小型数据集卷积神经网络CNN训练策略训练一个小型的模型使用预训练的网络做特征提取对预训练的网络进行微调 在很多场景下，我们都只有几千甚至几百个样本，而要使用这样的小样本来训练一个cnn网络又避免过拟合，需要采用一些策略，目前主要采用的策略主要有以下三种：训练一个小型的模型使用预训练的网络做特征提取对预训练的网络进行微调训练一个小型的模型这种方案主要适用的场景是用于比较简单的任务场景情况，可以设计
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2023-11-13 11:48:30
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在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络使用很少的数据来训练一个和图像分类模型，这是很常见的情况。”很少的“样本可能是几百张图像，也可能是几万张图像。看一个实例，讨论猫狗图像分类，数据几种包括4000张猫和狗的图像（2000张猫的，2000张狗的）。将两千张用于训练，1000张用于验证，1000张用于测试。这一问题的基本策略，即使用已有的少量数据从头开始训练一个新模型。首先，在2000个训练样本
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2024-02-04 09:24:20
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介绍深度卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等许多视觉理解任务上都取得了重大突破。一个关键的原因是大规模数据集的可用性，比如 ImageNet，这些数据集支持对深度模型的培训。然而，数据标记是昂贵的，特别是对于密集的预测任务，如语义分割和实例分割。此外，在对模型进行训练之后，很难将模型应用于新类的预测。与机器学习算法不同的是，人类只看到几个例子就能很容易地从图像中分割出一个新概念。人类和机器
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2024-04-15 13:39:58
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文章目录前言一、数据集二、训练一个基准模型二、使用数据增强在小型数据集上训练一个神经网络 前言深度学习的一个基本特性就是能够独立地在训练数据中找到有趣的特征，无须人为的特征工程，而这只在拥有大量训练样本时才能实现。特别是对于输入样本的维度非常高（比如图像）的问题。所谓“大量”样本是相对的，即相对于你所要训练网络的大小和深度而言。但如果模型很小， 并做了很好的正则化（提高范化能力），同时任
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2024-01-15 13:38:03
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基础：逻辑回归Logistic 回归模型的参数估计为什么不能采用最小二乘法？logistic回归模型的参数估计问题不能“方便地”定义“误差”或者“残差”。 对单个样本：第i层的权重W[i]维度的行等于i层神经元的个数，列等于i-1层神经元的个数；第i层常数项b[i]b[i]维度的行等于i层神经元的个数，列始终为1。对m个样本,用for循环不如用矩阵快，输入矩阵X的维度为（nx
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2024-01-17 14:15:26
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参考论文:基于原型网络的小样本图像识别方法引言部分针对小样本数据集的图像分类方法大致可分为两类: ①传统机器学习：形状及色域变化,需要解决特征协方差矩阵的不稳定性和奇异性 ②基于深度卷积神经网络的图像识别算法：迁移学习、图神经网络、度量学习等，利用卷积神经网络的多层结构将图像的底层特征抽象为高层特征，使模型具有更高效的特征学习能力本文以度量学习模型为基础//度量学习模型[1]度量 在数学中，一个度
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2024-01-12 15:28:42
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“Few-shot learning”被翻译成“小样本学习”，而不是“Few-dataSet learning”翻译出来的“小样本”。拿文本分类来说，传统的Deep learning 是让模型学会在给定的类上对模型input进行分类，利用众多的(input，label)对进行模型分类功能的拟合：F()这个分类模型只知道了在现有类型(label1,label2,...,labeln)对input进行
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2023-10-20 08:26:14
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先验知识： 快速傅立叶变换 第二章： 卷积(convolution)：卷积操作可获取图像区域不同类型特征。 汇合(pooling)：汇合等操作可对这些特质进行融合和抽象。 卷积核(convolution keras),激活函数(activation function)，感受野(receptive filed) 多层卷积汇合等操作的堆叠，各层得到的深层特征逐渐从泛化特征（边缘纹理）过度到高
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2023-11-14 21:47:40
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目录0. 前言1. 数据增强处理2. 为什么要数据增强？ 3. 模型训练4. 测试集上的性能5. 小结0. 前言本文（以及接下来的几篇）介绍如何搭建一个卷积神经网络用于图像分类的深度学习问题，尤其是再训练数据集比较小的场合。通常来说，深度学习需要大量的数据进行训练，尤其是像在图像处理这种通常数据维度非常高的场合。但是当你没有一个足够大的数据集进行训练的时候应该怎么办呢？解决训练数据集太小
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2024-01-30 07:32:03
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一、孪生神经网络（Siamese network） 1.1 网络介绍孪生神经网络简单的来说就是权重共享的网络，如下所示：孪生网络是一种模型，图中的Network可以是CNN，也可是ResNet 等等其他网络。Network1和Network2可以是同一种网络，这时候在实际操作中就相当于是一个网络，同时Network1和Network2也可以是不同的网络，也就是说Network1可以是CN
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2023-09-06 13:16:49
