
计算机视觉
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-字符识别模型
文章目录CNN介绍CNN发展Pytorch构建CNN模型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是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。CNN每一层由众多的卷积核组成,每个卷积核对输入的像素进行卷积操作,得到下一次的输入。随着网络层的增加卷积核会逐渐扩大感受野,并缩减图像的尺寸。CNN是一种层次模型,输入的是原始的像素数据。CNN通过卷积(c原创 2020-05-26 20:19:42 · 351 阅读 · 0 评论