2021-01-25

最新推荐文章于 2024-05-24 10:18:39 发布
原创 最新推荐文章于 2024-05-24 10:18:39 发布 · 575 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#神经网络 #pytorch #深度学习

本文探讨了如何将ResNet18的输出分割并输入到另一个网络中进行联合训练的方法。特别关注了如何处理反向传播(loss backward)的问题以及优化器的设置。

两个神经网络怎么联合训练？

比如说第一个为resnet18，输出为512维向量，我把它分成16个32维的数据，每一个数据再进行处理后（比如说裁剪中间16维）输入到第二个网络，loss怎么backward？优化器是不是设置为第二个网络的的参数，如果retain_graph不设置为true，就会导致loss无法backward，若设置为true则会计算爆炸，OOM。

多神经网络联合训练算法及其在求解偏微分方程中的应用
02-21
多神经网络联合训练算法及其在求解偏微分方程中的应用，李海滨，贺云，本文提出了一种基于神经网络计算的偏微分方程求解方法。根据多层前向型神经网络对任意非线性函数的逼近特性，以一个三层前向型神
图像处理神经网络是什么,图像处理神经网络模型
aifamao6的博客
09-28 1320
3、基于MATLAB 语言的网络训练与仿真建立并初始化网络% ================S1 = 24;在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正，使其对样本有正确的识别结果，这就像人记数字一样，网络中的神经元就像是人脑细胞，权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变，神经网络在样本学习中就像人记数字一样，学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象，网络权值就是网络记住的内容，网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。
论文解析：人脸检测中级联卷积神经网络的联合训练
周红伟讲AI
06-15 7029
论文解析：人脸检测中级联卷积神经网络的联合训练 商汤科技解析CVPR2016论文：人脸检测中级联卷积神经网络的联合训练 论文：Joint Training of Cascaded CNN for Face Detection 论文作者：Hongwei Qin, Junjie Yan, Xiu Li, Xiaolin Hu Grad.School at She
多神经网络模型联合训练,神经网络模型怎么训练
aifamao2的博客
08-06 3031
神经网络中的训练次数是训练时，1个batch训练图像通过网络训练一次（一次前向传播+一次后向传播），每迭代一次权重更新一次；测试时，1个batch测试图像通过网络一次（一次前向传播）的次数rbsci。在机器学习和相关领域，人工神经网络（人工神经网络）的计算模型灵感来自动物的中枢神经系统（尤其是脑），并且被用于估计或可以依赖于大量的输入和一般的未知近似函数。人工神经网络通常呈现为相互连接的“神经元”，它可以从输入的计算值，并且能够机器学习以及模式识别由于它们的自适应性质的系统。例如，用于手写体识别的神经网络是
pytorch两个层叠网络如何联合训练，梯度传播是否会有问题（比如在后面一个网络断开了）
qq_27292549的博客
07-22 9652
作者：xaipxan 链接：https://www.zhihu.com/question/322192259/answer/749589285 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 对于两个net1 net2两个网络，如何同时反向传播。 对于这个问题，我自己做过简陋的实验。 x = torch.rand(2, 3) net1 = nn.Lin...
class_narwhal：2021-01-25全栈Python Day班
02-13
从1/25/2021开始的PDX Code Guild Python Full Stack全日制课程的回购 课程时间为2021年1月25日至2021年5月7日，上午9:30 –下午4:30 假期 职员 梅里特·劳伦森（Merritt Lawrenson），讲师 皮特·琼斯（TA） 封顶...
关于编程语言的选择的问题的讨论-2021-01-25(B).pdf
01-25
标题和描述中提到的主要知识点是关于编程语言的选择，特别是针对不同年龄段和目标群体的编程学习路径。主要讨论了Scratch、C++、Python这三种语言，并提到了CSP-J、CSP-S这两个计算机科学竞赛。...
精选资源
BvSshClient-Inst__8.46.exe(2021-01-25)
01-25
Bitvise SSH Client是款window上不错的免费的ssh客户端，支持SFTP, tunneling, terminal, FTP­to­SFTP bridge。除了支持比较重要的动态端口转发外，还支持多帐号登录、图形界面的SFTP、远程桌面等。...
精选资源
美国新冠疫情数据2020-1至2021-12-01（天-周-月）
04-15
数据来源 卫健委 丁香园 霍普金斯大学 时间跨度 2020-1至2021-12- ...2021/12/25 51982585 4099 4250 816374 北美洲 美国 2021/12/24 51680298 40936570 813733 北美洲 美国 2021/12/23 51496 312 4089
法语考试学词典2021---01--25.rar
09-11
《法语考试学词典2021---01--25》是一款专注于法语考试学习的工具，它集合了丰富的词汇和语法知识，旨在帮助考生更好地准备各类法语考试，如DELF、DALF、TCF等。该资源以文档形式呈现，详细梳理了从2021年1月到25日...
LSTM与CTC的联合训练
10-07
详细描述了LSTM-CTC模型，以及CLDNN模型，从两个实例讲解LSTM的应用。希望对深度模型的初学者有用
将2个不同的网络合并为1个网络
11-17
FNET Gateway Soho能让多名网络用户在同一时间内共享两条因特网连接线路 支持2条对外连线，并具备频宽合并及线路备份功能 软路由：用3张网卡实现两条ADSL合并。
神经网络多数据集联合训练问题
sinat_28375239的博客
09-18 7149
神经网络多数据集联合训练问题 问题描述：现有三个数据集dataset_1，dataset_2，dataset_3用于联合训练，但最后需要在dataset_3上进行测试（dataset_3为实际需求中的数据集），对一下两个方案进行实验： 优先对dataset_1，dataset_2进行训练，然后在此权重基础上继续对dataset_3训练。 联合dataset_1，dataset_2，dataset_3训练，并按比例分配三个数据集在每个batch size传入的张数，如batch size为64时，三个数
