神经网络之样本设计

最新推荐文章于 2023-11-25 14:08:36 发布
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文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/xiaoniu-666/p/10282801.html
本文探讨了单通道和三通道数据的设计方法，通过tf.reshape函数将原始数据转换为适用于图片表示的矩阵形式，分别为17x4的单通道和15x4x3的三通道样本。

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

 单通道数据设计

　　原始数据 

0000 0000 0000 0000 1000 1000 1110 1100 1100 1000 1000 1100 1110 0000 1111 0000 0000
忽略空格，为了方便阅读添加分隔符

 

　　
　　tf.reshape(X, [-1, 17, 4, 1])

　　图片转换17x4　　　　

00000...10
00000...10
00000...10
00001...10

　　

 

三通道样本设计 

　　　　

　　原始数据

　　　　021: 每个数据点，有三个元素表示，eg：RGB

021 021 021 021   021 021 021 021   021021021021021021021021021021021021121021021021121121021021121121121021121021021021121121021021121121121021121121121021121021021021021021021021121121121121　　　
忽略空格，为了方便阅读添加分隔符

　　转换15x4x3

 

tf.reshape(X, [-1, 15, 4, 3])

 

　　　　下图的每一列，代表的就是每一个通道的数据点，共计三层

　　　　

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xiaoniu-666/p/10282801.html

计算机视觉卷积神经网络CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-20 11万+
计算机视觉CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？人工智能、大模型、AI、计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为主导性的模型架构。从图像分类到目标检测，从语义分割到图像生成，CNN 展现出了强大的性能。构建一个高效的 CNN 视觉模型，不仅需要对其基本原理有深入理解，还需要掌握一系列架构设计技巧。本文将详细探讨如何构建高效的 CNN 视觉模型，涵盖从基础概念到复杂架构设计的各个方面，并通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和实践。
BP神经网络对小样本数据的处理方式
最新发布
梵心白莲的博客
12-17 1352
本文深入探讨了 BP 神经网络在面对小样本数据时的处理方式。小样本数据在许多实际应用场景中较为常见，如医学罕见病研究、特殊材料性能测试等领域。由于样本数量有限，传统的 BP 神经网络训练方法可能面临过拟合、泛化能力差等问题。本文详细阐述了针对小样本数据的多种数据增强技术、网络结构优化策略以及正则化方法，并通过丰富的代码示例展示其实现过程，旨在为处理小样本数据的神经网络应用提供全面且实用的技术参考。
bp神经网络需要多少样本,bp神经网络训练时间
aifans_bert的博客
10-08 2771
表示对网络训练结果的测试。Mse的意思是均方误差，当然越小越好。但这和你有多少训练样本，有多少训练课程有很大关系。这个没有标准，每个人都知道零偏差是最好的。但是，神经网络本身的致命缺陷被消除了，因为它是对解析表达式的迭代收敛逼近，所以不可能达到零误差。这样只能根据用户的工程技术要求来判断，误差指标应该小于工程误差范围啊。但对于科学研究来说，只能具体分析。量化没有明确或绝对的意义。BP神经网络的计算过程包括正演计算过程和反演计算过程。
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ANDY
09-27 3016
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kfc67269的博客
08-26 4671
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08-17
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BP神经网络
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对神经网络的简单理解，并没理解太深，提供给初学者使用。
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11-10
opencv训练样本背景图片，供学习人工智能之用，正样本图片正在整理中，整理好后会共享给大家。
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08-12 176
前向传播: 代价函数: 反向传播: 转载于:https://www.cnblogs.com/TimVerion/p/11339491.html
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10-28 9899
(mnist 0 ,2)---81*30*2---(1,0)(0,1) 用81*30*2的网络分类mnist的0和2。让训练集的数量n分别等于5000,4500,4000,3500,3000,2500,2000,1500,1000,500,400,300,200,100,50,40,30,20,10,5,4,3,2，共22个值。看看训练集的大小对分类结果到底有什么影响。 让收敛标准δ等于0.5到1e-5的25个值，每个值收敛199次，取平均值。因此共收敛了25*199*22次，首先比较迭代次数 .
bp神经网络需要多少样本,神经网络结果图如何看
神器榜
10-05 1819
出现的情况就是像图上一样，均方误差达到0.00128左右的时候就无法继续下去了，误差梯度总是反复，先下降，一会又缩回去了。应该有三条曲线显示才对，分别代表训练，验证，测试误差，你现在只有训练误差的。图上的三个彩色实线分别是：每一代BP训练过程的MSE指标的性能，每一代BP交叉验证过程的MSE指标的性能以及BP测试的MSE指标在每一代中执行的过程。其实样本数量很少，就不需要训练那么多次了，训练了也白训练。你输入输出有12年的数据，但是你把这12年数据，其中多少年的数据拿来做网络训练用，多少年的拿来测试用呢？
小样本学习之原型网络
北国觅梦
04-07 1336
参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/Snoopy_S/article/details/88420013 在小样本分类问题中，最需要解决的一个问题是数据的过拟合，由于数据过少，一般的分类算法会表现出过拟合的现象，从而导致分类结果与实际结果有较大的误差。为了减少因数据量过少而导致的过拟合的影响，可以使用基于度量的元学习方法，而原型网络便是。在此方法中，需要将样本投影到一个度量空间，且在这个空间中同类样本距离较近，异类样本的距离较远，如图： 在这个投影空间中，存在有三个类别的样本，且相同类别
tensorlfow完整神经网络样例及简单实现数据集的可视化
qq_19841133的博客
08-05 572
模拟数据集上训练神经网络，解决简单的二分类问题，以及简单实现数据集的可视化 这里数据集的可视化用的matplotlib的pyplot中的散点图scatter()就可以实现 这个是测试用的数据集，样例将进行解决二分类问题。 该例中有两个输入x1和x2，数据集中x1+x2<1认为是正样本,反之为负样本。 经过一层隐藏层的加权和一层输出层的加权和后将y值进行非线性化（sigmoid）经过反复运行...
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qq_22478923的博客
02-19 7055
有时我们需要对数据进行转换。我们可能有这样一组数据，如果不作任何处理直接可视化，有些部分很难看清。同时，如果要对数据进行统计检验的话，很多常用的检验方法都会假设数据服从某种特定的分布（比如正态分布）。然而在实际生活中，我们经常碰到不满足这些假设的数据。数据转换可以同时解决上述两种问题。 数据转换的核心就是对偏态数据进行处理以使之满足正态分布（高斯分布）这个默认假设的要求。 根据
神经网络训练技巧：样本选择与初始权值设计
"人工神经网络的训练过程涉及到样本的选择与组织，以及初始权值的设计。样本的数量和质量直接影响网络训练的效果。通常，训练样本越多，训练结果越能准确反映内在规律，但样本收集受到实际条件限制。训练样本数一般...
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