神经网络小结问题杂谈

最新推荐文章于 2024-09-01 17:15:48 发布
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加速方面：
1 模型加载在循环外面 ，一般模型加载时间300ms左右
2 缩小检测图片尺寸
3 测试视频并显示帧时，尽量采用cv2.imshow(‘img’,img)
同等条件下 plt.imshow(img)会耗费太多时间 ，亲测有效屡试不爽
4 最后考虑精简模型，精简模型比较麻烦，需要重新训练并且试验结果不可控

数据集方面：
1、数据平衡
2、数据增强
3、网络选择
4、debug
5、网络训练测试trick

从零开始学自然语言处理-十万字长文带你深入学习自然语言处理全流程
wenyusuran的专栏
09-12 3435
前言 内容会涉及自然语言处理的各个方面知识内容和具体操作：包括但不仅限于词法分析，句法分析，语义分析，文本聚类，文本分类，情感分析，文本摘要生成，主题模型，词嵌入，文本语义相似度，自然语言推理，机器翻译，语言模型，信息抽取，关系预测，对话，指代消解等等。 针对中文的自然语言处理，我们需要先将段落和句子切分为词语，这是最基础的一步操作，分词属于词法分析的基础部分。 以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自行订阅，你的支持就是我不断更新的动力哟！ MATLAB-30天带你从入门到精通 MAT
【机器学习】LSTM(长短期记忆网络)详解
最新发布
鑫宝的博客
09-03 2729
长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN)架构,旨在解决传统RNN在处理长序列时容易出现的梯度消失/爆炸问题。LSTM通过精心设计的门控机制,能够更好地捕捉长期依赖关系,在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域取得了卓越的成绩。本文将详细介绍LSTM的工作原理、前向传播过程以及在实际任务中的应用。
神经网络学习笔记与TensorFlow实现MLP
qq_33793792的博客
09-30 533
前馈神经网络 每一层的神经元只接受前一层神经元的输入，并且输出到下一层。 BP神经网络 一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。BP即Back Propagation，就是常用的反向传播算法。 激活函数 激活函数是对输入做的一种非线性的转换。转换的结果输出，并当作下一个隐藏层的输入。激活函数又称为非线性映射函数，讲神经元的输入映射到输出。常用的激活函数包括：Sigmoid型函数、tanh(...
神经网络小结
小肥柴YD的博客
07-30 284
在训练神经网络的过程中，多数情况下，会遇到准确率不高的情况，不能一次获得最好的结果； 一般是两种情况会导致准确率不准。 1. 欠拟合 欠拟合一般表现为训练集的准确率不高，这种情况下，应该： 适当的增加或减少隐层的层数或者神经元的个数 将原来使用的均方误差函数改为交叉熵作为损失函数 将梯度下降法调参改为随机梯度下降（SGD）,等等其他效果更好的梯度下降函数 如果使用的是mini-batch梯度下...
神经网络的加速方法
Leo ICer的博客
01-13 2602
神经网络的加速方法常用的有两种: 第一种： 第一种是采用模型压缩的方式来减少神经网络模型中不必要的参数，去除这些参数并不会影响网络的精度。由于参数减少，网络的计算得以简化并且计算速度得到大幅度提高。当前模型压缩的方式主要有浅层压缩和深层压缩。浅层压缩通过减少参数和模型层次来达到压缩神经网络模型的目的，但不会改变网络的结构，常用的方法包括滤波器级别的剪枝和知识蒸馏。深层压缩会改变卷积核或者网络层级结构，当前常用的方法包括量化、轻量级网络设计和结构搜索方法。 第二种 第二种是用 SoC+加速器的.
Python Cannot uninstall xxx It is a distutils installed project and thus we cannot ... 解决办法
qq_51072801的博客
03-14 826
找到Location对应的文件夹目录， 删除PyYAML即可。
神经网络模型加速策略
scott198512的博客
01-15 401
网络模型加速策略汇总
【机器学习】循环神经网络(RNN)介绍
2406_86634186的博客
09-01 1959
n对于每个时间步 t tt:\n计算当前时间步的隐藏状态: h t = f ( x t , h t − 1 ) h_t = f(x_t, h_{t-1})h \nt\n​\t\n =f(x \nt\n​\t\n ,h \nt−1\n​\t\n )\n计算当前时间步的输出: o t = g ( h t ) o_t = g(h_t)o \nt\n​\t\n =g(h \nt\n​\t\n ),其中 g gg 是一个输出函数,如softmax或线性函数。对话前总教练罗博深：不看好AI教育\n\n发。
再谈类别不平衡问题：调节权重与魔改Loss的综合分析
Paper weekly
09-12 1509
©PaperWeekly 原创 ·作者｜苏剑林单位｜追一科技研究方向｜NLP、神经网络类别不平衡问题，也称为长尾分布问题，在之前的文章里已经有好几次相关讨论了，比如从 loss 的硬截...