知识蒸馏：如何用一个神经网络训练另一个神经网络
AI公园
10-15 1020
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Tivadar Danka编译：ronghuaiyang导读知识蒸馏的简单介绍，让大家了解知识蒸馏背后的直觉。如果你曾经用...
【超详细小白必懂】如何实现两个神经网络串联
weixin_52527544的博客
02-22 6161
【超详细小白必懂】如何实现两个神经网络串联。假如有两个神经网络Net1和Net2，我们将介绍如何实现Net1的输出作为Net2的输出（即将两个网络串联起来）
深度神经网络——什么是联合学习？
知来者逆的博客
05-24 3030
训练人工智能模型的传统方法涉及设置服务器，通常通过使用基于云的计算平台来对模型进行数据训练。然而，在过去几年中，出现了另一种模型创建形式，称为联合学习。联合学习将机器学习模型引入数据源，而不是将数据引入模型。联合学习将多个计算设备连接到一个去中心化系统中，允许收集数据的各个设备协助训练模型。在联合学习系统中，属于学习网络一部分的各种设备均在设备上拥有模型的副本。
PFNN两个神经网络组合训练求解泊松方程
forrestguang的博客
09-07 3170
边界条件的自动匹配 仍然考虑这个微分方程 首先给出精确解以及采样过程： def U(X, order,prob): if prob==1: temp = 10*(X[:,0]+X[:,1])**2 + (X[:,0]-X[:,1])**2 + 0.5 if order[0]==0 and order[1]==0: return torch.log(temp) if order[0]==1 and order[1]==0:
pytorch，一个网络的输出，为另一个网络的输入，怎么让梯度关联进行联合训练
zjh12312311的博客
05-09 4148
方法一： from itertools import chain optim.Adam(params=chain(backbone_net.parameters(), linear_rot_net.parameters(), linear_classify_net.parameters()), 作者：Sail 链
日期 AQI PM2.5 PM10 CO NO2 SO2 O3_8h 污染等级 0 2021-01-01 74 42 58 0.7 59 8 53 Good 1 2021-01-02 87 64 88 1.1 68 13 48 Good 2 2021-01-03 95 71 90 0.8 68 10 29 Good 3 2021-01-04 150 115 130 1.3 72 14 49 Light pollution 4 2021-01-05 215 165 161 1.3 48 6 31 Heavy pollution 5 2021-01-06 119 90 104 1.1 42 7 35 Light pollution 6 2021-01-07 65 21 79 0.5 26 8 56 Good 7 2021-01-08 58 25 56 0.6 46 8 51 Good 8 2021-01-09 83 45 79 0.7 66 10 55 Good 9 2021-01-10 67 44 83 0.7 53 11 65 Good
最新发布
08-24
你提供的数据是一个典型的空气质量监测数据集，包含日期、AQI 和多种污染物浓度以及污染等级。我们可以基于此数据进行统计分析、可视化或模型训练等操作。 以下是一些可以执行的常见任务和示例代码： --- ### ✅ 1. 数据加载与查看 ```python import pandas as pd # 假设你的数据存储在一个 CSV 文件中 data = pd.read_csv("air_quality_data.csv") # 查看前几行数据 print(data.head()) ``` --- ### ✅ 2. 按污染等级分组统计污染物均值 ```python grouped_stats = data.groupby('污染等级').agg({ 'PM2.5': 'mean', 'PM10': 'mean', 'CO': 'mean', 'NO2': 'mean', 'SO2': 'mean', 'O3_8h': 'mean' }).reset_index() print(grouped_stats) ``` --- ### ✅ 3. 绘制箱线图（Boxplot）比较不同污染等级下的污染物分布 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns pollutants = ['PM2.5', 'PM10', 'CO', 'NO2', 'SO2', 'O3_8h'] fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(16, 10), dpi=100) axes = axes.flatten() for i, pollutant in enumerate(pollutants): sns.boxplot(x='污染等级', y=pollutant, data=data, ax=axes[i], palette="Set2") axes[i].set_title(f'{pollutant} 分布') axes[i].tick_params(axis='x', rotation=45) plt.tight_layout() plt.show() ``` --- ### ✅ 4. 进行显著性检验（ANOVA 或 Kruskal-Wallis） ```python from scipy.stats import f_oneway, kruskal for pollutant in pollutants: groups = [group[pollutant].values for name, group in data.groupby('污染等级')] # 正态性检验（可选） normality_results = [stats.normaltest(group) for group in groups] p_values_normal = [p for stat, p in normality_results] if all(p > 0.05 for p in p_values_normal): f_stat, p_val = f_oneway(*groups) print(f"污染物 {pollutant}: ANOVA p-value = {p_val:.4f}") else: h_stat, p_val = kruskal(*groups) print(f"污染物 {pollutant}: Kruskal-Wallis p-value = {p_val:.4f}") ``` --- ###
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值