这个图画得超级难看，但我只想把自己的意思说明白，所以越简单越好，画得难看反而不会将注意力放在上面。好长时间以来，对于一个项目或者说一个解决方案到底具体怎么做，我一直没找到一个合适的思路。敏捷算是一个不错的方法，但是和我说的又不是一回事。我的关注点在于如何让整件事及其成果简单，简单到绝大部分的人都能理解，简单到每个人参与到这件事中后都能非常简单的清晰自己所做的事情是什么以及处在一个整体的什么节点上。
官方给的Tensorflow lite demo是ImageNet 中训练的1000类物体识别，基于移动端的项目需要，现在要用模型训练自己的数据，提供两种训练方法，这也是自己在摸索Tensorflow过程中，尝试的两种方法。 （一）利用examples中的retrain.py 脚本进行迁移学习 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r1.8/
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2024-05-02 23:03:03
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最近是刚刚训练yolov7模型，但是只会一股脑的训练是不行的，要懂得训练多少epoch，以及通过哪些指标来查看训练的效果如何，现在这几天的经验总结一下。本实验以person为例子，分别训练100epoch、60epoch、50epoch训练经验：由于并不知道到底训练多少epoch效果比较好，所以现在先设置成100。（这几天查询资料得出来的结论一般50多就差不多了）1、关于yolov7训练结果的文件
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2024-05-08 16:50:36
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一般情况下，零基础在培训班经过6-9个月的学习，能够成为一个初级的游戏3D建模师。在培训班学习结束后，是一个模型师学习成长之旅的开始，项目技术更新快，市场需求不断变化，还要坚持学习，跟上项目才行，同时夯实自美术基础，美术基础决定了在这个行业能走多远。工作2-3年后能力和水平有很大提升，成为项目中高级的模型师等，薪资也有明显提升。接下来往项目管理方向发展。没有美术基础学习起来会相对较慢，想一边上班一
下面介绍一般DTW中的模板训练算法。1.偶然模板训练法当待识别词表不太大，且系统为特定人设计时，采用一种简单的多模板训练方法。即将每个词的每一遍语音形成一个模板。在识别时，待识别矢量序列用DTW算法分别求得与每个模板的累计失真后，判别它是属于哪一类。这种方法具有很大的偶然性，且训练时语音可能存在错误，所以这种方法形成的模板的顽健性不好。2.顽健模板训练法这种方法将每个词重复说多遍，直到得到一对一致
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2023-06-28 17:34:54
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深度学习的秘诀(Recipe)在深度学习上其实并没有很容易overfitting因此，深度学习学习好网络后，我们应该先检查Training Data上的正确率，因为模型并不一定能够训练起来。如果NO，这个时候算是underfitting(欠拟合)，你需要先想办法，将训练集训练起来然后才去检查Testing Set上如果这个时候是NO，那么这个时候就是overfitting过拟合——不同的方法用于不
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2023-12-08 10:55:11
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TF2.0模型训练概述数据集介绍1、通过fit方法训练模型准备数据创建模型编译模型训练模型2、通过fit_generator方法训练模型构建生成器创建模型编译模型训练模型3、自定义训练准备数据创建模型定义损失函数及优化器训练模型下一篇TF2.0模型保存 概述这是TF2.0入门笔记【TF2.0模型创建、TF2.0模型训练、TF2.0模型保存】中第二篇【TF2.0模型训练】，本篇将介绍模型的训练。这
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2023-12-30 18:06:59
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1，了解iBUG 300-W数据集，该数据集是用于训练形状预测器的通用数据集，该预测器用于定位人脸的特定位置（即面部标志）。
2，训练自己的自定义dlib形状预测器，从而生成一个可以平衡速度，准确性和模型大小的模型。
3，最后，我们将形状预测器进行测试并将其应用于一组输入的图像/视频流，这表明我们的形状预测器能够实时运行。https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/30
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2023-11-03 07:21:08
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前言：本文大水文一篇，大神请绕道。在正文之前，首先假设读者都已经了解SVM（即支持向量机）模型。 1. introduction libsvm是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)教授于2001年开发的一套支持向量机的工具包，可以很方便地对数据进行分类或者回归分析。使用时，只需要把训练数据按照它的格式打包，然后直接喂进去训练即可。我这里的数据是保存在mat文件的，数据怎么导入这里略去不说（
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2024-03-27 05:35:12
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华为Model Arts一、产品介绍ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 二、应用场景ModelArts是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。包含数据处理、模型训练、模型管理、部署等操作，并且
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2024-01-29 22:02:15
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目录1 基础知识2 Softmax回归中实现早期停止的批量梯度下降1 基础知识如果我们的训练集有超过百万个特征，我们该选择什么线性回归训练算法？我们可以使用随机梯度下降和小批量梯度下降，由于计算复杂度随着特征数量的增加而快速提升，因此不能使用标准方程。如果我们的训练集里特征的数值大小迥异，什么算法可能会受到影响？梯度下降算法，进行特征缩放即可。训练逻辑回归模型时，梯度下降是否会困于局部最
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2024-03-29 09:43:24
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训练模型一、讨论两种训练方法二、线性回归三、如何训练四、正规方程五、示例六、模型图像七、梯度下降八、梯度下降的陷阱一、讨论两种训练方法1、直接使用封闭方程进行求根运算，得...
