构建和优化深度学习模型（神经网络机器识图）

最新推荐文章于 2024-08-03 16:10:38 发布
转载 最新推荐文章于 2024-08-03 16:10:38 发布 · 397 阅读 · 0

本文介绍基于华为云的DSL一站式深度学习平台服务，它能帮助用户轻松使用深度学习技术。阐述了深度学习训练模型流程、评估方式，还提及模型优化方法，如调整训练次数、代价函数等。最后给出经典实操案例，引导前往华为云学院学习相关课程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

构建和优化深度学习模型（神经网络机器识图）

 

DSL （ Deep Learning Service ）是基于华为云强大高性能计算提供一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型算法，以兼容、便携、高效的品质帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练、评估与预测。

 

深度学习训练模型：

数据准备——》数据模型训练（优化参数）——》反馈损失值——》更多训练

                                             

评估模型：返回结果为预测值与测试数据集标注值的错误率或准确率

深度学习模型的优化方法

•     训练次数的调整

•     代价函数的调整

•     学习率的调整

•     训练算法的优化

•     神经网络结构优化

经典入门实操：构建手写体数字图像识别模型

带你了解神经网络模型核心代码，采用多神经元构建一个简单的深度学习模型

 

     欢迎前往华为云学院（ https://edu.huaweicloud.com/ ） ，搜索“实战篇：神经网络赋予机器识图的能力”即可查看全部精彩内容。云学院目前已上线大量相关免费前沿云计算课程供大家学习和探讨！

 

 

 


来自 “ ITPUB博客 ” ，链接：http://blog.itpub.net/31556022/viewspace-2644758/，如需转载，请注明出处，否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/31556022/viewspace-2644758/

