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RSS订阅原创 YOLOv5白皮书-第Y1周：调用官方权重进行检测
●整体安排跑通官方代码（一周）训练自己的数据集（一周）代码层面解析（待定）理论知识讲解（待定）●学习预期：可以独立进行代码优化实验。
2025-02-27 21:57:00
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原创 第R8周：RNN实现阿尔茨海默病诊断（pytorch）
训练循环size = len(dataloader.dataset) # 训练集的大小num_batches = len(dataloader) # 批次数目, (size/batch_size，向上取整)train_loss, train_acc = 0, 0 # 初始化训练损失和正确率for X, y in dataloader: # 获取图片及其标签# 计算预测误差pred = model(X) # 网络输出。
2025-02-08 17:02:02
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原创 第R7周：糖尿病预测模型优化探索
return outmodel# 训练循环size = len(dataloader.dataset) # 训练集的大小num_batches = len(dataloader) # 批次数目, (size/batch_size，向上取整)train_loss, train_acc = 0, 0 # 初始化训练损失和正确率for X, y in dataloader: # 获取图片及其标签# 计算预测误差pred = model(X) # 网络输出。
2025-01-24 15:48:14
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原创 第R6周：LSTM实现糖尿病探索与预测
return outmodel# 训练循环size = len(dataloader.dataset) # 训练集的大小num_batches = len(dataloader) # 批次数目, (size/batch_size，向上取整)train_loss, train_acc = 0, 0 # 初始化训练损失和正确率for X, y in dataloader: # 获取图片及其标签# 计算预测误差pred = model(X) # 网络输出。
2025-01-08 19:36:17
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原创 第R5周：天气预测
任务说明：该数据集提供了来自澳大利亚许多地点的大约 10 年的每日天气观测数据。你需要做的是根据这些数据对RainTomorrow进行一个预测，这次任务任务与以往的不同，我增加了探索式数据分析（EDA），希望这部分内容可以帮助到大家。
2024-12-30 20:22:08
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原创 第R4周-LSTM-火灾温度预测
训练循环train_loss = 0 # 初始化训练损失和正确率# 计算预测误差pred = model(x) # 网络输出loss = loss_fn(pred, y) # 计算网络输出和真实值之间的差距# 反向传播opt.zero_grad() # grad属性归零loss.backward() # 反向传播opt.step() # 每一步自动更新# 记录losssize = len(dataloader.dataset) # 测试集的大小。
2024-12-21 13:03:07
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原创 第R3周：RNN-心脏病预测
这段代码使用 TensorFlow 库构建了一个简单的基于循环神经网络（RNN）的模型，用于心脏病预测（从代码上下文推测用途，具体采用了较为简单的 SimpleRNN 层作为循环层来处理序列数据，并在此基础上搭建了后续的全连接层，最终输出一个介于 0 到 1 之间的值用于预测某种二分类结果（例如是否患有心脏病），0 和 1 分别对应不同类别（比如 0 表示未患病，1 表示患病）。
2024-12-19 14:18:29
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原创 第J8周：Inception v1算法实战与解析
Inception v1（GoogleNet） 是 Google 于 2014 年提出的一种卷积神经网络架构，首次在 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC 2014）中获得了冠军。Inception v1 主要创新在于其 模块化设计 和 网络结构的优化，使得它在计算资源和模型性能之间取得了较好的平衡。Inception v1 的创新和特点1.1. 模块化设计（Inception模块）
2024-11-29 14:38:32
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原创 第J7周：对于ResNeXt-50算法的思考
