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RSS订阅原创 tf.keras.callbacks.TensorBoard分析训练过程
logs = "/logs/ce_tboard"tboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir = logs, update_freq = 10000, profile_batch = 2)model.compile(tf.keras.opt.
2020-07-07 16:19:45
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原创 Tensorflow在不平衡数据上训练
在正负样本不平衡的情况下，如何训练分类器。首先，准备训练数据：import csvimport numpy as npfname = 'data.csv'all_features = []all_targets = []with open(fname) as f: for i, line in enumerate(f): if i == 0: print('HEADER:', line.strip()) continue fields =
2020-07-07 11:08:37
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原创 推荐系统论文：Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction
论文地址：Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction论文由阿里广告技术团队提出，是一篇实践性很强的文章。ABSTRACT目前基于深度学习的CTR预估方法，都是Embedding+MLP结构，...
2020-05-03 15:24:20
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原创 推荐系统论文：Deep Neural Networks for YouTube Recommendations
论文地址：Deep Neural Networks for YouTube Recommendations这篇论文是YouTube团队发表于2016年，十分经典，所以今天精读一下。1. INTRODUCTIONYouTube的视频推荐系统规模十分巨大，需要为庞大的用户群在百万级数量的候选视频中提供个性化推荐，主要面临三个挑战：规模：也许一些推荐算法在小规模数据上效果很好，但并不适用...
2020-04-23 00:24:30
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原创 Pytorch 学习率衰减 lr_scheduler
torch.optim.lr_scheduler 提供了一些基于 epoch 调整学习率的方法，基本使用方法如下：optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-2, momentum=0.9, weight_decay=1e-5)scheduler = torch.optim.lr_scheduler.xxx()for ep...
2020-03-19 16:35:01
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原创 深入理解Python装饰器--@
什么是装饰器装饰器提供了一种方法，在函数和类定义语句的末尾插入自动运行代码：对于函数装饰器，在def的末尾；对于类装饰器，在class的末尾。这些插入的代码可以扮演不同的角色。简单来说，装饰器可以对已经存在的对象添加额外的功能，而不需要修改它原本的代码，使代码看起来更简洁。Python本身提供了许多带有具有特定角色的内置装饰器：静态方法装饰器(staticmethod)、属性装饰器(prope...
2020-03-11 23:53:58
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原创 读Pytorch源码之AlexNet和Vgg
Windows操作系统下，模型的路径为:C:\Python35\Lib\site-packages\torchvision\models\xxnet.py，这里有许多常用的网络结构的定义，包括AlexNet, ResNet, Inception, DenseNet等，可以供我们直接使用：from torchvision import modelsmodel = models.alexnet...
2020-03-07 00:39:09
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原创 深度学习：卷积操作示意图
发现一个地址，提供一个交互式的可视化卷积示意图，能设置各种卷积参数，演示这些参数如何影响输入、权重和输出矩阵之间的形状和数据关系：Convolution Visualizer...
2020-02-09 23:30:13
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原创 分组卷积：Grouped convolution
参考：A Tutorial on Filter Groups (Grouped Convolution)分组卷积最早出现在AlexNet中，当时硬件资源有限，训练时卷积操作不能全部放在同一个GPU中运算，因此作者在2个GPU上运行，把feature maps分给这两个GPU分别进行处理，最后把这两个GPU的结果进行concatenate，作为一层的output。直到2016年Deep Ro...
2020-02-06 15:10:03
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原创 深度学习论文：Deep Residual Learning for Image Recognition
论文：He, Kaiming, et al. "Deep residual learning for image recognition." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016.Abstract深度神经网络难以训练，本文提出残差块来简化比以往深很多网络的训...
2020-02-04 22:59:28
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翻译 深度学习论文：Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks
论文：He, Tong, et al. "Bag of tricks for image classification with convolutional neural networks." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2019.1.Introduction...
2020-02-02 15:28:00
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原创 细粒度图像识别论文：Learning multi-attention convolutional neural network for fine-grained image recognition
论文：Heliang Zheng, Jianlong Fu, Mei Tao, and Jiebo Luo. Learning multi-attention convolutional neural network for fine-grained image recognition. In IEEE International Conference on Computer Vision, ...
2020-01-07 17:15:06
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原创 Ubuntu服务器修改默认Python版本
方法一，利用alias，自定指令的别名。当前默认python版本是2.7：同时，也支持python3：使用命令ls /usr/bin/python* 查看python地址：使用命令alias python='/usr/bin/python3.5'更改默认python版本（设定别名）：这个方法在断开之后就无效了。可以在～/.bashrc文件中加入...
2019-06-12 16:33:43
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原创 Python OpenCV 模板匹配
什么是模板匹配?模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术。如何实现模板匹配?我们需要2幅图像：原图像和模板，我们希望在原图像中找到一块和模板图像最匹配的区域。为了确定匹配区域，我们在原图像上滑动模板图像和原图像进行比较：模板图像块一次移动一个像素 (从左往右，从上往下)，在每一个位置都进行一次度量计算它与这个位置的匹配程度 (或者说模板图像和原...
2019-04-26 15:04:31
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