之前更新过一起tf版本的训练自己的物体分类模型，但是很多兄弟反应tf版本的代码在GPU上无法运行，这个原因是tf在30系显卡上没有很好的支持。所以我们重新更新一期Pytorch版本的物体分类模型训练教程，在这个教程里面，你将会学会物体分类的基本概念+数据集的处理+模型的训练和测试+图形化界面的构建。我这里使用的显卡是NVIDIA RTX3060 6G的笔记本显卡。为了避免带货的嫌疑，我就不说具体的
高光谱图像特征降维可以分为特征选择和特征提取两类方法。在高光谱数据中可以提取出植被像元近乎连续的光谱曲线，能够精细的表达植被光谱特征，从而发现植被光谱整体形态和细微光谱特征的变化。通过光谱曲线的研究可以确定植被的光谱特征位置，这是波段选择的重要基础。基于高光谱图像的特征选择即为波段选择。特征提取的目的是用较少的特征获得较高的分类识别精度，通常由于特征选择。高光谱特征变量提取包括高光谱位置变量（蓝边
目录一、两种思想总结1、问题转换2、算法改编二、深度网络多标签分类三、多标签分类评价指标四、多标签分类的损失函数1、二分类和多分类2、多标签分类五、参考文章注：本文为总结性文章，应该算是非原创，是在阅读了其他博主的文章的基础上总结的，感觉就是一个多标签分类学习的系统性整理，以便后续再学习查阅使用，有一些细节的实现也需要再找相应的代码或者资料学习。所有参考的文章都在最后的参考部分。 &n
一、基本介绍首先简单介绍下，多标签分类与多分类、多任务学习的关系：多分类学习（
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2022-12-18 00:02:09
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图像文件格式：BMP、JPG、PNG、TGA说明：文件格式 是为了存储到物理磁盘使用的特殊编码格式GPU 访问不能直接读取文件编码格式的图像文件，CPU 读入后需要特殊的解码操作 然后传输给GPU纹理是一种能够被GPU 快速识别的像素格式，能够被快速寻址采样。格式 压缩模式 交错支持 透明支持 动画支持JPG&nb
1、改造BERT模型首先，多标签分类就是将单输出改为多输出，最原始的想法是训练多个分类模型，每个模型预测不同的输出，比如，在预测顾客对饭店的评价中，第一个模型预测口感如何，第二模型预测交通是否方便，尽管会浪费时间、存储和计算资源，问题好像也解决了。但是，看了一些其他多标签的任务后发现还有问题，比如：碰到第二个标签是依赖第一个标签的情况就不好说了，比如第一个标签预测饭店很好，第二个标签预测为不推荐，
一、Pytorch加载数据读取数据主要涉及到两个类：Dataset及DataLoader1.Dataset首先可以继承torch.utils.data中的Dataset类加载自己的数据集从pytorch官方源码可以看出，主要包括三个方法__init__、__getitem__和__len____init__的目的是得到一个包含数据和标签的list，每个元素能找到图片位置和其对应标签。__getit
关于多标签分类任务的损失函数和评价指标的一点理解之前有接触到多标签分类任务，但是主要关注点都放在模型结构中，最近关于多标签分类任务进行了一个讨论，发现其中有些细节不是太清楚，经过查阅资料逐渐理解，现在此记录。多标签分类任务损失函数在二分类、多分类任务中通常使用交叉熵损失函数，即Pytorch中的CrossEntorpy，但是在多标签分类任务中使用的是BCEWithLogitsLoss函数。BCEW
作者：豆沙包1、问题与数据某研究者想了解某数据集中最大携氧能力(VO2max)是否服从正态分布，部分数据如图1。研究者应如何绘图查看呢？ 图1 部分数据2、对问题的分析研究者想绘图展示最大携氧能力的分布特征，可以使用简单直方图。简单直方图常用来展示连续变量的分布特征，特别是检查连续变量是否符合正态分布。3、SPSS操作3.1 简单直方图在主界面点击 Graphs→Chart Builder，选择
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2023-08-02 08:52:23
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【实验名称】动物识别专家系统【实验目的】理解和掌握产生式知识表示方法，能够用选定的编程语言实现产生式系统的规则库。能够设计并编码实现简单的产生式（推理）系统。【实验内容】本实验仿照书中例题，用自己擅长的编程语言实现一个简单的动物识别专家系统——识别虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁等七种动物。在本系统当中，知识库中的知识用产生式规则来表示，共有如下15条规则：r1： IF &
