训练技巧

最新推荐文章于 2023-03-25 13:10:06 发布
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本文探讨了数据增强技术，包括水平翻转、随机裁剪、尺度变换等，以及如何通过迁移学习解决小数据集训练问题，利用预训练模型进行高效模型训练。

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

1、数据增强：

水平翻转（镜面），对于计算机来说是完全不同的图片

Random crops/scales：

  • crops：输入的图片可能存在遮挡等现象，随机的对图片进行切割，可增强鲁棒性
  • scales：对图片进行放大，缩小等变换
    在这里插入图片描述
    random mix/combinations of：随机组合
  • translation像素点的平移
  • rotation角度变换
  • stretching
  • shearing
  • lens distortions

2、Transfer learning

  • 1、当数据量不够， 但已有模型功能是相似的，则可直接在别人训练好的参数上继续训练，改最后的分类层即可
  • 2、若已有经过非常大的数据集训练的模型，但要训练的模型不是要求太多功能，则只需要选择一些层即可
  • 模型资源：https://github.com/BVLC/caffe
    在这里插入图片描述
医学图像预处理----RandomCrop（随机剪裁）
winner19990120的博客
12-06 1037
class RandomCrop(object): """ Crop randomly the image in a sample. This is usually used for data augmentation. Drop ratio is implemented for randomly dropout crops with empty label. (Default to be 0.2) This transformation only applicable in train mode.
多模态大模型训练技巧整理
kcarly的专栏
01-21 1809
多模态大模型的训练技巧涵盖了从数据预处理到模型优化的多个方面。通过联合训练、级联训练、迁移学习等方法，结合低秩适配、提示调优等高效策略，可以显著提升模型的性能和泛化能力。此外，合理的数据增强和模态融合技术也为多模态大模型的发展提供了重要支持。这些训练技巧不仅推动了多模态大模型的研究进展，也为实际应用提供了坚实的技术基础。
即插即用 | RandomMix 集百家之长实现超越Mixup的数据增强方法！
qq_29462849的博客
05-26 977
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童数据增强是一种非常实用的技术，可以用来提高神经网络的泛化能力，防止过拟合。最近，混合样本数据增强受到了很多关注并取得了巨大的成功。为了提高混合样本数据增强的性能，最近的一系列工作致力于获取和分析图像的显著区域，并使用显著区域来指导图像混合。然而，获取图像的显著信息需要大量额外的计算...
android 性能测试iozone篇
Hackpluss的博客
02-20 2355
一：简介 iozone是一个文件系统的benchmark工具, 用于测试不同的操作系统中文件系统的读写性能, 可以测试以下13种模式 0=write/rewrite 1=read/re-read 2=random-read/write 3=Read-backwards 4=Re-write-record 5=stride-read 6=fwrite/re-fwrite 7=fread/Re-fread 8=random mix 9=pwrite/Re-pwrite 10=pread/Re-pread 11=
神经网络笔记
qq_39161216的博客
05-15 2160
神经网络总流程 1.计算分值（分值越高就表明分类结论） 2.计算损失函数（一般损失函数+正则化惩罚） 3.正则化惩罚(可以看作是对损失函数的惩罚项，一般有两种方法，L1和L2，W的平方w2，为了惩罚那些虽然分值一样但是，关注的点和实际点有很大出路，例如1,0,0,0和0.25，0.25，0.25，0.25,惩罚越小就越认可，目的也是通过loss值，使得权重更均衡。其实1,0,0,0也是一种过拟合的...
python中的 RandomCrop
weixin_45193103的博客
03-28 5770
#RandomCrop trans_random = transforms.RandomCrop((50,50)) trans_compose_2 = transforms.Compose([trans_random,trans_totensor]) for i in range(10): img_crop = trans_compose_2(img) writer.add_image("RandomCrop",img_crop,i) 官方文档如下： class RandomCro..
智能客服升级：电商企业DeepSeek对话系统的领域数据训练技巧.pdf
02-17
该文档【智能客服升级：电商企业DeepSeek对话系统的领域数据训练技巧】共计 22 页，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。
【计算机视觉】YOLOv8数据集制作与训练技巧：从官方资源到VIP进阶教程汇总
06-29
付费VIP资源如Udemy、Coursera等平台课程以及Roboflow网站，提供了高级训练技巧、数据集标注工具使用方法等内容。对于数据集制作，文中提及了LabelImg和CVAT两种标注工具，YOLOv8的数据格式要求，以及使用...
用 Numpy 手写 BP 神经网络，对比 Dropout 与 Batch Normalization 等训练技巧的效果
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08-14
为了解决这个问题，研究者们提出了一系列训练技巧，其中比较著名的包括Dropout和Batch Normalization。 Dropout是一种在训练过程中临时随机丢弃网络中一部分神经元的技术，这样可以防止模型过度依赖于训练数据中的...
