现在可以说是python从业者的春天，随着机器学习的火热，使用python的公司也会越来越多，加上python也可以很好的进行服务器端的开发，前景可以说是很好的。Python学习机构靠谱吗？python火爆，肯定也会有中小机构纷纷入局。为什么我会觉察到有中小机构进入呢？是因为我看到有机构鼓吹“小班授课好“。一开始觉得这话有道理，因为可以照顾到每个同学。但细细琢磨下，却发现也有问题：在相同学费的情况
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2024-06-05 10:14:53
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1、传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 BP算法作为传统训练多层网络的典型算法，实际上对仅含几层网络，该训练方法就已经很不理想。深度结构（涉及多个非线性处理单元层）非凸目标代价函数中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源。 BP算法存在的问题：（1）梯度越来越稀疏：从顶层越往下，误差校正信号越来越小；（2）收敛
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2024-04-23 19:51:44
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训练train.pytest.py按照验证的写法即可 模型使用的是之前的cifar10_seq模型步骤如下：设置使用的设备（cuda、mps）创建数据集（数据集自定义参照dataset一文）加载数据集创建网络并放到设备上、损失函数、优化器以及其相关参数、冻结权重等其他操作（如tensorboard）设定整个迭代次数，训练，验证训练过程：设置训练模式得到数据与标签，放到要使用的设备得到预测结果，计算
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2023-06-16 10:10:10
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svm是专门用于二分类问题的办法之一，由于mnist有10类，因此我们需要制定一个多分类的方案。常用的方案有：1.“一对其他“：把y=i看成一类，其余看成一类,这样一来我们需要训练10组svm,每次都需要训练全部样例，将未知x向量带入取结果最大的对应的类别作为结果类别2.“一对一”：任选两类做训练，这样一来我们需要训练45个svm，每次需要训练少量样例，将未知x向量带入取票数最多的类别作为结果类别
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2024-09-18 19:47:31
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目录RCNN背景：原理：缺点：端到端的Fast RCNN背景：原理：缺点：走向实时：Faster RCNN (two-stage)背景：原理：RPN详解：Anchor的理解：RPN的真值和预测值：RPN卷积网络:RPN真值的求取：损失函数：NMS与生成Proposal：筛选Proposal得到ROl：ROl Pooling层：相关主干代码：RCNN背景：RCNN全称为Regions with CN
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2024-09-24 19:28:44
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【学习目的】 一旦选择了解决方案，就必须把它付诸实施。必须制定实际的运用步骤。必须有一个确定的计划。【问题】 一名推销化妆品的销售人员与意一位职于大百货商店的采购员接上了关系，试图将自己的新产品摆在这个商店的柜台上。然而，那个采购员表示不愿意帮这个忙，它推
简介通过深度学习技术搭建残差网络，使用 CompsCars数据集进行车型识别模型的训练，并将训练好的模型移植到了Android端，实现了通过手机扫一扫的方式进行汽车车型识别的功能。项目涉及到的技术点较多，需要开发者有一定的技术功底。如：python语言的使用、深度学习框架pytorch的使用、爬虫脚本的理解、Java语言的使用、Android平台架构的理解等等。虽然属于跨语言开发，但是要求并不高
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2024-05-13 15:58:49
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PART 1
这个性质被叫做共轭性。共轭先验使得后验概率分布的函数形式与先验概率相同，因此使得贝叶斯分析得到了极⼤的简化。
V:文档集中不重复的词汇的数目
语料库共有m篇文档，；对于文档，由个词汇组成，可重复；是第m个文档中的第n个词。:文档集中文档的总数:第m个文档中包含的词汇总数:文档m中第n个词在词典中的序号，属于1到V:文档m第n个词汇的主题标号，属于1到k:第k个主题的词汇分
本人研究生，最近在做关于FCN的课题，因为要实现论文中的算法，所以自己要实现FCN，也参考了很多网络上的博客，自己做个小的总结，以及遇到的一些问题解决方案。一、CAFFE的安装 这里我不赘述，因为有很多教程，大家可以参考：
中有很详细的说明。而FCN的例程运行可以参考：
我在以上步骤中遇到的问题基本上在上面博客中都有解答，有的网盘数据集下不了的可以到上面
Python之数据规整化：清理、转换、合并、重塑1. 合并数据集pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。
pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。