?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟?文章目录数据预处理Tokenization数据集模型优化器调度器评估训练预测评估概括了解如何为多标签文本分类（标记）准备带有恶意评论的数据集。我们将使用 PyTorch Lightning 微调 BERT 并评估模型。多标
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2023-08-28 13:27:18
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1 摘要当前深度模型抵御对抗攻击最有效的方式就是对抗训练，神经网络在训练的过程中通过引入对抗样本使得模型具有一定的鲁棒性。目前对抗训练的研究方向主要集中在多分类任务中的训练方式上，本文尝试借助多标签分类器来对多分类器进行对抗训练，其中多分类任务和多标签任务的区别可以从文章《多标签分类器（附pytorch代码）》中知晓。举个例子，一张人脸图片会显示很多标签信息，比如会有姓名，性别，年龄，情绪等标签信
一、简介GBDT在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个一：效果确实挺不错。 二：既可以用于分类也可以用于回归。 三：可以筛选特征。 这三点实在是太吸引人了，导致在面试的时候大家也非常喜欢问这个算法。 GBDT是通过采用加法模型（即基函数的线性组合），以及不断减小训练过程产生的残差来达到将数据分
Hive学习笔记概述由来只能用java语言开发，如果是c语言或其他语言的程序员用Hadoop，存在语言门槛，需要对Hadoop底层原理，api比较了解才能做开发，开发调试比较麻烦；可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析Hive就是去解决该问题。简介Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。具有读写以及管理大量数
（GBDT是通过梯度下降（作为残差 的近似）更新的决策树集成的boosting模型）首先明确一点，gbdt 无论用于分类还是回归一直都是使用的CART 回归树。不会因为我们所选择的任务是分类任务就选用分类树，这里面的核心是因为gbdt 每轮的训练是在上一轮的训练的残差基础之上进行训练的。这里的残差就是当前模型的负梯度值 。这个要求每轮迭代的时候，弱分类器的输出的结果相减是有意义的。残差相减是有意义
相当于每次都是用2分类，然后不停的训练，最后把所有的弱分类器来进行汇总样本编号花萼长度(cm)花萼宽度(cm)花瓣长度(cm)花瓣宽度花的种类15.13.51.40.2山鸢尾24.93.01.40.2山鸢尾37.03.24.71.4杂色鸢尾46.43.24.51.5杂色鸢尾56.33.36.02.5维吉尼亚鸢尾65.82.75.11.9维吉尼亚鸢尾Iris数据集 这是一个有6个样本的
文章目录5 GBDT二分类算法5.1 概述5.2 算法详解5.2.1 逻辑回归预测函数5.2.2 最大似然估计5.2.3 逻辑回归损失函数5.2.4 算法的具体步骤5.3 sklearn中的GradientBoosting分类算法5.3.1 原型5.3.2 常用参数5.3.3 常用属性5.3.4 常用方法5.4 实例4：GBDT二分类问题的调参与优化5.4.1 数据集的创建与可视化5.4.2 训
多分类和多标签分类的区别多分类： 一个样本属于且只属于多个分类中的一个，一个样本只能属于一个类，不同类之间是互斥的，比如图片中一个狗只能被划分成狗，不能被划分成猫。多标签分类： 一个样本可以属于多个类别（或标签），不同类之间有关联，比如一个电动车可以被划分成“电动车”和“车”，这连个标签不是互斥的，而是有关联的。用softmax做多分类和多标签分类我们假设，一个神经网络模型最后的输出是一个向量lo
B站 刘二大人 ，传送门PyTorch深度学习实践——多分类问题说明： 1、softmax的输入不需要再做非线性变换，也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu)。softmax两个作用，如果在进行softmax前的input有负数，通过指数变换，得到正数。所有类的概率求和为1。 &n
