ML2021Spring-Pytorch Turial中的Overview of the DNN Training Procedure图太清晰啦，记录一下：1. Load Data需要对数据进行加载、处理，创建DataLoader，可以将整块数据用DataLoader类处理成小块batch_size形式，后续进行迭代循环，并输入到模型中进行训练。2. Define Neural Network随后
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2023-07-14 19:26:31
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文章目录PyTorch默认模型参数初始化Conv2dBatchNorm2dLinearPyTorch提供的初始化方式初始化为常数初始化使值采样于某种分布Xavier初始化Kaiming初始化其他gain值计算如何进行参数初始化单层初始化样例模型初始化样例 总体来说，模型的初始化是为了让模型能够更快收敛，提高训练速度。当然，也算一个小trick，合理设置是能够提升模型的performance的，当
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2023-07-14 19:29:17
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# 用OpenCV DNN加载PyTorch模型
## 简介
PyTorch是一个开源的机器学习库，提供了丰富的API和灵活的深度学习框架，而OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库。在许多情况下，我们可能需要将PyTorch训练的模型应用到计算机视觉任务中。这篇文章将介绍如何使用OpenCV DNN模块加载PyTorch模型，并在计算机视觉应用中使用它。
## 加载PyTorch模型
在
原创
2024-03-01 05:18:17
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# 使用 OpenCV DNN 加载 PyTorch 模型
在深度学习的应用中，模型的转化与部署是非常重要的一环。PyTorch是一个流行的深度学习框架，然而在某些情况下，我们可能更愿意使用 OpenCV 进行推断和处理。本文将介绍如何使用 OpenCV DNN 模块加载 PyTorch 模型，并提供必要的代码示例。
## 1. 安装必要的库
在开始之前，确保你已安装了必要的库。你可以使用以
模型性能评价指标之AUC一、准确率和召回率1.1 定义在讨论ROC之前，先介绍准确率（Precision）和召回率（Recall）的概念。-预测+预测-真实+TP（真正例）FN（假反例）真实-FP（假正例）TN（真反例）准确率P的意义是，预测为+的样本里，真实label为+的样本比例 P=TPTP+FP
P
=
通过利用keras以及一些自定义函数进行数据增强, CTPN进行文字定位，CRNN进行文字识别以及Flask Web实现银行卡号码识别Github地址由于我并不是机器学习方向，完成此项目只是学校课程需要 所以文章可能只是如何开始并完成这个项目，至于深层次的原理，推荐两篇中文博文【OCR技术系列之五】自然场景文本检测技术综述（CTPN, SegLink, EAST）【OCR技术系列之七】端到端不定长
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2024-10-25 15:04:29
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文章目录1.什么是KNN算法2.KNN算法有什么用3.如何使用KNN4.优化KNN算法(参数）5.什么是权重以及如何计算并优化权重？6.总结： 对于KNN的讲解分两期，这是上半部分1.什么是KNN算法答：所谓的KNN算法就是：每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。就类似于“近朱者赤近墨者黑”，通过你周围的人来判断你是怎么样的一个人。2.KNN算法有什么用答：他可以用于分类预测，也可以用于回归
参考学习:OpenCV-Python学习—基础知识test1import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
'''
opencv是一个强大的图像处理和计算机视觉库
opencv采用BGR模式，而不是RGB
'''
img = cv2.imread(r'../Figure/obama.jpg', 1)
'''
imread(img_path,flag) 读取图
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2023-08-17 16:48:56
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# 使用 OpenCV DNN 加载 PyTorch 模型的完整指南
随着深度学习的发展，许多开发者在项目中使用 PyTorch 进行模型训练。但在某些情况下，你可能需要将这些模型部署到生产环境，例如在一个实时应用中，这就需要通过 OpenCV DNN 模块来加载和推理 PyTorch 模型。本文将详细介绍如何使用 OpenCV DNN 加载 PyTorch 模型的步骤，以及每一步所需的代码示例
DNN全连接层（线性层）计算公式：y = w * x + b W和b是参与训练的参数 W的维度决定了隐含层输出的维度，一般称为隐单元个数（hidden size） b是偏差值（本文没考虑） 举例： 输入：x （维度1 x 3） 隐含层1：w（维度3 x 5） 隐含层2: w（维度5 x 2）个人思想如下：比如说如上图，我们有输入层是3个，中间层是5个，输出层要求是2个。利用线性代数，输入是【1×3
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2023-08-16 20:07:53
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目录1. DNN-HMM语音识别系统2. 深度神经网络前馈神经网络FNN卷积神经网络CNNCNNTDNN循环神经网络RNNLSTM混合神经网络3. 总结4. 作业代码 1. DNN-HMM语音识别系统 DNN-HMM语音识别系统的训练流程是在我们上一节所学的GMM-HMM语音识别系统的基础上，加上了对齐和DNN训练的方式。其流程图如下图所示： 2. 深度神经网络 首先来了解一些神经网络