cs123458031
关注
1.1 机器学习基础-常见深度学习框架
u010940941的博客
04-11 378
深度学习是一种基于神经网络的机器学习算法，它可以自动学习特征，并用于各种任务，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。深度学习框架是实现深度学习算法的重要工具，常见的框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras和Caffe等。选择合适的框架可以帮助用户更加高效地构建和训练模型，提高模型的性能和效率。
神经网络和机器学习基础入门分享
杨秀璋的专栏
11-03 1万+
最近在做知识图谱实体对齐和属性对齐中，简单用了下Word2vec谷歌开源代码。本文主要讲述了机器学习的一些入门知识以及神经网络的基础概念，同时引入了很多例子进行讲解。 机器学习方法是计算机利用已有的数据(经验)，得出了某种模型(迟到的规律)，并利用此模型预测未来(是否迟到)的一种方法。人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。希望对大家有所帮助~
深度学习-2：TensorFlow 神经网络构建与优化
Python从入门到脱发-Week1
07-22 234
1. 神经网络解决问题的基本步骤 基本步骤列举如下： 提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入（特征工程）。 定义神经网络的结构，及如何从输入得到输出（前向传播算法）。 通过训练数据调整神经网络中参数的取值（反向传播+优化）。 利用训练好的神经网络预测未知的数据（在未知数据上使用前向传播算法）。 1.1 前向传播算法 1.1.1 所需信息 神经网络的输入。 神经网络的连接结构。 每个神经元...
【火炉炼AI】深度学习003-构建并训练深度神经网络模型
weixin_33971205的博客
11-02 310
【火炉炼AI】深度学习003-构建并训练深度神经网络模型 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 ) 前面我们讲解过单层神经网络模型，发现它结构简单，难以解决一些实际的比较复杂的问题，故而现在发展出了深度神经网络模型。 深度神经网络的深度主要表现在隐含层的层数上，前面的单层神经网络只...
Python中的模型构建与优化技巧
master_chenchen的博客
08-03 1140
让我们一起探索新奇的事物，分享生活的点滴，让这个小角落成为我们共同的精神家园。数据的质量决定了模型的上限，就像优质的铁矿才能锻造出锋利的宝剑一样。你可以把这里当作自己的家，无论是工作之余的小憩，还是寻找灵感的驿站，我都希望你能在这里找到属于你的那份快乐和满足。特征工程是模型构建过程中的关键环节，它就像是一位炼金师，能够从平凡的数据中提炼出珍贵的特征。不同的问题需要不同的解决方案，因此我们要根据具体的问题类型来选择模型。
深度学习-卷积神经网络（CNN）
“365天深度学习训练营”报名进行中～
12-11 757
import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models import matplotlib.pyplot as plt (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data() # 将像素的值标准化至0到1的区间内。 train_images, test_images = train_im
如何优化和调试神经网络
hhhhhjkk的博客
03-26 312
1、不同激活函数，构建的神经网络的效果差异很大，可以在激活函数中测试2、优化函数和学习率的关系巨大，影响神经网络的学习速度。3、一般损失值函数不会相差太大，一般使用交叉熵损失值就行。4、当训练网络时，当随着训练次数增加，神经网络的预测值一直不变时，就应该考虑学习率过小的因素，导致神经网络不会收敛，预测值一直不变，例如在猫狗分类中，一直识别为猫或者狗的问题。当在训练中，神经网络要么全部预测为这一类，...
神经网络 深度神经网络,主流的神经网络的框架
ynca67269的博客
08-20 2857
图：从具体特征到抽象特征逐级深入的多级神经网络6，RNN和神经图灵机如果时间序列数据里的模式也包含复杂的多层级结构，这里和我之前说的复杂系统往往由于反馈导致复杂的时间依赖是一致的，那么要挖掘这种系统里的模式，我们通常的工具就是超级前卫的循环神经网络RNN，这种工具对处理高维具有复杂反馈的系统有神效，因为它本身就是一个高维具有复杂时间反馈的动力学系统。然后要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等，合理的分配时间，有针对性、具体的去一点一点的去攻克、落实。
神经网络的图像识别技术,神经网络如何识别图像
wenangou的博客
08-28 3624
接下来就要进行仿真预测了t_1=sim(net,p)，net就是你建立的那个网络，p是输入数据，由于网络的权值已经确定了，我们这时候就不需要知道t的值了，也就是说不需要知道他是苹果还是橘子了，而t_1就是网络预测的数据，它可能是1或者是2，也有可能是1.3，2.2之类的数（绝大部分都是这种数），那么你就看这个数十接近1还是2了，如果是1.5，我们就认为他是苹果和橘子的杂交，呵呵，开玩笑的，遇到x=2.5，我一般都是舍弃的，表示未知。然后找到最小的Di,其对应的Zi的名字就是识别出的字符的名字。...
深度学习模型评估指标（区分二元分类和多分类 含YOLO源码分析）：accuracy、precision、recall
北溟客的博客
06-25 3418
深度学习模型评估指标：accuracy、precision、recall1. 准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）1.1基本概念1.2二元分类模型的定义1.3多分类模型的定义1.4举例说明1.5 YOLOv3中recall的计算2. 关于精确率和召回率的关系 1. 准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall） 1.1基本概念 准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）三个指标的定义是有一定条
构建神经网络模型
07-14
利用公开人脸数据库进行人脸识别时，构建自己的深度神经网络。
机器学习模型应用以及模型优化的一些思路
热门推荐
03-09 2万+
本文会介绍如何应用机器学习模型来构建一个智能化应用的通用的过程以及过程中每个环节一些实践性的思路，包括问题界定和定义、 label标注的定义、 数据样本的筛选和构造、 选择机器学习算法、 确定模型性能的度量方式、模型优化、（包括数据分析可视化、特征工程、算法调参、bad case 分析）、设计模型应用的策略、 设计实验以及确定评估指标、 模型线上应用（包括线上以及离线特征导入以及线上特征提取、模型线上化、离线和线上模型性能确认、策略研发等）、业务效果评估等