在构建 ResNeXt 模型时，conv_shortcut=False 会导致残差连接的输入 (x) 和残差分支输出 (shortcut) 的通道数不一致，从而引发形状不匹配错误。在修改代码时，我们通过以下方式解决了问题：确保形状一致性：当 conv_shortcut=False 时，将跳跃连接中的 shortcut 设置为输入 x，避免形状不匹配。关键点检查：在堆叠多个残差块（stack 函数）时，确保仅在第一个块中执行通道数调整操作，后续块使用 identity shortcut。
2024-11-22 09:45:16
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原创 第J6周：ResNeXt-50实战解析
ResNeXt是有何凯明团队在2017年CVPR会议上提出来的新型图像分类网络。它是ResNet的升级版，在ResNet的基础上，引入了cardinality的概念，类似于ResNet。ResNeXt也有ResNeXt-50，ResNeXt-101版本。在ResNeXt的论文中，作者提出了当时普遍存在的一个问题，如果要提高模型的准确率，往往采取加深网络或者加宽网络的方法。虽然这种方法有效，但随之而来的，是网络设计的难度和计算开销的增加。为了一点精度的提升往往需要付出更大的代价，因此需要一个更好的策略，在不额
2024-11-13 14:28:35
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原创 第J5周：DenseNet+SE-Net实战
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊任务：●1. 在DenseNet系列算法中插入SE-Net通道注意力机制，并完成猴痘病识别●2. 改进思路是否可以迁移到其他地方呢●3. 测试集accuracy到达89%（拔高，可选）一、介绍可参考论文《Squeeze-and-Excitation Networks》SE-Net 是 ImageNet 2017（ImageNet 收官赛）的冠军模型，是由WMW团队发布。具有复杂度低，参数少和计算量小的优点。且SE
2024-11-07 10:24:57
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原创 第J4周：ResNet与DenseNet结合探索
在级联结构中，可以将一个模型的输出作为另一个模型的输入。特征级融合通常是在 DenseNet 和 ResNet 的最后一层卷积之后，取各自的特征图，将它们拼接（concatenate）或相加，然后输入至一个全连接层进行最终分类。在这种方法中，DenseNet 和 ResNet 的分类输出独立进行预测，通过平均、加权平均或投票的方式得到最终分类结果。这种方法可行，但比较简单。并在J3周乳腺癌数据集上进行了测试，因为只更换了模型，训练的框架都是一样的，这里就没有重复放代码了。只在上方将模型的融合放在了上面。
2024-10-30 18:52:32
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原创 第J3-1周：DenseNet算法 实现乳腺癌识别
break了解了dense net121网络的结构特点，相对于其他cnn网络架构 dense net21 可以做到特征复用的特点，即每一层的特征都会输送给下一层的每一层，充分利用了每一层网络提取到的特征结构。
2024-10-25 09:59:35
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原创 第J2周：ResNet50V2算法实战与解析
在深度学习和特别是卷积神经网络（CNN）中，跳跃连接（Skip Connection）是一种连接网络中不同层的结构，它允许网络中的信号绕过一些层直接传递。这种结构在残差网络（ResNet）中被广泛使用，以解决深度网络训练中的退化问题。跳跃连接的作用缓解梯度消失问题：在深度网络中，梯度可能会随着网络层的增加而逐渐减小，导致网络难以训练。跳跃连接通过直接连接输入和输出，有助于梯度的反向传播，从而缓解梯度消失问题。提高训练速度：跳跃连接可以帮助网络更快地收敛，因为它减少了信息在网络中的传递路径。
2024-10-17 10:24:47
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原创 第T11周：优化器对比实验
Adam优化器：收敛速度：Adam通常收敛较快，特别适合处理稀疏梯度和复杂模型。自适应学习率：它根据每个参数的历史梯度动态调整学习率，减少了对学习率调节的敏感性，使得用户无需过多手动调优。内存消耗：由于需要存储每个参数的均值和方差，Adam的内存消耗相对较大。适用性：广泛适用于各种任务，尤其是深度学习领域，表现出良好的性能。SGD（随机梯度下降）：收敛特点：SGD收敛速度通常较慢，尤其是在高维空间中。但它的随机性有助于跳出局部最优解，有时可以得到更好的全局性能。
2024-09-24 18:52:35
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原创 第T10周：数据增强
这是大家可以自由发挥的一个地方# 随机改变图像对比度六、个人总结我们可以使用 tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomFlip 与 tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomRotation 进行数据增强tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomFlip：水平和垂直随机翻转每个图像。
