DL经典模型

最新推荐文章于 2024-10-18 19:59:31 发布
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#DL #model

http://blog.youkuaiyun.com/maxiao1204/article/details/65653781
DL之模型构建
CH3_CH2_CHO的博客
04-12 1139
在机器学习的训练流程中，模型构建是核心环节之一。从传统机器学习的线性模型到深度学习的神经网络，模型的复杂度呈指数级增长。PyTorch 作为主流深度学习框架，通过nn.Module类提供了统一的模型构建接口，使得复杂网络结构的定义与管理变得高效且规范。
6种预训练的DL模型，用于数字化和提取影像特征
weixin_55551408的博客
03-11 1816
使用AI来自动提取特征的需求日益增加。深度学习模型可以轻松地用于自动完成从卫星图像和点云数据集中数字化和提取地理特征的繁琐任务。这里有六个经过预训练的模型，你可以将其用于从提取建筑物占地面积到检测沉船等等。 建筑足迹提取 迄今为止，“建筑足迹提取”模型是最受欢迎的模型。这种深度学习模型用于从高分辨率（10–40 cm）图像中提取建筑足迹。建筑覆盖层可用于为城市规划和开发，保险，税收，变更检测，基础设施规划以及各种其他应用程序准备基础地图和分析工作流。 即使建筑物非常相似，这种新模型也能很好地工..
DL模型部署经验一
Maple__Boy
11-12 1113
模型部署
DL模型（study）
Jorah的博客
03-11 3696
request 5: 1）使用自己感兴趣的DL模型对赛题进行研究（例如：RCNN/fasttext/textCNN等），学习理论并用于实践; 2）线上提交结果; 要求：至少完成RCNN代码 + fasttext/textCNN中的一个 由于电脑爆memory，可运用以下代码分块读取数据 import sys,csv import pandas as pd ‘’’ 解决报错：_csv.Error: ...
模型压缩|深度学习（李宏毅）（十三）
weixin_42431920的博客
08-31 1105
一、概述需要做模型压缩的原因在于我们有将模型部署在资源受限的设备上的需求，比如很多移动设备，在这些设备上有受限的存储空间和受限的计算能力。本文主要介绍五种模型压缩的方法：①网络剪枝（Ne...
精选资源
硅谷实战：对抗样例及DL模型弱点.zip
08-05
《硅谷实战：对抗样例及DL模型弱点》这个资源主要探讨了深度学习（Deep Learning, DL）模型在处理数据时面临的一个重要问题——对抗样例（Adversarial Examples）。对抗样例是特意设计来误导机器学习模型，尤其是...
精选资源
DL notes 04: CNN基础和经典CNN模型
01-06
一、CNN基础 因本身有图像处理和图像深度学习方面的基础，故在此只罗列一些重要概念词，后续再补上： 二维互相关运算：二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，...
百度easydl图像检测和识别模型软件/一键打出报告
最新发布
08-05
百度easydl图像检测和识别模型软件是一款由百度公司开发的机器学习工具，它允许用户通过简单的操作创建图像识别模型。该软件的主要功能是通过人工智能技术进行图像的检测与分类，能够识别和分析图片中的对象、场景和...
DL_Model_Test:DL模型
03-30
这个名为"DL_Model_Test"的项目，显然是一个专注于深度学习模型测试的实践案例，特别针对计算机视觉任务。项目作者通过自学的方式实现了这些模型，这为我们提供了一个了解和学习深度学习模型实现的宝贵资源。 首先...
DL模型可视化
Hello Word!
07-22 557
model = Alexnet2fc() x = torch.rand(8, 3, 112, 112) y = model(x) # need TensorFlow 2.2 or higher # method 1 # from keras.utils import plot_model # plot_model(model, to_file='model.png') # method 2 # from IPython.di...
