
天池
背着贝壳去徒步
这个作者很懒,什么都没留下…
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天池-街景字符编码识别-模型集成
文章目录集成学习方法介绍深度学习中的集成学习DropoutTTASnapshot结果后处理集成学习方法介绍在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度,常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting,同时这些集成学习方法与具体验证集划分联系紧密。由于深度学习模型一般需要较长的训练周期,如果硬件设备不允许建议选取留出法,如果需要追求精度可以使用交叉验证的方法。那么在10个CNN模型可以使用如下方式进行集成:对预测的结果的概率值进行平均,然后解码为具体字符;对预测的字原创 2020-06-01 04:15:08 · 438 阅读 · 0 评论 -
天池-街景字符编码识别-模型训练与验证
文章目录介绍构造验证集模型训练与验证模型保存与加载模型调参流程介绍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。下面一一介绍构建验证集、模型训练和验证、模型保存与加载和模型调参。构造验证集在机器学习模型(特别是深度学习模型)的训练过程中,模型是非常容易过拟合的。深度学习模型在不断的训练过程中训练误差会逐渐降低,但测试误差的走势则不一定。在模型的训练过程中,模型只能利用训原创 2020-05-30 18:24:43 · 400 阅读 · 0 评论 -
天池-街景字符编码识别-赛题理解
文章目录赛题数据数据集介绍目标字段表评测指标结果提交赛题思路分析赛题数据数据集介绍赛题数据来源自Google街景图像中的门牌号数据集(The Street View House Numbers Dataset, SVHN),并根据一定方式采样得到比赛数据集。训练集数据包括3W张照片,验证集数据包括1W张照片,每张照片包括颜色图像和对应的编码类别和具体位置*数据集样本展示目标识别图片中所有的字符字段表所有的数据(训练集、验证集和测试集)的标注使用JSON格式,并使用文件名进行索引。如果一个文原创 2020-05-20 14:04:14 · 506 阅读 · 0 评论