实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起，用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值。2. 数据风格的DataFrame合并操作2.1 数据集的合并（merge）或连接（ji
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2024-09-16 15:03:42
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#神经网络模型训练过程 通过学习前面几个例子，我们可以总结一下神经网络的典型训练过程如下：第一步：定义具有一些可学习参数（或权重）的神经网络 第二步：迭代输入数据集 第三步：通过网络处理输入 第四步：计算损失(loss) 第五步：反向传播网络的参数 第六步：更新网络的参数，通常使用一个简单的更新规则：weight = weight - learning_rate * gradient#使用PyTo
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2024-04-25 11:40:51
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Deep learning训练过程1、传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 BP算法作为传统训练多层网络的典型算法，实际上对仅含几层网络，该训练方法就已经很不理想。深度结构（涉及多个非线性处理单元层）非凸目标代价函数中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源。BP算法存在的问题：（1）梯度越来越稀疏：从顶
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2023-11-14 13:58:09
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这篇文章是本人学习 《Hands-On-Machine-Learning-with-Scikit-Learn-and-TensorFlow》的读书笔记第三篇。整理出来是希望在巩固自己的学习效果的同时，希望能够帮助到同样想学习的人。本人也是小白，可能很多地方理解和翻译不是很到位，希望大家多多谅解和提意见。Setup# Common imports
import numpy as np
import
最近项目需要用到caffe来做关键点的回归，即通过caffe来训练一个网络，输出的结果不是简单地类别，而是一些坐标（浮点数）。下面的这篇博文对caffe做回归有一个比较好的介绍：这篇博文使用的是HDF5+python的方式。而我采用的是直接修改caffe的.cpp文件，并重新编译的方式，两种方式各有利弊，我个人认为理解并修改源码对进一步理解caffe很有帮助。当然配置了faster-rcnn或者S
# PyTorch 模型训练过程指南
在机器学习和深度学习中，模型训练是非常重要的一步。在这篇文章中，我将带您了解如何使用 PyTorch 进行模型训练。我们将详细介绍每一个步骤，确保您能够理解并独立实现完整的训练过程。
## 流程概览
下面是 PyTorch 模型训练的基本流程图：
```mermaid
journey
title PyTorch 模型训练过程
secti
原创
2024-08-22 05:58:23
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该文是目标检测领域的里程碑论文，是fast-rcnn、faster-rcnn等系列的基础。它首次用深度学习CNN的方式进行目标检测的尝试。取得了性能、准确度均大幅高于传统提取特征方式的结果。一.算法模块1.Region Proposals区域推荐在目标检测时，为了定位到目标的具体位置，通常会把图像分成许多子块，然后把子块作为输入，送到目标识别的模型中。分子块的最直接方法叫滑动窗口法（S
电子科技大学电子商务实验室Kai Yip，欢迎同行指正，也欢迎互相指导，学习。广告打完，进入正题。关于程序运行结果的分析请参照我的另一篇博客：Gibbslda有很多版本，我所用的版本为C++版（下载地址http://gibbslda.sourceforge.net/），平台是linux,博主试过windows上运行，有两个主要问题很烦～，一个是path，一个是vc平台太大。最后还是投入了ubunt
个人理解，有很多错误，推荐看论文。1. rcnn 流程梳理及边框损失函数loss分析预测图像时：对于一张图像，使用select search算法得到大约2000个region proposals(候选区域)；resize候选区域为227*227，送入vgg/alexnet网络提取特征（vgg/alexnet使用imagenet分类模型训练，在voc数据(classes=20)上进行微调，采用倒数第
神经网络是目前最流行的机器学习算法之一。随着时间的推移，证明了神经网络在精度和速度方面，比其他的算法性能更好。并且形成了很多种类，像CNN(卷积神经网络),RNN,自编码，深度学习等等。神经网络对于数据科学和或者机器学习从业者，就像线性回归对于统计学家一样。因此，对神经网络是什么有一个基本的理解是有必要的，比如，它是怎么构成的，它能处理问题的范围以及它的局限性是什么。这篇文章尝试去介绍神经网络
# Python图像处理训练过程的收敛图绘制方案
## 引言
在图像处理的深度学习模型训练过程中，跟踪损失值和准确率的变化至关重要。通过绘制收敛图，我们可以直观地观察模型训练时间内的表现，从而判断模型的收敛速度及其在训练集和验证集上的效果。在本方案中，我们将介绍如何使用Python绘制收敛图，并提供相应的代码示例。
## 项目目标
1. 实现图像处理模型训练过程中的损失值和准确率记录。
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