sliceoflife的博客

一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能：在训练集上进行训练，并在验证集上进行验证；模型可以保存最优的权重，并读取权重；记录下训练集和验证集的精度，便于调参。4 模型训练与验证为此本章将从构建验证集、模型训练和验证、模型保存与加载和模型调参几个部分讲解，在部分小节中将会结合Pytorch代码进行讲解。4.1 学习目标理解验证集的作用，并使用训练集和验证集完成训练学会使用Pytorch环境下的模型读取和加载，并了解调参流程4.2 构造验证集在机器学习模型（特别是深度学习模型）

开始构建一个字符识别模型，基于对赛题理解可构建一个定长多字符分类模型。3 字符识别模型本章将会讲解卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的常见层，并从头搭建一个字符识别模型。3.1 学习目标学习CNN基础和原理使用Pytorch框架构建CNN模型，并完成训练3.2 CNN介绍卷积神经网络（简称CNN）是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域，CNN

使用【定长字符识别】思路来构建模型，逐步讲解赛题的解决方案和相应知识点。2 数据读取与数据扩增本章主要内容为数据读取、数据扩增方法和Pytorch读取赛题数据三个部分组成。2.1 学习目标学习Python和Pytorch中图像读取学会扩增方法和Pytorch读取赛题数据2.2 图像读取由于赛题数据是图像数据，赛题的任务是识别图像中的字符。因此我们首先需要完成对数据的读取操作，在Python中有很多库可以完成数据读取的操作，比较常见的有Pillow和OpenCV。2.2.1 Pillow

文章目录一、赛题理解1、赛题介绍2、评测指标3、赛题分析4、解题思路4.1、简单入门思路：定长字符识别4.2、专业字符识别思路：不定长字符识别4.3、专业分类思路：检测再识别一、赛题理解1、赛题介绍赛题名称：街景字符编码识别 / 街景门牌号码识别赛事链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/introduction数据集：原数据集为SVHN街景门牌号码数据集, 链接：http://ufldl.stanford