ERROR: Cannot uninstall 'PyYAML'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately
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lyc0424的博客
11-02 3万+
ERROR: Cannot uninstall 'PyYAML'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall. 错误：无法卸载“ PyYAML”。 ...
图神经网络加速综述: 算法、系统和硬件
数据派THU
02-25 1046
本文约9000字，建议阅读15分钟 本综述提供了GNN加速的分类，回顾了现有的方法，并提出了未来的研究方向。1 概述GNN在许多任务上实现了最先进的性能，但在处理具有大量数据和严格延迟要求的实际应用程序时，面临可扩展性挑战。为了应对这些挑战，已经进行了许多关于如何加速GNN的研究。这些加速技术涉及GNN的各个方面，从智能训练和推理算法到高效系统和定制硬件。本综述提供了GNN加速的分类，回顾了现有...
神经网络推理优化方法总结
张小殊的博客
03-05 2111
随着人工智能的快速发展，神经网络模型的规模和复杂度不断增长。这些巨大的模型参数量给模型的部署带来了巨大的挑战。传统的神经网络模型往往需要大量的计算资源和时间来完成推理任务，这在实时性要求较高的场景下显得尤为不利。针对这一挑战，本文将介绍一系列常用的推理优化方法，旨在实现神经网络模型的高效、实时、准确部署。这些优化方法涵盖了模型压缩、模型剪枝、量化、硬件加速等多个方面。通过这些方法，可以在不损失模型性能的前提下，显著减少模型的参数量和计算复杂度，从而提高模型的部署效率和性能。
神经网络训练准确率不变,神经网络训练误差大
神经网络爱好者
10-04 3096
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。正常 模型的准确度取决于你的样本质量和数量 样本最好能涵盖所有因子的取值范围，比如说样本中因子A取值在0-100之间，如果测试数据因子A取值为200，就可能造成模型预测偏差太大。BP神经网络matlab训练偶尔会有一次误差较大的是比较正常的，因为训练是有随机性，所以每次的结果并不完全一样的。误差是永远都有的，上面只是精度问题才看不到了，一般bp需要设置一个全局误差阈值，小于这个阈值时，才算训练可以了。mse均方误差为一个数。
解决ERROR: Cannot uninstall ‘PyYAML‘. It is a distutils installed project and thus we cannot accuratel
Lucy的博客
10-27 760
错误：无法卸载“ PyYAML”安装微软最新发布AutoML。
神经网络训练准确率不变,神经网络越训练越差
aifamao2的博客
08-30 2888
神经网络每次结果不同是因为初始化的权值和阈值是随机的,因为每次的结果不一样，才有可能找到比较理想的结果,找到比较好的结果后，用命令savefilenamenet;看来楼主是刚开始学习神经网络的，推荐一些资料给楼主：神经网络之家（专讲神经网络的网站，有视频下载）matlab中文论坛的神经网络专区数学中国的神经网络专区较好的书：MATLAB神经网络原理与实例精解神经网络30个案例分析都是干货，其他的就不说了，祝楼主学习愉快。当隐含层层较低时（如3层），在神经网络算法中每次训练的结果是有差异的。...
ERROR: Cannot uninstall ‘xxx‘. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately
秀玉轩晨的博客
10-26 3575
ERROR: Cannot uninstall 'PyYAML'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall . 错误：无法卸载“ PyYAML”。 这是一个distutils安装的项目，因此我们 无法准确确定哪些文
超全总结：神经网络加速之量化模型 | 附带代码
Paper weekly
06-01 6838
作者丨郝泽宇学校丨西安交通大学人机所硕士生研究方向丨深度神经网络压缩鸣谢 | XJTU @魏亚东 I.C. @董豪量化模型（Quantized Model）是一种模型加速...
神经网络加速总结
爱哭鬼
05-06 841
1.超全总结：神经网络加速之量化模型 | 附带代码:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-06-01-11
ERROR: Cannot uninstall 'xxx'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately
爱米酱的博客
03-03 1692
这种情况下，不能卸载文件，只能强行升级安装包 我们可以采用如下命令： pip3 install --ignore-installed xxx
探索神经网络基础：生物灵感到深度学习应用
**神经网络杂谈**： 这一部分可能涵盖了神经网络的历史发展、不同类型的网络结构（如卷积神经网络、循环神经网络等）、超参数调优等主题，帮助读者更全面地理解神经网络的演变与多样性。 **神经网络的应用—词向量...
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