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深度孪生自注意力网络:小样本条件下的多维时间序列分类引言1 相关基础1.1 孪生神经网络1.2 自注意力网络2 深度孪生自注意力网络2.1 动机2.2 实现2.3 验证3 结论4 参考 引言本文解读了一种新的小样本条件下的多维时间序列的不均衡多分类算法，即聚类降采样+深度孪生自注意力网络(重点解读)。从功能上讲，聚类降采样是面向数据不均衡的数据重采样方法，而深度孪生自注意力网络是一种面向小样本条
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2023-08-08 12:55:04
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从迁移学习讲起Pre-train + Fine-tune不同领域数据规模不同，模型表现并不理想，但是:模型浅层可以学到通用特征（深层才学到更为复杂的分类特征）在大规模数据上训练的模型，其底层特征保持较高的通用性迁移学习的下游任务仍然受限于目标域上的数据量小样本学习人如何认识新动物1. 刚进动物园，里面动物都不认识 2. 动物园的工作人员发了一些带有动物名称的卡片(Support
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2023-11-30 12:18:11
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时序预测 | MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测 目录时序预测 | MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果基本介绍MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测。灰狼算法优化学习率，隐藏层节点，正则化系数。输入数据为单变量时间序列数据，即一维数据
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2024-01-18 21:03:39
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目录1.RNN层循环神经网络介绍RNN层原理RNN的缺点实现一个RNN（多层或单层）2.时间序列预测 1.RNN层循环神经网络介绍循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network）循环神
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2023-10-14 22:27:21
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当前人工智能领域的成功，往往依赖于机器算力的提升以利用大量的数据，但人类智能却可以利用以往的经验针对新的问题从少量的样本中进行有效的学习。在现实中，随着更多应用场景的涌现，人们也将必然面临更多数据不足的问题，因此如何能够让机器像人类一样能够利用学习经验从小样本中进行有效学习，成为一个重要的研究方向。目前，成功的深度神经网络往往依赖于大量训练数据和训练时间，当训练数据较少时，神经网络通常容易过拟合，
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2023-12-21 12:27:27
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本文是跟着李沐老师的论文精度系列进行GNN的学习的，该论文的标题为《A Gentle Introduction to Graph Neural Networks》，是对GNN的简介。那么论文的第一张图呢把鼠标放上去某一个结点将会表示出该节点的生成过程，可以看到放于Layer1中的某个节点时，它是由Layer2中的多个节点生成，而Layer2中的这些结点又有Layer3的部分节点生成，因此只要层次够
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2023-10-31 00:03:59
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原文：Assran M, Caron M, Misra I, et al. Masked Siamese Networks for Label-Efficient Learning[J]. arXiv preprint arXiv:2204.07141, 2022.源码：https://github.com/facebookresearch/msn我们提出了掩码孪生网络(Masked Siames
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2024-01-06 20:30:15
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文章目录一 、导读二、作者简介三、背景介绍3.1 图网络相关定义：3.1.1 图定义3.1.2 图网络3.1.3 最先提出图神经网络的工作3.2 图网络框架：3.2.1 计算单元GN block内部结构：三个“update”函数和三个“aggregation”函数。3.2.2 核心设计原则：四、代表性工作4.1 Message-passingneural network4.2 Non-local
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2024-04-08 21:49:29
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时间序列预测任务可以按照不同的方法执行。最经典的是基于统计和自回归的方法。更准确的是基于增强和集成的算法，我们必须使用滚动周期生成大量有用的手工特性。另一方面，我们可以使用在开发过程中提供更多自由的神经网络模型，提供对顺序建模的可定制的特性。循环和卷积结构在时间序列预测中取得了巨大的成功。该领域中有趣的方法是通过采用最初在NLP中本地的Transformers和Attention架构。图
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2023-11-13 11:37:11
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一、本阶段的组队学习网站地址：datawhale 二、本期主要学习内容： 如何构造一个数据全部存于内存的数据集类（见第6-1节) 学习基于节点表征学习的图节点预测任务（见第6-2节） 学习基于节点表征学习的边预测任务的实践（见第6-2节） 三、构造一个数据全部存于内存的数据集类 对于占用内存有限的数据集，我们可以将整个数据集的数据都存储到内存里。PyG为我们提供了方便的方式来构造数据完全存于内存的
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2024-01-28 20:04:34
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