深度学习中的各种数据增强
m0_61899108的博客
03-25 1190
数据增强通常是依赖从现有数据生成新的数据样本来人为地增加数据量的过程。这包括对数据进行不同方向的扰动处理或使用深度学习模型在原始数据的潜在空间(latent space)中生成新数据点从而人为的扩充新的数据集。 这里我们需要区分两个概念，即增强数据和合成数据： 成数据：指在不使用真实世界图像的情况下人工生成数据，合成数据可由 GAN 或者现如今大火的 AGI 技术 Diffusion Model 产生； 增强数据：从原始图像派生而来，并进行某种较小的几何变换（例如翻转、平移、旋转或添加噪声等）或者色
(Review cs231n) CNN in Practice
weixin_30826095的博客
04-09 126
Make the most of your data Data augmentation 加载图像后，对图像做一些变化，这些变换不改变图像的标签。 通过各种变换人为的增大数据集，可以避免过拟合提高模型的性能，最简单的数据增强就是横向翻转。 1. horizontal flips 2. random crops and scales 对图像进行随机的尺度和位置上选择图像截图；缩放...
计算机视觉中的深度学习10: 神经网络的训练1
Mr.Phoebe的专栏
09-20 988
Slides：百度云 提取码: gs3n 第9课讲的是神经网络的软硬件，感觉比较科普，不做总结。 总览 单次设置 激活函数 数据预处理 权重初始化 正则化 动态训练 学习率规划 large-batch 训练； 超参数优化 训练后 模型融合 迁移学习 今天第一讲讲解的是第一点，第二讲将介绍第二点和第三点。 激活函数 之前也介绍了激活函数是什么，不同的激活函数在训练上，在效果上，在解决问题的方面都各有侧重。下面一一来介绍。 Sigmoid 非常常用的激活函数，在很多线性分类的machi
lecture7,Training Neural Networks, Part 2
卓为的博客
10-23 315
1,Fancier optimizationsgd存在的问题： Very slow progress along shallow dimension, jitter along steep direction。if loss changes quickly in one direction and slowly in another. local minima or saddle point A,
20170328#cs231n#12.CNNs in Practice
LiuSpark
03-28 691
得到更多数据在小数据集用数据增强和迁移学习是很合适的Data augmentation数据增强这是一种很容易实现的方法。 在图片输入CNN之前先做一些变化，应该是改变了每一个pixel，但是图片的label保持不变。可能减小过拟合的发生。 Horizontal flips 水平翻转 Random crops/scales 随机裁剪/缩放图片（在test的时候要对test set进行裁剪缩放水平翻转
目标检测之深入理解YOLOv2
qq_40716944的博客
03-20 1096
论文： YOLO9000：Better，Faster，Stronger 论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.08242 YOLOV1论文详解：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40716944/article/details/104908692 YOLOV2论文发表在CVPR2017。YOLOV2算法在v1的基础上可以说是飞跃性提升，吸取诸子百家之优...
深度学习入门（下）-实例，技巧，框架
升级迭代
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15.分类与回归（=Location）任务应用详解 定位就是给框出来，用回归来做。 Location as regression：通过预测结果，不断拟合groudtruth的过程 一些技巧 对于某一任务，找合适的模型。一般，AlexNet和VGG就能够解决很多问题了。然后finetune。把别人训练好的已经很收敛的模型拿过来，结合自身任务进行finetune，方便快速收敛。 ...
data augmentation
烧卖的技术成长之路
07-24 5648
一般比较有效的有random crop, random mirror, random resize (scale augmentation)。以上三种实现简单而且有效，基本能复现resnet的结果。至于color augmentation, random rotation, aspect ratio augmentation感觉效果几乎没有，尤其是color augmentation，貌似还有一点点
深度学习训练中为什么要将图片随机剪裁（random crop）
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04-08 1万+
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此外，它表明传统的数据增强技术使 RL 算法能够在基于像素的控制和基于状态的控制方面胜过复杂的 SOTA 任务。从上图可以明显的看出，基于 SA 的数据增强方式可以将形状保留下来，但样式（包括颜色、纹理和对比度）是随机的。基于特征空间的数据增强首先将图像转换为嵌入或表示，然后对图像的嵌入执行数据增强，最后再向大家介绍下这部分内容。这是第一个非常详细地分别处理图像的内容和样式特征的工作，并且它在流行的基准数据集上显示出令人印象深刻的性能。
深度学习训练技巧详解与实践指南
资源摘要信息:"综合文档：详解深度学习系统的训练技巧" 一、深度学习基础知识 在深入探讨深度学习系统的训练技巧之前，首先需要理解深度学习的基本概念和原理。深度学习是机器学习的一个分支，它使用多层的人工神经...
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