Monster_H7的博客

Albumentations数据增强方法目录Albumentations数据增强方法1.前言-常用数据增强方法2.使用-参考GIt example3.Augmentations examples.及效果图的展示1.MultiplicativeNoise2.ToSepia3.JpegCompression4.ChannelDropout5.ChannelShuffle6.Cutout7.ToGray8.InvertImg9.VerticalFlip.

连接远程服务器使用Tensorboard远程服务器使用Tensorboard1.使用Xshell隧道实现2.使用ssh 查看远程服务器tensorboard3.相关参考，致谢远程服务器使用Tensorboard解决问题：在可视化界面的服务器训练神经网络，可以直接在命令行输入命令，在浏览器查看Tensorboard，可由于在远程服务器/云服务器 上运行深度学习，要查看Tensorboard就变成了难点。能让我首先想到的就是端口映射到本地查看。于是在网上搜索了相关的方法，现做整理发布！1.使用Xshell

接下来要分别概述以下内容：　　１　首先什么是参数量，什么是计算量　　２　如何计算　参数量，如何统计　计算量　　３　换算参数量，把他换算成我们常用的单位，比如:mb　　４　对于各个经典网络，论述他们是计算量大还是参数两，有什么好处　　５　计算量，参数量分别对显存，芯片提出什么要求，我们又是怎么权衡１　首先什么是计算量，什么是参数量　　计算量对应我们之前的时间复杂度，参数量对应于我们之前的空间复杂度，这么说就很明显了也就是计算量要看网络执行时间的长短，参数量要看占用显存的量.

OpenCV以BGR格式读取图像，而在keras中，它以RGB表示。要使OpenCV版本符合我们期望的顺序（RGB），只需反转通道：test_image = cv2.imread('some.jpg')test_image = cv2.resize(test_image, (224, 244))test_image = test_image[...,::-1] # Added最后...

什么是分布我们说训练集和测试集服从同分布的意思是训练集和测试集都是由服从同一个分布的随机样本组成的，也就是(Xtrain,Ytrain),(Xtest,Ytest) i.i.d. ∼F(X,Y)测试集合训练集分布的影响训练模型的过程实际上是拟合了训练数据的分布，如果测试数据的分布跟训练数据不一致，那么就会影响模型的效果。参考吴恩达老师的例子通俗的解释【网友给出的白话解...

几个概念1）正确率（accuracy）正确率是我们最常见的评价指标，accuracy = （TP+TN）/(P+N)，这个很容...

前言本文：训练过程的可视化包括训练集和验证集的acc和loss曲线，根据曲线的不同特点进行超参数调节，可以不断优化网络，总结以下一些曲线特点。 开发环境：TensorFlow + Keras + Python 问题类型：二分类问题 数据集：训练集7170个样本 正负各一半 分类为1/0，验证集划分0.15 独立测试集共600个样本 正负各一半1. 验证集曲线震荡分析原因：训...

今天让我们来总结下训练神经网络中最最基础的三个概念：Epoch, Batch, Iteration。1. 名词解释2. 换算关系实际上，梯度下降的几种方式的根本区别就在于上面公式中的 Batch Size不同。 *注：上表中 Mini-Batch 的 Batch 个数为 N / B + 1 是针对未整除的情况。整除则是 N / B。补充：为什么要使用多于...

踩坑：一直都不知其问题出在哪，如报错：ValueError: Error when checking target: expected sequential_1 to have shape (2,) but got array with shape (1,)源代码中：进行fine-tune，原本是#top_model.add(Dense(1, activation='s...

考虑多类情况。非onehot，标签是类似0 1 2 3...n这样。而onehot标签则是顾名思义，一个长度为n的数组，只有一个元素是1.0，其他元素是0.0。例如在n为4的情况下，标签2对应的onehot标签就是 0.0 0.0 1.0 0.0keras.utils.to_categorical这个方法，源码中，它是这样写的：Converts a class vector (int...

前言————————————————————————————————————————在机器学习算法中，我们经常会遇到分类特征，例如：人的性别有男女，祖国有中国，美国，法国等。这些特征值并不是连续的，而是离散的，无序的。通常我们需要对其进行特征数字化。那什么是特征数字化呢？例子如下： 性别特征：["男"，"女"] 祖国特征：["中国"，"美国，"法国"] 运动...

在fine tune Keras Applications中给出的分类CNN Model的时候，如果在Model的top层之上加入Flatten层就会出现错误。可能的报错信息类似下面的内容：$ python3 ./train.pyUsing TensorFlow backend.Found 60000 images belonging to 200 classes.Found 2000...

Keras 进行模型拼接出现“’Model‘ object has no attribute ‘add’解决1.部分代码如下：# build the VGG16 networkmodel = applications.VGG16(weights='imagenet', input_shape=(150,150,3),include_top=False)print('Model...

感谢原文作者：木盏神经网络玩得越久就越会尝试一些网络结构上的大改动。先说意图有两个模型：模型A和模型B。模型A的输出可以连接B的输入。将两个小模型连接成一个大模型，A-B，既可以同时训练又可以分离训练。流行的算法里经常有这么关系的两个模型，对GAN来说，生成器和判别器就是这样子；对VAE来说，编码器和解码器就是这样子；对目标检测网络来说，backbone和整体也是可以拆分的...

其中截取主要是使用get_layer()方法来设置截取网络的起点与终点！1.get_layer()用法例如：*(from:网上一个例子）https://blog.youkuaiyun.com/zhzhx1204/article/details/77393245from keras.models import Modelmodel = ... # create the original mo...