2024-09-14 19:41:10
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原创 第T9周：猫狗识别2
在训练模型的时候 又出现了动态调整学习率的错误的原因。我把错误的 和正确的都放在了上面原因：在 TensorFlow 2.x 中，tf.keras.optimizers.Adam 的学习率设置和访问方式有所变化。K.set_value 用于获取和设置变量的值，但在 TensorFlow 2.x 中，优化器的学习率已经不再直接暴露为 lr 属性。要调整学习率，可以使用 tf.keras.optimizers.schedules 来创建一个学习率调度器，或者直接修改优化器的学习率属性。
2024-09-12 14:19:42
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原创 第T8周：猫狗识别
● Image_batch是形状的张量（8, 224, 224, 3)。● prefetch() ：预取数据，加速运行，其详细介绍可以参考我前两篇文章，里面都有讲解。VGG的结构非常简洁，整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸（3x3）和最大池化尺寸（2x2）。● 优化器（optimizer）：决定模型如何根据其看到的数据和自身的损失函数进行更新。VGG-16包含了16个隐藏层（13个卷积层和3个全连接层），故称为VGG-16。● Label_batch是形状（8，）的张量，这些标签对应8张图片。
2024-09-06 14:43:39
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原创 第T7周：咖啡豆识别
突然发现咖啡豆的识别标准 不能光看accuracy这一个评价指标。个人觉得应该加入其他的评价指标。倘若数据中正负样本不平衡。
2024-08-30 06:28:27
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原创 第T6周：好莱坞明星识别
由于模型训练的不好 导致最后的预测并不准确。可以考虑不用自己搭建的网路模型 加载现有的网络模型以及预训练权重去进行特征学习。
2024-08-22 22:09:22
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原创 第T5周：运动鞋品牌识别
这个公式是一个学习率衰减公式，通常用于深度学习训练过程中逐渐减小学习率，以优化模型的训练效果。下面是公式中各个参数的解释：learning_rate：当前时期的学习率。initial_learning_rate：初始学习率，即训练开始时设置的学习率。decay_rate：衰减率，一个小于1的值，用于控制学习率减小的速度。step：当前的训练步数或时期数。decay_steps：衰减步数或时期数，学习率衰减的周期。公式的作用是随着训练的进行，按照一定的周期和比率减小学习率。
2024-08-15 21:34:59
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原创 第T4周：猴痘病识别
编译模型 (model.compile)1.optimizer (优化器):选择了 Adam 优化器，并设置了学习率为 1e-4。Adam优化器是一种自适应学习率优化算法，结合了动量梯度下降和RMSProp的优点。它通常在许多深度学习任务中表现良好。优化器的作用是根据计算出的梯度更新模型的权重，从而最小化损失函数。2.loss (损失函数):使用 tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) 作为损失函数。
2024-08-08 20:04:54
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原创 第T3周：天气识别
模型架构选择：选择了深度学习中常用的CNN作为基础模型，这是由于CNN在图像识别领域表现出色，能够有效地捕捉图像特征。增强泛化能力：为了提高模型对未见数据的泛化能力，在模型中引入了Dropout层。Dropout是一种正则化技术，通过在训练过程中随机丢弃一些网络连接，可以防止模型过拟合。池化层调整：将传统的最大池化层替换为平均池化层。平均池化层可以提供更平滑的特征表示，有助于减少极端值的影响，可能在某些情况下会提高模型的泛化性。
2024-08-01 20:40:30
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原创 第T2周：彩色图片分类
编写深度学习程序的步骤：数据准备-数据预处理-模型选择-模型构建-编译模型-训练模型-评估模型-模型优化-模型部署分类彩色图片与灰度图片的区别：颜色信息：彩色图片包含颜色信息，而灰度图片则不包含。特征丰富度：彩色图片通常包含更丰富的特征，有助于提高分类的准确性。模型复杂度：处理彩色图片的模型通常比处理灰度图片的模型更复杂，需要更多的计算资源。
2024-07-18 20:26:56
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原创 第T1周：实现mnist手写数字识别