原创
2021-06-18 16:14:52
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1. 训练模型是怎么回事训练模型是指，通过程序的反复迭代来修正神经网络中各个节点的值，从而实现具有一定拟合效果的算法。 在训练神经网络的过程中，数据流有两个方向：正向和反向。正向负责预测生成结果，沿着网络节点的运算方向一层层计算下去。反向负责优化调整模型参数，即用链式求导将误差和梯度从输出节点开始一层层传去，对每层的参数进行调整。训练模型的完整步骤如下：通过正向生成一个值，然后计算该值和真实标签之
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2024-01-27 23:04:39
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一、什么是预训练？目前随着数据量爆炸式的增长，靠人工去标注更多数据是非常昂贵，并且也不太现实的。因此预训练的方式就出现了，也逐渐成为了一种主流的方法。那到底什么是预训练呢？简单地说，预训练就是：“使用尽可能多的训练数据，从中提取出尽可能多的共性特征，从而能让模型对特定任务的学习负担变轻。”预训练将学习分成了两步：1）首先将大量低成本收集的训练数据放在一起，经过某种预训方法去学习其中的共性知识 ；2
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2023-12-17 17:11:47
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原创
2024-02-04 10:43:56
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很多新手在初学机器学习/深度学习中，会产生这样的疑问？为什么要训练模型，模型是什么，如何训练…1、机器学习中大概有如下步骤：确定模型----训练模型----使用模型。 模型简单说可以理解为函数。 确定模型是说自己认为这些数据的特征符合哪个函数。 训练模型就是用已有的数据，通过一些方法（最优化或者其他方法）确定函数的参数，参数确定后的函数就是训练的结果，使用模型就是把新的数据代入函数求值。 通俗来讲
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2023-12-13 16:45:39
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至于原理这里就不再进行详细介绍了，直接说明如何进行训练。在opencv的安装目录中的bin文件夹下有两个可执行文件opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade.exe。将这两个文件拷贝到训练文件夹下，并将正、负样本的文件夹和描述文件——positive_samples.txt和negative_samples.txt也拷贝到这个文件夹下。同时，新建两个.
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2023-12-19 23:51:32
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一、模型训练1、模型选择定义：面向任务，选择最优的建模方法和参数。建模可以使用不同的 “图纸” ：Logistic、SVM、Bayes ，根据三个不同的图纸，选择最像任务目标的模型。这是一种 的过程。根据Logistic回归，设置不同的参数，比如Logistic回归有个参数alpha，分别设置为0.8、1、5 会生成出三个不同的模型。 根据不同的模型结果，我们可以判断哪个参数值最佳。这也是一种
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2024-05-13 12:19:28
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训练模型
原创
2023-12-08 08:44:32
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软件工程师我是软件工程师出身，2004 年刚毕业时我写的是 JSP 代码（一种将 Java 语言嵌入在 HTML 代码中的编写方式），工作几年后转入分布式软件技术，再后来进入大数据技术领域，最近的 4 年时间我一直在从事 AI 平台研发工作。软件工程师的要求，我总体分为基础编码和系统架构两方面，因此我对于软件工程师的考察，特别是校招学生时，为了进一步考察他们的综合能力，我每次都会自己准备面试题，这
