深度学习是一种机器学习的方法，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的工作方式，从而实现自动化的学习和决策。在深度学习中，训练集是非常重要的，它包含了大量的数据样本和对应的标签，用于训练神经网络模型。训练集中的数据样本被输入到神经网络中，通过多次迭代优化模型参数，使得模型能够准确地预测未知数据样本的标签。
在深度学习中，训练集学习知识的过程可以分为以下几个步骤：
1. 数据预处理：首先，需要对训练集
原创
2023-09-05 20:29:42
99阅读
## 深度学习训练集
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过多层次的神经网络模型来模拟人类大脑的学习方式。深度学习被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，成为人工智能领域的重要技术。
在深度学习中，训练集（training set）是机器学习模型训练的关键。训练集是包含多个样本的数据集，每个样本都有对应的输入和输出。通过使用训练集进行训练，深度学习模型可以学习到输入和
原创
2023-08-24 07:04:37
170阅读
deeplab_v3制作并训练自己的数据集过程一、源码连接二、环境测试我设置的ubuntu默认python为 python==3.5，配置的环境也是基于python3.5，python2不知是否有错。1）测试文件一：2）测试文件二：三、数据集制作我是按照PASCAL VOC目录格式制作，但是也不必一板一眼的去遵循PASCAL VOC的tree型目录制作，具体过程如下：**1）制作数据集需要三个文
## 深度学习在轮廓提取中的应用
随着深度学习技术的发展，计算机视觉领域的进步也逐渐加快。在工业检测、医学图像分析、自动驾驶等领域，轮廓提取作为一项核心任务，得到了越来越多的关注。本文将通过实际代码示例，介绍如何建立一个深度学习模型来从图像中提取轮廓。
### 什么是轮廓提取？
轮廓提取是计算机视觉中的一项技术，目标是从二维图像中识别和提取出物体的形状和边界。这一过程通常依赖于图像处理技术，
由于项目需要，得做一个嵌入式输入法，但是网上一直没找到相似的模版或者资料。后来总监说这个不急，慢慢搞。因此有了足够的时间自己来做一个。
数据库的准备首先是汉字的数据库。分为拼音输入法和五笔输入法。在上网找到了汉字文档归纳。如下拼音输入法的 txt 文档：。。。。。
胺an
鞍an
谙an
埯an
揞an
犴an
庵an
桉an
铵an
鹌an
黯an
暗暗anan
岸边anbia
我们先看一下我们的数据集train数据集中有3000张猫的图片与3000张狗的图片，分别放在cat,dog两个文件夹中test数据集中有500张猫的图片与500张狗的图片，分别放在cat,dog两个文件夹中猫狗的差异相对于飞机与湖泊的差异小了不少，所以我们需要大量的数据来训练，数据集可以在kaggle上下载，原数据集有25000张猫狗训练数据，12500张猫狗测试数据，我们只取其中的一部分目录1&
目录
1. 准备代码与数据deep_sort开源代码克隆到本地服务器git clone https://github.com/nwojke/deep_sort.git下载MOT16数据集（MOT:Multi-Object Tracking, 16的意思是相比MOT15多了更多的细节信息)MOT16数据集预训练权重下载1.1 数据集介绍该数据集分为了t
1）直观理解 深度其实就是该象素点在3d世界中距离摄象机的距离，深度缓存中存储着每个象素点（绘制在屏幕上的）的深度值！深度测试决定了是否绘制较远的象素点（或较近的象素点），通常选用较近的，而较远优先能实现透视的效果！！！ 2）Z值（深度值)、Z buffer(深度缓存) 下面先讲讲Z坐标。Z坐标和X、Y坐标一样。在变换、
# 深度学习中的训练集与测试集划分
在深度学习模型的构建与训练中，数据的准备至关重要。特别是数据的划分，通常我们会将数据分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集则用于评估模型的性能。下面，我们将详细讨论这一过程，并提供相关的代码示例。
## 什么是训练集和测试集？
*训练集* 是用来训练模型的数据集。模型会在这些数据上进行学习，以调整其参数并减少预测误差。一般来说，训练集中的样本数量
原创
2024-09-03 06:47:42
112阅读
1.配置好deeplab_v2 source code:https://bitbucket.org/aquariusjay/deeplab-public-ver2/src 配置过程不做描述了。。2.建立一个项目文件夹，文件夹里包括子文件夹config feature feature2 list log model res 为了方便可
转载
2023-05-30 18:50:59
127阅读