人工智能：通俗易懂理解深度学习与神经网络
Java开发，人工智能，边缘计算，致力于掌握前沿技术
10-02 4316
深度学习（Deep Learning）最早是由 Hinton 等在2015年提出的概念，深度学习作为机器学习的一种，能够胜任许多复杂的任务。它从提出至今已经有了长足的发展，在各个领域和学科有广泛的应用（侯宇青阳等，2017）。深度学习可以从广泛的数据中提取特征进行学习，典型的应用有文字识别，语音识别和图像识别，各种新的深度学习网络层出不穷，各个领域的应用也逐渐成熟。在实际应用领域，“深度学习”这一名词指的是训练神经网络，使其学习特征并完成不同任务。
深度学习 神经网络的优化方法
mengxianglong123的博客
07-03 5878
1. 梯度下降算法【回顾】 2. 反向传播算法（BP算法） 2.1 前向传播与反向传播 2.2 链式法则 2.3 反向传播算法 3. 梯度下降优化方法 3.1 动量算法（Momentum） 3.2 AdaGrad 3.3 RMSprop 3.4 Adam 4. 学习率退火 4.1 分段常数衰减 4.2 指数衰减 4.3 1/t衰减 总结...
深度学习 | 一步步搭建多层神经网络
Leonadoice的博客
11-09 2934
吴恩达《深度学习》L1W4作业1 此篇的任务是：构建深度神经网络所需要的函数，为下一任务的“构建用于图像分类的深度神经网络”做准备。 任务所需要的资料可以在末尾参考链接第一条找到。 我用的环境是天池的notebook 构建单层神经网络的前向后向传播的完整过程如下图： 构建神经网络的总步骤： 初始化网络参数 前向传播 计算一层中的线性求和部分 计算激活函数的部分 集合线性求和与激活函数 计算误差 反向传播 线性部分的反向传播 激活函数部分的反向传播 结合线性部分与激活函数的反向传播 更新
深度学习torch之一（神经网络模型的构建）
little_yan的博客
01-26 9913
torch框架是基于lua的。在深度学习torch框架下，lua的编程相对来说还是比较好掌握的。下面我来和大家介绍一下神经网络模型是怎么构建出来的。此部分主要目的是对刚刚接触torch框架的小伙伴提供知识的学习，单纯的复制粘贴代码跑程序是跑不出来的。 1.torch可以让我们自己一层一层的设计自己的网络，像是容器一样可以一层一层地把你自己的Layer（神经网络的中的层）往里面添加。torch中有
深度学习网络优化
qq_43561314的博客
08-28 502
避免过拟合 一、正则化 1、 （m，样本数），W为第n层的权重的大小（前一层的输出*当前层的神经元数），损失函数加上正则化项（神经网络所有权重参数） 然后对w计算偏导，即可更新权重 2、droupout 即随机移除百分比（如0.2）的神经元，使其暂时不参与运算，即当次不更新其权重，使总的网络更“平均”，不依特定的几个神经元或权重。并且在下一层计算时，为保证期望不变结果需要除以0...
Deep Forest:一种深度神经网络的替代模型架构
guoyuhaoaaa的博客
12-16 6757
本篇博客主要参考了周志华老师团队在2017年IJCAI上发表的论文《Deep Forest: Towards an Alternative to Deep Neural Networks》。这篇文章的主要贡献是把深层次的神经网络的原理运用到了传统的机器学习算法“random forest”中去，并取得了和深度学习神经网络相当的效果。众所周知，现在深度学习在工业界和学术界都非常的火，各种基于卷积神经网
机器学习实验（三）：建立深度学习模型对kaggle保险索赔进行预测
风雪夜归子
10-28 8788
原文作者: Danijel Kivaranovic In [1]: ## import libraries import numpy as np np.random.seed(123) import pandas as pd import subprocess from scipy.sparse import csr_matrix,
儿童识图 深度学习
最新发布
03-09
### 使用深度学习实现儿童图像识别的方法和模型 对于儿童图像识别的任务，可以借鉴已有的成功案例并采用类似的架构和技术。卷积神经网络（CNN）因其强大的特征提取能力，在多种视觉任务中表现优异[^1]。 #### 数据集准备 构建高质量的数据集至关重要。数据应涵盖不同年龄阶段、性别以及各种背景下的儿童图片。确保数据多样性有助于提高模型泛化性能。每张图片需标注相应的类别标签或其他感兴趣的属性信息。 #### 模型结构选择 针对儿童图像识别的应用场景，可以选择经典的CNN框架作为基础模型： - **VGGNet**: 提供良好的精度与速度平衡； - **ResNet**: 解决深层网络训练难题的同时保持高效性； - **Inception系列**：通过引入多尺度卷积操作增强表达力； 这些预训练好的模型可以在大规模公开数据集上初始化权重参数，之后再利用特定领域内的少量标记样本微调(fine-tune)，从而快速获得较好的效果。 #### 特征工程 除了依赖于原始像素值外，还可以考虑加入额外的人工设计特征来辅助分类器工作。例如面部关键点位置、肤色分布统计量等都可以成为有效的补充描述符。 #### 训练策略 为了使模型更好地适应目标应用场景，建议采取以下措施： - 应用迁移学习技术，即先在一个大型通用图像数据库上预先训练好骨干网部分，然后再迁移到具体的儿童图像子集中继续迭代更新。 - 实施数据扩增(Data Augmentation)手段如随机裁剪、旋转翻转等方式扩充有效样例数量。 ```python import torch from torchvision import models, transforms from PIL import Image # 加载预训练的ResNet模型 model = models.resnet50(pretrained=True) # 定义转换函数用于标准化输入尺寸及归一化处理 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), ]) image_path = 'child_image.jpg' img = Image.open(image_path).convert('RGB') input_tensor = transform(img).unsqueeze(0) output = model(input_tensor) predicted_class_idx = output.argmax().item() print("Predicted class index:", predicted_class_idx) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值