一、提升模型性能的方法一般在四个方向：1.Data Augmentation2.Weight Initialization3.Transfer learning + Fine-tune4.Ensemble/Model Fusion数据增强、迁移学习与微调这些之前已经学过了。关于权重的正则化约束。因为单纯的不断增强数据量，还是不够的。因为提升过的数据是高度相关的。对抗过拟合应该主要关注模型的“熵容量
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2024-05-06 17:05:13
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大型深度神经网络（VGG、ResNet、DenseNet等网络）在计算机视觉成功应用中，这些神经网络有两个共同点：首先，它们进行训练以将其训练数据的平均误差最小化，这种学习规则也被称为经验风险最小化,这些当前最先进的神经网络的大小与训练样本的数量呈线性关系。(比方说训练样本越多，可能达到的效果就更好，但往往训练样本多起来就会有过拟合的现象)避免这种情况的做法就是弄一些防止过拟合的手段：1）数据增强
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2024-05-11 14:48:06
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一、强化学习（Reinforcement Learning）概述Learning from experience强化学习 方法起源于动物心理学的相关原理，模仿人类和动物学习的试错机制，是一种通过与环境交互，学习状态到行为的映射关系即策略，表示在各个状态下，智能体采取的行为或行为概率1.1 智能体与环境智能体在 t 时刻从环境中接收一个状态，它会通过动作与环境进行交互环境会产生一个新的状态，以及一个
一、准备自己的数据集1.在yolov5文件夹下新建一个文件夹，这里取名为VOCData 2.进入后新建两个文件夹 Annotations 和 images（图中多余是之后生成的） images：用于存放要标注的图片（jpg格式）Annotations ：用于存放标注图片后产生的内容 二、运行 split_train_
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2024-08-21 10:39:28
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一、加速仿真1。模型包括一个MATLab Fcn模块。当执行一个包含MATLabFcn模块的模型，Simulink在每一个仿真时间步都要调用MATLab解释器。所以应尽可能地使用Simulink的内置Fcn模块或者是最基本的math模块。2。模型包含M文件的S函数，M文件的S函数同样会使Simulink在每一个仿真时间步调用MATLAB解释器，替代方法是把M文件的S函数转化为C-mex函数或者建立
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2024-09-29 21:03:07
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教育的本质在于激发学生的潜能，引导他们主动探索世界，而体验式教学正是这一理念的生动体现。在这篇文章中，我们将一起探讨体验式教学的内涵、特点及其在教育领域的应用。一个教室里，学生们不再是被动地听讲，而是通过参与实验、角色扮演或实地考察等活动，亲身体验学习过程。这种教学方式，就是体验式教学。体验式教学是一种以学生为中心的教学方法，强调通过实践活动来促进学生的感知、认知和情感发展。它与传统的讲授式教学形
提高面试效率的几点建议 许多企业的人力资源主管和技术主管都有一种深深的体会，这就是很难控制面试时间，尤其是马拉松式的集中面试，往往使人疲惫不堪。如果你也遇到类似的问题，不妨尝试一下以下的面试方法，但愿它可以帮助你提高面试效率。 1．充分准备，以诚待人 首先对多
目录图片识别类数据集导入利用pathlib库检测数据集（如果数据集路径正确，这一步可以不用）本地数据集的目录结构pathlib库检测数据集利用image_dataset_from_directory方法导入数据集image_dataset_from_directory方法的介绍（参数、返回值、总结）：1. 参数说明：2. 返回值介绍：3. 总结：Dataset的额外处理cache()函数shuff
如何提高自己的归纳总结能力？ 如何提高自己的归纳总结能力？很喜欢王利芬老师主持的节目，她总能对在场嘉宾的观点用最恰当的词语作归纳总结，有时连嘉宾都不能清楚表达自己的观点的时候，她总能用一些提示性词语作引导，我们如何提高自己的归纳总结能力？华英雄问题1：你真以为王利芬归纳的佳宾的观点吗？你真以为王利芬是在场上做的归纳吗？作为CCTV的大牌节目的主持人，都是千锤百炼，即使是完全不做准备，也是
