深度学习从头训练记录

最新推荐文章于 2024-11-28 17:52:56 发布
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分类专栏： deeplearning updating 文章标签： 深度学习
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一、Base

  • 使用这个分类网络，学习率固定为1e-4，优化方法是SGD，损失函数是CrossEntropyLoss
  • pytorch1.6
  • 最高准确率为0.794，会出现过拟合

二、修改网络结构

  • 1.每个卷积层之后加relu。结果是最高准确率为0.819，会出现过拟合
  • 2.将relu全改成leakyrelu，添加权重初始化。结果和1差不多，没多久我打断了
  • 3.在2的基础上，每个卷积层之后加BN，卷积层不使用bias。结果是最高准确率为0.867，不会出现过拟合，测试loss收敛于0.67~0.7
深度学习模型训练：从数据准备到模型部署全流程
AI 原生应用开发的博客
06-05 1147
你是否遇到过这样的困惑？跟着教程用“完美数据集”训练出了99%准确率的模型，真正用自己的数据时却效果暴跌？或者模型在实验室跑得飞快，部署到手机/服务器时却卡成“PPT”？本文将覆盖深度学习项目的全生命周期，从数据准备到模型部署，重点解决“理论到落地”的断层问题，帮你理解每个环节的底层逻辑和实战技巧。本文以“做菜”为主线，按“数据准备→模型训练→模型评估→模型部署”四大阶段展开，每阶段包含：核心任务、常见问题、解决方法、代码示例。最后结合实际场景总结注意事项，帮你形成完整的知识闭环。
从头开始搭建一个深度学习项目
AI天才研究院
08-25 987
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 深度学习（Deep Learning）是一个新兴的机器学习领域，它利用多层神经网络（Multi-layer Neural Network，MLNN），从海量的数据中提取有效的特征，并应用到机器学习任务上。本文将详细地介绍如何利用TensorFlow、Keras、S
17.深度学习用于计算机视觉：在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络
qq_48981632的博客
08-08 712
在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络
深度学习记录
m0_70336003的博客
07-08 475
初识深度学习
如何步入深度学习刷榜第一重境界
hacker_long的专栏
01-18 880
实际上笔者也没多少刷榜经验，毕竟不擅长，之前老大也没有任务指派，今年10月份得闲了个把月，没那么多事就参加了一个场景分类的比赛，链接如下，https://challeng...
从头训练、采用预训练模型这两种方法在图像分类上的实践
weixin_52120741的博客
04-10 295
参考书籍《Python深度学习》Chapter 5《深度学习用于计算机视觉》
【YOLOv3从头训练 数据篇】
weixin_44715117的博客
03-05 3679
YOLOv3从头训练（一） 数据篇前言数据下载数据可视化标签生成生成训练路径文件结语 前言 最近在忙着怎么从头实现YOLOv3，从网上找了很多教程，也在GitHub上面找到了挺多的代码的，有些能看懂有些看不懂，看不懂的原因有两个，一个是自己太菜了，对pytorch的使用不熟悉；另一个是自己太菜了，YOLO系列的论文只读个大概，读过之后又忘记了，一些实现细节自己也不会。 看网上的代码以及视频，大多是从YOLOv3的代码和结构开始，很少有讲到关于使用的数据集和标签是怎么得来的。一开始看B站上面的大佬敲代码的时候
matlab-深度学习总结.pdf
09-12
随着深度学习的兴起，MATLAB 也提供了相应的工具箱，使得研究人员和工程师能够在 MATLAB 环境中实现深度学习模型，无需从头编写底层的计算代码。这篇文档主要总结了使用 MATLAB 进行深度学习，特别是神经网络...
深度学习训练技巧总结
夏日山间过
05-07 2万+
模型训练技巧最直接的就是几个超参数的设置 根据图片大小来选择网络和超参数 如果图片不是很大比如3030，这种情况下做分类就不能用VGG和Resnet这样的网络。此时要么把图像变大要么就是选择小的网络，或者把VGG里pooling的步长设置为１试试，如果类别不多（没有上千），那么直接使用小网络，如果是100100这样的大图片就采用VGG和Resnet这样的大网络。 根据图片类别数和数量来选择bat...
深度学习系列资料总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
[深度学习]DEEP LEARNING（深度学习）学习笔记整理
You and Me
10-15 7963
转载于博客http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09 一、概述        Artificial Intelligence，也就是人工智能，就像长生不老和星际漫游一样，是人类最美好的梦想之中的一个。尽管计算机技术已经取得了长足的进步。可是到眼下为止。还没有一台电脑能产生“自我”的意识。是的，在人类和大量现成数据的帮助下，电脑能够表现的十分强大。可是离开了这两者，它甚至都不能分辨
深入理解预训练（pre-learning）、微调（fine-tuning）、迁移学习（transfer learning）三者的联系与区别
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githubcurry
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所以，就是指预先训练的一个模型或者指预先训练模型的过程；就是指将预训练过的模型作用于自己的数据集，并使参数适应自己数据集的过程。
DSOD回顾：从头训练深度监督目标检测模型
AI公园
06-28 618
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”因公众号更改了推送规则，记得读完点“在看”~下次AI公园的新文章就能及时出现在您的订阅列表中作者：Sik-Ho Tsang编译：r...
深度学习笔记：在小数据集上从头训练卷积神经网络
chenxy_bwave的专栏
12-31 5564
本文先构建了一个小的卷积神经网络，在猫狗数据集的一个子集上从头开始训练。从结果来看，在训练集上可以达到接近于100%的accuracy，但是在验证集和测试集上只有不到80%。因此很明显存在严重的过拟合问题。此外还可以看出epoches设置为15是多余的，几乎在epoches等于5时就已经达到了验证集的accuracy的峰值。接下来将采用两种方法解决这个问题。
“从头开始训练模型，几乎没有意义”
2401_85373691的博客
08-13 966
我们之前分享过我们在运营大型语言模型应用程序时磨练出的战术方面的见解。战术是细粒度的：它们是为实现特定目标而采取的具体行动。我们还分享 我们对运营的看法：为支持战术工作并实现目标而建立的更高层次的过程。但这些目标从何而来？这就属于战略的范畴。战略解答了战术和运营中“如何”背后的“什么”和“为什么”。我们将分享我们的见解，比如“在产品市场契合之前避免使用 GPU”和“专注于构建系统而非模型”，以指导团队如何高效地分配稀缺资源。我们还提出了一个通往卓越产品的迭代路线图。
深度学习模型训练全流程！
2401_85280106的博客
11-07 2042
train_dataset, # 数据加载batch_size=10, # 批处理大小设置shuffle=True, # 是否进项洗牌操作num_workers=10, # 是否进行多进程加载数据设置1. 神经网络训练并不是一个十全十美的抽象据称，训练神经网络很容易上手。许多库和框架都以显示30行奇迹片段来解决您的数据问题为荣，给人以假的印象，即这些东西是即插即用的。比如说，以上代码给人一种假象，即只通过一行代码就可以完成对神经网络的训练。
【简单作业向】【Pytorch】猫狗分类
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【作业向】根据给定的猫狗分类数据集，对比不同训练方法的差异，并生成的模型的正向传播图。
深度思考：从头开始训练目标检测
深度学习技术前沿
05-11 1133
关注上方“深度学习技术前沿”，选择“星标公众号”，资源干货，第一时间送达！作者：沈志强知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/137410354本文已由作者授...
深度学习：完整的模型训练流程
最新发布
m0_73640344的博客
11-28 1214
model.py。
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