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2024-04-06 20:27:17
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深度神经网络（Deep Neural Networks， 以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 1. 从感知机到神经网络 在感知机原理小结中，我们介绍过感知机的模型，它是一个有若干输入和一个输出的模型，如下图: 输出和输入之间学习到一个线性关系，得到中间输出结果： 接着
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2024-08-09 17:33:49
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基于DNN-HMM的语音识别声学模型结构如下图所示，与传统的基于GMM-HMM的声学模型相比，唯一不同点在于用DNN替换了GMM来对输入语音信号的观察概率进行建模。DNN与GMM相比具有如下优点：DNN不需要对声学特征所服从的分布进行假设；DNN的输入可以采用连续的拼接帧，因而可以更好地利用上下文的信息；DNN的训练过程可以采用随机优化算法来实现，而不是采用传统的批优化算法，因此当训练数据规模较大
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2023-10-28 13:14:51
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# 使用 PyTorch 构建深度神经网络 (DNN)
本文将指导你如何使用 PyTorch 构建一个简单的深度神经网络。我们将分步骤来实现这个过程，并通过代码示例帮助你理解每个步骤。
## 整体流程
以下是构建 DNN 的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----------|------------
PyTorch介绍所有的伟大，源于一个勇敢的开始！1.Pytorch是什么？ PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外，它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用 Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网
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2023-09-01 12:58:42
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对PyTorch架构的粗浅理解，不能保证完全正确，但是希望可以从更高层次上对PyTorch上有个整体把握。水平有限，如有错误，欢迎指错，谢谢！先来看一下整个优化过程：首先调用前向（forward）通道来计算输出和损失，然后调用反向通道（backward）得到模型的导数。最后按照权重合并这些导数更新模型以期最小化损失。 前向传播计算损失，反向传播损失优化，更新各个网络权重。back
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2023-10-27 12:05:16
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✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。文章目录表示图像将图像转换为结构化数组和标量为什么要利用神经网络进行图像分析？为图像分类准备我们的数据训练神经网络缩放数据集以提高模型准确性了解改变批量大小的影响批量大小 32批量大小为 10,000了解改变损失优化器的影响了解改变学习率的影响学习率对缩放数据集的影响高学习率中等学习率学习率低不
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2024-06-17 06:51:13
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感谢中国人民大学的胡鹤老师，人工智能课程讲的很有深度，与时俱进由于深度神经网络（DNN）层数很多，每次训练都是逐层由后至前传递。传递项<1，梯度可能变得非常小趋于0，以此来训练网络几乎不会有什么变化，即vanishing gradients problem；或者>1梯度非常大，以此修正网络会不断震荡，无法形成一个收敛网络。因而DNN的训练中可以形成很多tricks。。1、初始化权重起初
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2023-09-14 18:35:32
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关于模型OpenVINO自带的表情识别模型是Caffe版本的，这里使用的模型是前面一篇文章中训练生成的pytorch全卷积网络，模型基于残差网络结构全卷积分类网络。输入格式：NCHW=1x3x64x64输出格式：NCHW=1x8x1x1支持八种表情识别，列表如下：["neutral","anger","disdain","disgust","fear","happy","sadness","sur
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2024-04-04 09:19:25
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1. BN层的作用优势： （1）BN使得网络中每层输入数据的分布相对稳定，加速模型学习速度 （2）BN使得模型对网络中的参数不那么敏感，简化调参过程，使得网络学习更加稳定 （3）BN允许网络使用饱和性激活函数（例如sigmoid，tanh等），缓解梯度消失问题 （4）BN具有一定的正则化效果劣势： （1）batch_size较小的时候，效果差 （2）RNN中效果差 （3）测试阶段 训练和测试详细内