基本原理 强化学习是从动物学习、参数扰动自适应控制等理论发展而来，其基本原理是：如果Agent的某个行为策略导致环境正的奖赏(强化信号)，那么Agent以后产生这个行为策略的趋势便会加强。Agent的目标是在每个离散状态发现最优策略以使期望的折扣奖赏和最大。强化学习把学习看作试探评价过程，Agent选择一个动作用于环境，环境接受该动作后状态发生变化，同时产生
强化学习强化学习（Reinforcement Learning，RL），也叫增强学习，是指一类从（与环境）交互中不断学习的问题以及解决这类问题的方法．是和监督学习，无监督学习并列的第三种机器学习方法例如：(这个解释来自于：DQN（Deep Q-learning）入门教程（一）之强化学习介绍)你现在在家，有两个动作选择：打游戏和读书。如果选择打游戏的话，你就跑到了网吧，选择读书的话，就坐在了书桌面前
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2024-08-01 09:48:41
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本文选自《白话强化学习与PyTorch》一书。 既然大家要么是程序员，要么正走在程序员养成的路上，要么正看着其他人走在程序员养成的路上，那么，按照程序员的思维来理解强化学习将会更加顺畅。把“贯序决策”翻译成“白话”就是：强化学习希望机器人或者智能体在一个环境中，随着“时间的流逝”，不断地自我学习，并最终在这个环境中学到一套最为合理的行为策略。 在这样一个完整的题设下，机器人应该
flappy bird 为例子来讲小鸟飞例子-建模关键点：增强学习有三个要素：状态S，动作A，奖惩R的策略QS：d(x,y)表示小鸟离下一根柱子的距离和高度差A：飞一下 或者 不飞，两种可选动作Q（S+A->R）：为一个策略表，也称之为Q，其实就是我们最终想学到的东西。就是在某状态S下采用不同动作A 可以得到的奖惩R。 如何训练： Initialize Q arbitra
正文（START）： 强化学习非常重要，原因不只在于它可以用来玩游戏，更在于其在制造业、库存、电商、广告、推荐、金融、医疗等与我们生活息息相关的领域也有很好的应用。 本文结构：定义和监督式学习, 非监督式学习的区别主要算法和类别应用举例 强化学习是机器学习的一个重要分支，是多学科多领域交叉的一个产物，它的本质是解决 decision making 问题，即自动进行决策，并且可以做连续决
强化学习，主要是根据环境反馈来进行训练学习的一系列算法。最常见的算法有Q-Learning、DQN、DDPG等。Q-Learning训练学习基于一个Q表格，形式如下： Q table
动作1动作2……动作n状态1 状态2 …… 状态n&nbs
系列文章目录强化学习提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、强化学习是什么？二、核心算法(深度强化学习)Deep Deterministic Policy GradientDDPG基于Actor_Critic中改善了啥呢？ 前言强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和
作者：岳小飞天下苦 RL 久矣，其中最苦的地方莫过于训练和调参了，人人欲“调”之而后快。在此为 RL 社区贡献一点绵薄之力，首先摘录 Stable Baselines3 的 RL Tips and Tricks，其次给出个人心得，最后提供一些其他优秀的资源。【RL Tips and Tricks -- Start】 这块主要是 RL Ti
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2022-06-21 17:46:59
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在用数据集进行测试的时候，不光是已经配置好的数据集，下面讲一下自己的数据集该怎么生成训练数据集。1.观察数据集结构，配成特征标签对 上面文件夹存放的是数据集的图片，其中训练集60000张，测试集10000张，txt文件存放的是对应图片的标签 2.在代码中写上这四个文件的路径，以及s生成的npy数据集的路径train_path = 'G:\Desktop\mooc\class4\
学习心得这一周都在学习强化学习的有关内容，前五章的学习都比较顺畅，到了第六章碰到了小困难，David Silver的第六个视频讲解的不是很清晰，公式一多，脑子就比较混乱了。后来又看了别人的学习笔记，才变得清晰了一些。下面是我对所学算法的理解。算法理解1.DP（动态规划） 动态规划又分为策略迭代和价值迭代。策略迭代： 从一个初始策略 π 和初始价值函数 V 开始，基于该策略进行完整的价值评估过程得到
在一个项目中，李磊与各项目干系人没有建立有效的联系，他们无法了解项目进展情况。甚至连项目团队的参与人员自身对项目整体情况也没有清楚的认识，而只管自己那一部分，整个开发过程完全是一种黑盒模式，项目组成员无法把握准确进度，无法保证项目质量。 到了项目后期才发现开发进度过慢，不得已加班加点，仓促交工，项目质量连自己都不放心，甚至可能会产生许多隐患。这些问题的产生主要是源于项目组方面缺乏沟通机制，项目没有