在深度学习领域，数据集的丰富性和多样性对于模型的训练和性能至关重要。然而，在许多实际应用中，我们面临着数据量少的挑战。这可能是由于数据收集的成本、时间限制或特定任务的固有限制。幸运的是，有多种策略可以帮助我们在数据量较少的情况下仍然进行有效的训练。本文将探讨这些策略，并通过代码示例加以说明。同时，我们将展示相关图示以帮助理解。
### 1. 数据增强
数据增强（Data Augmentatio
大家都知道 文字和图片的预训练方式有很多。一般只是在论文里看到这些预训练方式感觉还挺有道理的，但实际上去做的时候，有时候会感觉没有方向，挺迷茫的。那么常见的预训练该怎么做呢？ 这篇文章我会主要记录对这些预训练的学习。任务1：MLM。：Masklanguage modeling最常见的预训练任务。 遮住句子里的某一个字，用上下文来预测这个字。代码来源：GitHub - zr2021/2021_QQ_
转载
2024-07-15 09:31:14
57阅读
在深度学习的领域，出现了一个常见的问题——“深度学习在测试集上训练”。这个问题引发了许多研究人员和开发者的关注，因为在测试集上进行训练可能导致过拟合，影响模型的泛化能力。本文将探讨如何解决这一问题，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、生态集成与进阶指南。
## 环境配置
在解决“深度学习在测试集上训练”问题之前，我们需要确保合适的环境配置。以下是我为此配置的环境需求：
- 操作系统：
为什么要训练数据集与测试数据集？ 在上一篇博客主要学习了过拟合和欠拟合的概念。在后面的学习中慢慢就会发现机器学习中主要处理的是过拟合问题。 现在我们仔细观察一下在上一篇博客最后得到的过拟合的曲线。 我们说它之所以过拟合，是因为虽然我们学习到的这个曲线使得我们整个样本使用这个曲线进行预测的误差变小了，但是如果有一个新的样本的话，比如下图紫色的点对应的 在以上情况下，我们就称我们得到的这
转载
2024-02-04 02:53:12
38阅读
自己弄数据集，真是非一般的体验呀。虽然说这样算是正在意义上经历一个完整的项目，被迫学习了很多数据处理的问题。但是搞数据真是太蛋疼了。想了很多方法，但最后发现其实自己整理的数据，最合理的分配训练集和测试集的方法。就是先把数据全部整到一起，然后按一定比例从中随机选出训练集和测试集（这两个肯定是不能重复的），比如这里的25%作为测试集，75%作为训练集。编写这个程序一开始，主要是有些函数不知道怎么用。编
转载
2024-02-18 13:05:43
110阅读
1.原理介绍知识蒸馏论文地址Hinton的文章"Distilling the Knowledge in a Neural Network"首次提出了知识蒸馏的概念，通过引入教师网络用以诱导学生网络的训练，实现知识迁移。所以其本质上和迁移学习有点像，但实现方式是不一样的。用“蒸馏”这个词来形容这个过程是相当形象的。用下图来解释这个过程。教师网络：大规模，参数量大的复杂网络模型。难以应用到设...
原创
2021-08-26 11:59:47
1275阅读
一、训练集 vs. 测试集 在模式识别（pattern recognition）与机器学习（machine learning）的相关研究中，经常会将数据集（dataset）分为训练集（training set）跟测试集（testing set）这两个子集，前者用以建立模型（model），后者则用来评估该模型对未知样本进行预测时的精确度，正规的说法是泛化能力（generalization abili
# 深度学习中验证集对训练集的指导作用
作为一名刚入行的小白，理解深度学习中验证集如何影响训练集是十分重要的。本文将从概念入手，介绍整个流程，并详细解析每一步，包括相应的代码示例及其解释。我们会使用表格、序列图和关系图来帮助你理解。
## 一、流程概述
在深度学习的项目中，我们通常会经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
原创
2024-09-19 08:11:23
112阅读
搭好了环境，下面就该训练模型了呀！实践才是真理的唯一标准！大多数情况下，新接触caffe的小白们第一个训练的模型一定是Mnist数据集吧。这篇文章就以mnist数据集为例介绍下如何训练模型吧！（训练模型，想想就激动~） 先来简单的介绍一下mnist数据集，mnist数据集属于分类的数据集。里面包含了从0-9十个类别。mnist数据集中共包含70000张图片，其中60000张是训练集，1000
深度学习模型通常依赖于训练集和测试集的有效管理与组织。下面，我们将详细阐述“深度学习训练集测试集具体步骤”的整个过程，让你在这方面得到清晰的指导。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的软硬件环境准备就绪。
- **软硬件要求**：
- **硬件**：
- GPU（如NVIDIA RTX系列）
- 足够的RAM（至少16GB）
- 一个高速度的SSD
