FP16FP16 ：FP32 是指 Full Precise Float 32 ，FP 16 就是 float 16。更省内存空间，更节约推理时间。Half2Mode ：tensorRT 的一种执行模式（execution mode ），这种模式下 图片上相邻区域的 tensor 是 以16位 交叉存储的方式 存在的。而且在 batchsize 大于 1的情况下，这种模式的运行速度是最快的。（Ha
ResNet：(1) 152层网络，ILSVRC2015比赛第一名(2) Highway Network：神经网络的深度对其性能非常重要，但是网络越深训练难度越大，Highway NetWork允许的目标就是解决极深的神经网络难以训练的问题。Highway Network相当于修改了每一层的激活函数，此前的激活函数只是对输入做一个非线性变换，该网络则允许保留一定比例的原始输入x。因此前面一层的信息
原理AlexNet，VGG，GoogLeNet 等网络模型的出现将神经网络的发展带入了几十层的阶段，研究人员发现网络的层数越深，越有可能获得更好的泛化能力。但是当模型加深以后，网络变得越来越难训练，这主要是由于梯度弥散现象造成的。在较深层数的神经网络中间，梯度信息由网络的末层逐层传向网络的首层时，传递的过程中会出现梯度接近于0 的现象。网络层数越深，梯度弥散现象可能会越严重。为了解决这个问题，研究
resnet简介知识点简介1.两层及三层的ResNet残差学习模块： 2.下图为ResNet不同层数时的网络配置，[ ]表示一个残差学习模块。 3.34层的残差网络如下：代码中blocks的搭建过程1.在主函数中运行resnet_v2_152(),用来创建152层的resnet网络。with slim.arg_scope(resnet_arg_scope(is_training=False)):
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2024-09-01 12:24:41
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ResNet的介绍为什么要用ResNet我们都知道：在训练卷积神经网络的过程中，当浅层的神经网络训练效果较差时，可以通过适当地加深网络的层数，从而获取一个优化效果更好的模型。这是因为随着网络的深度的增加，网络所能提取的信息就能更加的丰富。然而在实际的实验过程中，我们会发现：随着网络深度的加深，训练集的loss首先会逐渐下降，然后趋于平缓；当我们继续加深网络的深度时，训练集的loss反而开始上升。也
PyTorch实战使用Resnet迁移学习项目结构项目任务项目代码网络模型测试 项目结构数据集存放在flower_data文件夹cat_to_name.json是makejson文件运行生成的TorchVision文件主要存放本项目实战代码项目任务项目描述：对花进行分类 项目数据集：102种花的图片，数据集下载https://www.kaggle.com/datasets/eswarkamine
前言一、Resnet论文精读引入残差残差块ResNet50模型基本构成BN层Resnet50总体结构二、Resnet50代码复现完整代码 前言如果说在CNN领域一定要学习一个卷积神经网络，那一定非Resnet莫属了。 接下来我将按照：Resnet论文解读、Pytorch实现ResNet50模型两部分，进行讲解，博主也是初学者，不足之处欢迎大家批评指正。预备知识：卷积网络的深度越深，提取的特征越高
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2024-03-19 13:52:15
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MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications https://arxiv.org/abs/1704.04861 下面总结了目前常用的一些减少网络计算量的方法：基于轻量化网络设计：比如mobilenet系列，shufflenet系列， Xception等，使用Group卷积、1x1
0 简介 赛题描述 首先，你要做的第一步工作就是解读数据以及相关文件。从竞赛的描述可以看出，你需要做的就是利用数据集中的关于房子的79个特征数据去预测房价 (SalePrice)，但是这些特征数据既有离散型的也有连续型的，有数值型的也有字符型的，而且存在大量的缺失值，以及一定数量的异常值。具体的数据解读可以查看比赛方提供的data_description.txt这
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2024-05-15 12:18:57
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TensorRT理论一. TensorRT介绍TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于对超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorRT现已能支持Tensorflow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架，将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来，能在几乎所有
Kaggle(一) 房价预测 （随机森林、岭回归、集成学习） 项目介绍：通过79个解释变量描述爱荷华州艾姆斯的住宅的各个方面，然后通过这些变量训练模型， 来预测房价。 kaggle项目链接：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 数据描述： train.csv - 训练集 test.csv - 测
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2024-05-05 17:54:07
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前面一篇内容讲解了如何利用Pytorch实现ResNet，这一篇我们用ResNet18实现一个二分类。接下来从模型、数据及训练三个方面展开。一、目标利用ResNet18将以下数据分为两类class_0class_1二、模型ResNet系列的模型在上一篇已经详细介绍了，这里采用ResNet18。1. 模型导入在torchvision库中已经有一些常用模型，我们这里直接引入即可。from torchv
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2024-10-26 07:43:36
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引言时间序列建模的主要目标之一就是对时间序列未来取值的预测. 而另一个最重要的目标即是对预测精确性的评估.可以说之前的所有知识都是为预测与评估作准备的.所谓预测就是利用已观测样本数据,对未来某时刻的取值进行估计. 对时间序列预测,基于这样一个假设: 已观测信息包含时间序列模型的所有信息,其中一部分是可读的,基于可读信息,可以构建时间序列模型,此模型在一定的精度要求下, 可以作为真实模型的近似.最佳
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2024-03-01 15:28:57
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前言：
ILSVRC 2014的第二名是Karen Simonyan和 Andrew Zisserman实现的卷积神经网络，现在称其为
VGGNet。它主要的贡献是展示出网络的深度是算法优良性能的关键部分。
他们最好的网络包含了16个卷积/全连接层。网络的结构非常一致，从头到尾全部使用的是3x3的卷积和2x2的汇聚。他们的
预训练模型是可以在
Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶 Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶过拟合、欠拟合及其解决方案一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）；另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们
背景介绍：20193D-SIS: 3D Semantic Instance Segmentation of RGB-D ScansScan2CAD: Learning CAD Model Alignment in RGB-D ScansScan2Mesh: From Unstructured Range Scans to 3D Meshes2018Pix3D: Dataset and
【导读】本文我们将着重讲解IResNet，阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）的研究人员，进一步深入研究了残差网络不能更深的原因，提出了改进版的残差网络（Improved Residual Networks for Image and Video Recognition），IResNet可训练网络超过3000层！相同深度但精度更高，与此同时，IResNet还能达到涨点不涨计算量的效果，在多个计算机
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2024-05-24 09:59:25
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本次实验在MindStudio上进行，请先按照教程 配置环境,安装MindStudio。MindStudio是一款基于Intellij Platform的集成开发环境（IDE），支持Python、C/C++语言进行代码开发、编译、调试、运行等基础功能。作为昇腾AI全栈中的全流程开发工具链，提供覆盖训练模型、推理应用和自定义算子开发三个场景下端到端工具，极大提高开发效率。该IDE上功能很多
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2024-08-31 19:52:30
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ResNet网络的训练和预测 简介 Introduction 图像分类与CNN 图像分类 是指将图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法，是计算机视觉中其他任务，比如目标检测、语义分割、人脸识别等高层视觉任务的基础。 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC），
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2021-02-16 06:59:00
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1. 时序预测模型1.1 分类统计学模型，较为经典的AR系列，包括AR、MA、ARMA以及ARIMA等，另外Facebook（Meta）推出的Prophet模型，其实本质上也是一种统计学模型，只不过是传统的趋势、周期性成分的基础上，进一步细化考虑了节假日、时序拐点等因素的影响，以期带来更为精准的时序规律刻画；机器学习模型，在有监督机器学习中，回归问题主要解决的是基于一系列Feature来预测某一L
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2024-06-04 23:31:42
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