本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践：Tensorflow笔记》第四讲第六节的内容，通过tensorflow实现神经网络参数的acc/loss可视化，从而查看网络的训练效果。准确率acc与损失值loss的保存在下面所示的代码中，model.fit执行网络的训练时，已经同步记录了acc和loss的信息，保存在history中。# 第五步，执行训练
history=model.fit( 训练集数据
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2023-10-27 17:00:52
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神经网络是通过梯度方反向传播来更新参数，所需的数据集一般分为训练数据和测试数据，其中训练的数据会根据有监督和无监督学习进行分类。有监督学习对于有监督学习，一般是给网络一个输入，然后再定一个网络应该的输出的数据，称为标签（label）。 然后输入数据X，会得到一组输出Y，将这个Y与X对应的Y_label进行对比，比较二者之间的差值（一般用mse或者交叉熵来刻画），然后通过这个差值去调整网络中的W和b
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2023-08-09 20:39:24
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首先想要说明构建的这个神经网络的基本结构，还是利用mnist数据集进行训练，然后因为是最简单的神经网络,所以我们设定的网络结构是两层，然后第一层256个神经元，第二层是128个神经元，既然这样的话我们就可以计算出W1,W2,b1,b2的·个数。因为输入是784个，而第一层的神经元的个数是256个所以第一层的权重w的个数就是784*256，对应的应为第一层有256个神经元所以，对应L1有256个bi
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2023-08-12 14:55:25
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训练神经网络的算法有成千上万个，最常用的有哪些，哪一个又最好？作者在本文中介绍了常见的五个算法，并从内存和速度上对它们进行对比。最后，他最推荐莱文贝格－马夸特算法。 用于神经网络中执行学习过程的程序被称为训练算法。训练算法有很多，各具不同的特征和性能。 问题界定 神经网络中的学习问题是以损失函数f的最小化界定的。这个函数一般由一个误差项和一个正则项组成。误差项评估神经网络如何拟合数据集
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2023-08-04 17:01:05
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通过TensorFlow2.0训练神经网络模型TensorFlow v1中神经网络模型的训练TensorFlow v2中神经网络的训练梯度下降法反向传播参考资料 在神经网络优化算法中，最常用的方法是反向传播算法（backpropagation），其工作流程如下图： 如图所示，反向传播算法实现了一个迭代的过程。每次迭代的开始，都选取一部分训练数据，这一小部分数据叫做一个batch。然后，这个b
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2023-08-21 12:32:15
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【Pytorch】神经网络分类手写数字识别Mnist数据集介绍一 、下载数据集二、数据集预处理四、模型训练五、模型保存和加载六、测试模型效果 Mnist数据集介绍该数据集由50000张训练图片和10000张测试图片组成，每张均为28*28像素的黑白图片。一 、下载数据集from pathlib import Path
import requests
DATA_PATH = Path("data
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2023-10-10 11:48:24
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GoogleNet神经网路结构一个 inception 模块的四个并行线路如下： 1.一个 1 x 1 的卷积，一个小的感受野进行卷积提取特征 2.一个 1 x 1 的卷积加上一个 3 x 3 的卷积，1 x 1 的卷积降低输入的特征通道，减少参数计算量，然后接一个 3 x 3 的卷积做一个较大感受野的卷积 3.一个 1 x 1 的卷积加上一个 5 x 5 的卷积，作用和第二个一样 4.一个 3
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2023-06-09 22:43:25
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相关工作(TSDF-Fusion, DI-Fusion)首先介绍一下这个TSDF-Fusion，这个是一种非常经典的显示表达，最早于1996年提出。它是在每一个voxtel里面都会存TSDF值，也可以存颜色值。存储的是在一个很密集的一个个网格中，其保存的几何清晰程度与网格的分辨率相关。如果我们想得到一个比较好的结果，即不在TSDF这一步出现精度损失的话，那么则需要一般512左右的分辨率，也就是说要
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2023-11-16 19:46:59
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在用tensorflow来进行网络模型的训练时，我们总是需要先输入数据，这样才能对网络模型进行训练。这就涉及将数据导入TensorFlow的问题了 总共有四种方法将数据导入到TensorFlow中：使用数据集API，这是将数据集导入tensorflow最常用的办法Feeding，python的代码在运行每个步骤时提供数据从文件读取，输入管道从tensorflow图的开始处读取文件中的数据预加载数据
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2024-01-11 12:16:14
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神经网络训练是一个非常复杂的过程，在这过程中，许多变量之间相互影响，因此我们研究者在这过程中，很难搞清楚这些变量是如何影响神经网络的。而本文给出的众多tips就是让大家，在神经网络训练过程中，更加简单方便的加速训练网络。当然，这些tips并不是训练网络的必要过程，而是作为一些启发式建议，让大家更好的理解自己手上的工作任务，并且有针对性的选择合适的技术。首先，选择一个很好的初始训练状态，是一个很广泛