1.数据准备：MNIST数据集通常可以从TensorFlow的tf.keras.datasets模块直接下载和加载。2.数据预处理：将图像数据归一化到0到1的范围内，以提高模型训练的稳定性和速度。3.实验结果：证实一个基本的CNN模型在MNIST数据集上可以达到98%以上的准确率。
2024-07-10 19:50:02
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原创 第P10周：Pytorch实现车牌识别
参考上面的dataset类，构建了自己的数据集类 Mydataset。传统计算 准确度：correct = (pred_labels == y_labels).sum().item() # 计算匹配的数量total = pred_labels.size(0) # 批次大小acc = correct / total # 计算准确度。
2024-06-28 20:54:21
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原创 第P9周：YOLOv5-Backbone模块实现
YOLOv5 的 Backbone 模块是整个网络架构的关键部分之一，它负责提取输入图像的特征信息。Backbone 是神经网络中用于提取图像特征的部分，通常由多个卷积层和下采样层组成。在 YOLOv5 中，Backbone 模块可以看作是一个预训练的特征提取器，它将输入图像转化为更高维度的特征表示，这些特征随后被传递到检测头（Head）模块以预测边界框和类别。
2024-06-21 21:50:33
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原创 第P8周：YOLOv5-C3模块实现
YOLOv5c3 模型的主要特点和组成部分：1.Backbone 网络：YOLOv5 使用的主干网络（backbone network）是 CSPDarknet53。这是一个轻量级的 Darknet 网络，采用了 CSP（Cross Stage Partial）结构，可以有效地提升模型的性能。2.Neck 网络：YOLOv5 在 CSPDarknet53 的基础上引入了一个小型的特征融合网络，称为 PANet，用于增强特征图的语义信息，提高检测性能。
2024-06-07 19:41:08
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原创 第P7周：咖啡豆识别（VGG-16复现）
1.这几次的框架几乎都是相同的，唯一区别的就是每次都是只了一种网络模型去跑2感觉可以修改的也就只有优化器和调整动态学习率了。
2024-05-30 14:34:48
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原创 第P6周：VGG-16算法-Pytorch实现人脸识别
目前可以想到的改进方法有三种：1.修改优化器Adam2.修改为动态学习率3.在vgg16的特征层中的卷积层添加自注意力机制模块添加def _initialize_weights(self)
2024-05-23 20:56:38
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原创 第P5周：Pytorch实现运动鞋识别
1.本周的训练和前面的几次一样，唯一有所区别的就是加上了一个动态调整学习率的策略2.查阅了官方的几种动态学习率的方法，torch.optim.lr_scheduler都可以加上去的。
2024-05-06 13:56:36
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原创 第P4周：猴痘病识别
1.学会了如何添加动态调整学习率，超参数的设置非常重要2.有时候 添加了的一些卷积层 并不能很好的起到出色的效果3.通过torch.save可以保存模型的权重参数，以便通过调用直接使用。
2024-05-01 09:56:46
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原创 第P2周：CIFAR10彩色图片识别
🔔本次的重点在于学会构建CNN网络我的环境：1.代码：一、 前期准备如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU2. 导入数据使用dataset下载CIFAR10数据集，并划分好训练集与测试集使用dataloader加载数据，并设置好基本的batch_size3. 数据可视化squeeze()函数的功能是从矩阵shape中，去掉维度为1的。例如一个矩阵是的shape是（5, 1），使用过这个函数后，结果为（5, ）。二、构建简单的CNN网络。
2024-04-13 15:46:26
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原创 深度学习01-Pytorch实现mnist手写数字识别
2.对于torch中的squeeze 函数，通常用于删减维度的·操作，这里主要是matplot要查看的图像应该要是三维的或者二维的，之前是张量的形式。3.iter()函数和next函数一般是一起用的，iter（）将数据转换为可迭代对象，next进行一个批次的查询。4.torch.argmax 函数一般是返回最大值所在的索引，一般主要用在计算准确率的时候。1.理解了卷积运算的过程，知道输入一个尺寸后，如何经过卷积得到输出的尺寸。
2024-04-06 11:00:03
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