。当前Paddle Lite不仅在百度内部业务中得到全面应用，也成功支持了众多外部用户和企业的生产任务。快速入门使用Paddle Lite，只需几个简单的步骤，就可以把模型部署到多种终端设备中，运行高性能的推理任务，使用流程如下所...
《PaddlePaddle从入门到炼丹》三——线性回归
夜雨飘零
10-29 7574
文章目录前言使用自定义数据使用房价数据集训练参考资料 前言 在第二章，我们已经学习了如何使用PaddlePaddle来进行加法计算，从这个小小的例子中，我们掌握了PaddlePaddle的使用方式。在本章中，我们将介绍使用PaddlePaddle完成一个深度学习非常常见的入门例子——线性回归，我们将分别使用自定义数据集和使用PaddlePaddle提供的数据集接口来训练一个线性回归模型。 使用自定...
PaddlePaddle中数据的基本操作
日进一步
03-28 2774
Numpy 数组的基本操作import numpy as np # 生成二维数组和一维数组 train_x = np.array([[1, 1], [1, 2], [3, 4], [5, 2]]) train_y = np.array([[-2], [-3], [-7], [-7]]) # 获取数组维度即轴的个数 print train_x.ndim # 获取数组的各个维度的长度 print ...
PaddlePaddle-api篇
SEUer_jeff的博客
03-05 1932
PaddlePaddle的官网api地址：http://paddlepaddle.org/docs/develop/api/en/overview.html文章api的可读性很强，首先先申明，以下皆为个人阅读时的个人见解，不代表任何人的利益，侵权删。Paddle v2将其api分成四大块：1.Model Configuration:    Activation: 提供了各种激励函数    Laye...
用PyCharm远程调试来编写PaddlePaddle代码
Hitvz的博客
07-22 6024
0、前言和相关知识PaddlePaddle运行在Docker中，在这其中我有两个疑问： 1、怎么与Docker交互？ paddlepaddle的book项目就是教程，里面有paddle的项目环境，可以用jupyter botebook来写代码和学习，但是总是觉得有点变扭，毕竟浏览器没有IDE那种质感，其实官方是有如下说法以交互容器方式运行开发镜像： docker run -it --rm pad
paddle深度学习基础之训练调试与优化
梁先森的博客
04-01 2万+
上一节咱们讨论了四种不同的优化算法，这一节，咱们讨论训练过程中的优化问题。本次代码修改模型全是在卷积神经网络
PaddlePaddle
07-27
PaddlePaddle是一个开源的深度学习平台，可以用于构建和训练深度学习模型。如果你想使用PaddlePaddle，可以通过源码编译的方式来安装。首先，你需要在Git Bash中执行以下两条命令来将PaddlePaddle的源码克隆到本地，...
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