深度神经网络是如何训练的？Coursera的Ng机器学习，UFLDL都看过。没记错的话Ng的机器学习里是直接给出公式了，虽然你可能知道如何求解，但是即使不知道完成作业也不是问题，只要照着公式写就行。反正我当时看的时候心里并没能比较清楚的明白。我觉得想了解深度学习UFLDL教程-Ufldl是不错的。有习题，做完的话确实会对深度学习有更加深刻的理解，但是总还不是很清晰。后来看了LiFeiFei的Sta
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2024-01-16 22:13:43
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神经网络模型的训练过程其实质上就是神经网络参数的设置过程在神经网络优化算法中最常用的方法是反向传播算法，下图是反向传播算法流程图：从上图可知，反向传播算法实现了一个迭代的过程，在每次迭代的开始，先需要选取一小部分训练数据，这一小部分数据叫做一个batch。然后这一个batch会通过前向传播算法得到神经网络的预测结果。计算出当前神经网络的预测答案与正确答案之间的差距（有监督学习，在训练时有一个标注好
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2023-07-05 22:14:52
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有一个训练了12个小时的神经网络，各方面看起来都不错：梯度缓慢下降、损失也在逐渐降低，但是预测结果却不好：输出全是0值（全都预测为背景），没有检测出任何标签。“到底是什么地方出错了？”——叫天天不应叫地地不灵╮(╯▽╰)╭ 对于上述情况，或者另一种垃圾输出的情况——预测值只是所有标签的平均值，再或者更差的情况，模型准确率非常低…我们应该从什么地方开始检查模型呢？如何使用这个指南网络训练效
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2024-03-08 21:33:29
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完整的 PyTorch 模型训练的过程：1、数据预处理：首先，需要加载和准备数据。这可以通过使用 torchvision 和 torch.utils.data 中的数据加载器来完成。同时要进行数据预处理，例如缩放、裁剪、旋转、填充等。2、构建模型：接下来，需要定义神经网络模型。PyTorch 提供了一个 nn 模块来快速构建神经网络。该模块包括各种层（例如全连接层、卷积层、池化层等），可以使用它们
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2023-08-21 11:37:58
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神经网络构建好，训练不出好的效果怎么办？明明说好的拟合任意函数(一般连续)(为什么？可以参考http://neuralnetworksanddeeplearning.com/)，说好的足够多的数据(https://en.wikipedia.org/wiki/Occam's_razor)，仔细设计的神经网络都可以得到比其他算法更好的准确率和泛化性
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2023-11-08 00:30:54
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1、先别着急写代码训练神经网络前，别管代码，先从预处理数据集开始。我们先花几个小时的时间，了解数据的分布并找出其中的规律。
Andrej有一次在整理数据时发现了重复的样本，还有一次发现了图像和标签中的错误。所以先看一眼数据能避免我们走很多弯路。
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2023-07-31 16:44:18
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简单来说，预训练模型(pre-trained model)是前人为了解决类似问题所创造出来的模型。你在解决问题的时候，不用从零开始训练一个新模型，可以从在类似问题中训练过的模型入手。比如说，如果你想做一辆自动驾驶汽车，可以花数年时间从零开始构建一个性能优良的图像识别算法，也可以从Google在ImageNet数据集上训练得到的inception model(一个预训练模型)起步，来识别图像。一个预
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2024-01-17 08:01:21
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作者： Alberto Quesada 译者： KK4SBB 责编：何永灿， 神经网络模型的每一类学习过程通常被归纳为一种训练算法。训练的算法有很多，它们的特点和性能各不相同。
问题的抽象 人们把神经网络的学习过程转化为求损失函数f的最小值问题。一般来说，损失函数包括误差项和正则项两部分。误差项衡量神经网络模型在训练数据集上的拟合程度，而正
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2024-03-06 05:30:40
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神经网络的学习学习：从训练数据中自动获取最优权重参数的过程指标：损失函数目的：以损失函数为基准，找到能使损失函数的值达到最小的权重参数机器学习的方案
从图像中提取特征量（可以从输入数据中准确提取本质数据的转换器）用机器学习技术学习特征量的模式CV领域常用的特征量包括SIFT，SURF和HOG深度学习有时也成为端到端机器学习（end-to-end machine learning),从原始数据中获得
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2023-12-07 19:29:51
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神经网络纯小白入门学习笔记一、概述二、神经网络的例子三、激活函数3.1 sigmoid函数3.2 阶跃函数的实现3.3 阶跃函数的图形3.4 sigmoid函数的实现3.5 sigmoid函数和阶跃函数的比较3.6 ReLU函数四、多维数组的运算4.1 多维数组的概述五、神经网络的设计5.1 神经网络的内积5.2 三层神经网络的实现5.2.1 符号确认5.2.2 各层神经元之间的实现5.2.3
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2023-08-30 16:36:49
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