weixin_41813620的博客

import numpy as npfrom sklearn import datasetsdef softmax(x, paras): value = np.exp(np.dot(x, paras)) sum = np.sum(value) perc = value/sum return perciris = datasets.load_iris()X...

参考代码：from sklearn.datasets import fetch_mldatafrom sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierimport numpy as npimport timemnist = fetch_mldat...

题目：写一个可以将MNIST图片向任意方向（上、下、左、右）移动一个像素的功能。然后，对训练集中的每张图片，创建四个位移后的副本（每个方向一个），添加到训练集。最后，在这个扩展过的训练集上训练模型，衡量其在测试集上的精度。你应该能注意到，模型的表现甚至变得更好了！这种人工扩展训练集的技术称为数据增广或训练集扩展。参考代码：from sklearn.datasets import fetch_...

工作以来一直在思考算法工程师这个岗位的核心竞争力，自己的心路历程分为三个阶段。第一阶段这一阶段我认为算法工程师的核心竞争力是对模型的理解，对于模型不仅知其然，还得知其所以然。于是我把目标检测的经典论文翻来覆去地看，将各种目标检测模型分解成了N个模块，针对每个模块，反复比对各篇论文处理方式的异同，思考各种处理方式各自的优缺点，以及有没有更好的处理方式，比如：深度卷积神经网络中的降采样总结了降...

程序员这个行当最重要的还是要多写代码多填坑，方可熟能生巧。对于机器学习感兴趣或者刚入门的同学，可以参考github上，一个中国哥们分享的python实现的常见机器学习算法。这些算法也是机器学习领域最重要的几个算法。我这里简单列出目录。Github地址：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python目录机器学习算法Pytho...

这篇文章对交叉熵损失讲的比较透彻，同时也浅显易懂，请参考。https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485

最近因为工作上需要将Mxnet模型文件转为tensorflow使用的PB文件，特地研究了下。多数思路是先将Mxnet模型转为caffe模型，然后再转为tensorflow模型，但这些方法比较小众，通用性不强，转换过程出错概率很高。今年年初，微软开源了MMdnn，这是一套用于转换、可视化深度神经网络模型的综合性解决方案。MMdnn中的「MM」代表模型管理，「dnn」的意思是深度神经网络，它能够通过...

使用TFrecord 格式文件进行训练时，一直报下面错误，导致无法继续训练。OutOfRangeError (see above for traceback): RandomShuffleQueue ‘_1_shuffle_batch/random_shuffle_queue’ is closed and has insufficient elements (requested 32,curr...

slim是Tensorflow于2016推出的模块，是一种high-level库，讲许多深度学习算法封装起来，极大地简化了Tensorflow的代码。对于一般的神经网络训练，slim封装了slim.learning.train方法，连Session都不需要创建了。这样，GPU显存配置项也发生变化：方式1，按需分配：session_config = tf.ConfigProto()sessio...