DL模型量化
chumingqian的博客
11-29 224
原文是 AIWalker公众号， 整理。
DL模型开发学习笔记
qq_37662375的博客
04-30 591
争取成为一个好的模型开发者
DL中六个卷积模型汇总
苦茶Fighting的博客
03-14 747
本文目录 卷积与互相关 3D卷积 转置卷积 扩张卷积 可分卷积 分组卷积 卷积与互相关 在信号处理、图像处理和其它工程/科学领域，卷积都是一种使用广泛的技术。在深度学习领域，（CNN）这种模型架构就得名于这种技术。但是，深度学习领域的卷积本质上是信号/图像处理领域内的互相关（cross-correlation）。这两种操作之间存在细微的差别。 卷积是两个函数中一个函数经过反转和位移后再相乘得到...
为了提升DL模型性能，阿里工程师打造了流式编程框架
阿里技术
02-01 903
阿里妹导读：随着深度学习在全球的风靡，算法模型层出不穷，如何将算法落地到生产环境中成为了热门研究领域。目前提高算法运行效率的主要聚焦点为优化模型结构、将权重数据进行量化，...
深度学习（DL）实战——基本概念介绍
jxwd的博客
10-18 1180
涵盖语言语法、数据结构算法、AI相关书籍、开发相关等等各种书籍，应有尽有，你总会用到。关注方式见主页或文章底部。想要加群可从公众号中加我wx~~~
DL大大的概念篇
reindeer
05-24 936
DL入门理解 “深度学习”中的“深度”指的是一系列连续的表示层。数据模型中包含多少层，这被称为模型的深度（depth）。 在深度学习中，这些分层表示几乎总是通过叫作神经网络（neural network）的模型来学习 得到的。神经网络的结构是逐层堆叠。 机器学习是将输入（比如图像）映射到目标（比如标签“猫”），这一过程是通过观察许多输入和目标的示例来完成的。 深度神经网络通过一系列简单的数据变换（层）来实现这种输入到目标的映射，而这些数据变换都是通过观察示例学习到的。 神经网络中每层对输入数据所做的具
ML/DL之预测分析类：利用机器学习算法进行预测分析的简介、分析、代码实现之详细攻略
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11-07 1万+
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DL学习笔记【15】使用训练好的模型得到分类结果
Sun7_She的专栏
10-23 1463
文件存放位置： D:\caffe-windows-master\bin\convert_minst_data.exe D:\caffe-windows-master\bin\test1.jpg D:\caffe-windows-master\bin\test2.jpg D:\caffe-windows-master\bin\test3.jpg D:\caffe-windows-maste
高效回顾深度学习DL、CV、NLP
全栈O-Jay的博客
08-07 5256
高效回顾深度学习DL、CV、NLP！
DL模型
03-08
### 深度学习模型使用教程 #### 加载已训练的模型 当已经拥有一个经过充分训练并保存下来的深度学习模型文件时，可以轻松地将其加载到内存中以便执行推断操作。对于基于Keras构建的CNN网络而言，可以通过`model.load()`方法读取之前存储于`.h5`格式中的权重参数[^3]。 ```python from keras.models import load_model # 载入预训练模型 loaded_model = load_model('mnist_cnn_advanced.h5') ``` #### 数据前处理 在应用任何机器学习算法之前，确保输入特征已经被适当转换成适合喂给神经网络的形式至关重要。这通常涉及到标准化数值范围、调整张量维度以及可能的数据增强等步骤。如果目标是在ESP系列设备上运行，则还需要考虑量化的影响以适应硬件资源限制[^2]。 #### 执行预测 一旦完成了上述准备工作之后，就可以调用`predict()`函数来进行实际分类或其他类型的预测任务了： ```python import numpy as np def predict_image(image_path, loaded_model): img = ... # 对图像进行必要的预处理 prediction = loaded_model.predict(np.expand_dims(img, axis=0)) return prediction.argmax() predicted_label = predict_image('/path/to/image.png', loaded_model) print(f'Predicted label is {predicted_label}') ``` 此段代码展示了如何针对单个样本做出决策；当然，在批量模式下也可以高效运作。 #### 性能评估 最后一步是对新数据上的表现情况进行评测。理想情况下应该保留一部分未见过的真实世界实例作为测试集合，并计算诸如准确率之类的指标来衡量系统的有效性。 ```python test_loss, test_acc = loaded_model.evaluate(test_images, test_labels) print(f'Test accuracy: {test_acc:.4f}') ``` 通过这种方式能够全面掌握所建立起来的人工智能解决方案的质量水平。
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