[0, 0]])
x = tf.pad(x, paddings)
_, Hp, Wp, _ = x.shape
cyclic shift
if self.shift_size > 0:
shifted_x = tf.roll(x, shift=(-self.shift_size, -self.shift_size), axis=(1, 2))
else:
shifted_x = x
attn
数据扩增的概念数据扩增是指不实际增加原始数据，只是对原始数据做一些变换，从而创造出更多的数据。 数据扩增的目的数据扩增的目的是增加数据量、丰富数据多样性、提高模型的泛化能力。数据扩增的基本原则不能引入无关的数据扩增总是基于先验知识的，对于不同的任务和场景，数据扩增的策略也会不同。扩增后的标签保持不变数据扩增的方法数据扩增方法可分为单样本扩增和多样本扩增单样本扩增包括：图像翻转、图像旋
一、为什么会有batch_size参数经常做训练的童鞋们都知道，batch_size是一个很重要的超参数，每次训练支取batch_size个数据集进行训练，那么，为啥不取全部呢，答案可想而知，应为内存不够呀，放不下呀，小数据集还好，内存勉强够，勉强放的下，但是花费大量的时间加载了数据后，训练了一个epoch之后，发现参数不对，需要重新调参，然后中断训练，花1s调了个参数，花费2h加载了数据，不累么
这是对facebook研究团队的一篇文章 Mixup: Beyond Empirical Risk Minimization 的解读这篇文章相对于之前提到的Sample pariring来说就不那么神奇了，因为毕竟文章作者在里面有一些相关理论的推导。文章开头通篇讲的是ERM也就是经验风险最小化原则是整个机器学习遵循的原则，作者正是基于此思想才提出了MixUp的方法。在一般的机器学习任务中，比如分类
序言：上一节中我们重点总结了激活函数，那么这一次我们着重讲一下Bacth_size。每天总结一点，每天进步一点，厚积薄发，总是可以滴水穿石的。1.为什么需要Batch_size? 2.Batch_size值的选择 3.在合理的范围内，增大Batch_size有何好处 4.盲目增大Batch_size有何坏处一、为什么需要Batch_size?在这里我们需要明白batch_size,epoch,it
## 数据扩增 Python：让数据更丰富
数据扩增（Data Augmentation）是深度学习领域中的一个重要概念，通过对原始数据进行一系列变换，生成新的训练数据来扩充数据集，从而提高模型的泛化能力。在实际应用中，数据扩增可以有效缓解数据稀缺、过拟合等问题，帮助模型更好地学习到数据的特征。
Python作为一种功能强大的编程语言，提供了丰富的工具和库，能够方便地对数据进行扩增处理。在本文
原创
2024-05-21 06:53:13
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文章目录迁移学习是什么，为什么要用迁移学习场景一场景二破局之法：迁移学习迁移学习主要的三种手段Keras 可以使用哪些已经训练好的模型模型选择：Inceptionv3实现步骤导入模块加载数据集调整数据集中图片的尺寸数据增强 / 使用简单的原始数据加载 Keras 中的 Inceptionv3 模型模型删改知识迁移第一种手段：Transfer Learning第三种手段：Fine-tune冻结之后
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2024-03-24 10:45:21
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dp
原创
2022-07-03 01:04:42
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有人称为数据扩充，不过更多按原意翻译为：数据增强（补充：数据增广更准确）数据增强的方法种类一些常见方法，如裁剪/缩放/彩色变换/翻转等，可参考： ，海康威视也有一些数据增强的处理文档，对“裁剪”这种方法的使用更积极一些：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23249000 ，这两篇blog都是相类似的方法，更多是对数据增强方法上的一些考虑。但是在数据增强这一环节，大牛更保守一
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2024-01-22 08:03:44
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首先，将以前安装失败的虚拟环境删除conda env remove -n tensorflow随后，新建一个虚拟环境等等conda create -n tensorflow-cpu python=3.6
conda activate tensorflow-cpu
pip install tensorflow==1.14.0
#推荐使用pip安装keras：
pip install keras==
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2023-05-31 12:54:47
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一.图像平滑1.图像增强图像增强是对图像进行处理，使其比原始图像更适合于特定的应用，它需要与实际应用相结合。对于图像的某些特征如边缘、轮廓、对比度等，图像增强是进行强调或锐化，以便于显示、观察或进一步分析与处理。图像增强的方法是因应用不同而不同的，研究内容包括：(参考课件和左飞的《数字图像处理》)2.图像平滑图像平滑是一种区域增强的算法，平滑算法有邻域平均法、中指滤波、边界保持类滤波等。在图像产生
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2024-02-23 10:46:43
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在这篇博文中，我们将探讨“数据扩增方法”的Python实现，通过分步走的方式，让你轻松掌握相关知识。数据扩增是提高机器学习模型泛化能力的重要手段，通过生成新的训练样本，可以有效提升模型在新数据上的表现。
### 协议背景
在机器学习领域，数据扩增被广泛应用于解决数据稀缺问题。通过对已有数据进行变换，生成新的数据实例，以此来提升模型的鲁棒性和准确性。以下是数据扩增与传统数据处理方法之间的关系图，
列表（List）是你使用Python过程中接触最为频繁的数据结构，也是功能最为强大的几种数据结构之一。Python列表非常的万能且蕴含着许多隐藏技巧，下面我们就来探索一些常用的列表技巧。1 列表元素的过滤1.1 filter()的使用filter()函数接受2个参数：1个函数对象以及1个可迭代的对象，接下来我们定义1个函数然后对1个列表进行过滤。首先我们创建1个列表，并且剔除掉小于等于3的元素：回
Date：2020-09-08官方教程：https://nbviewer.jupyter.org/github/aleju/imgaug-doc/blob/master/notebooks/C01%20-%20Using%20Probability%20Distributions%20as%20Parameters.ipynb在大多数情况下，采用简单均匀分布的增强就足以产生良好的结果。在之前的示例
# PyTorch 张量扩增：让你的数据更加强大
在深度学习中，数据的质量和数量直接影响到模型的性能。为了解决样本数量不足的问题，许多研究者采用了数据增强的技术。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了强大的功能来处理张量（tensor），而张量扩增则是其中一个不可或缺的部分。在本文中，我们将探讨张量扩增的概念，介绍如何使用PyTorch进行张量扩增，并提供示例代码。
## 什么是张量扩
# 实现 Python Keras
## 简介
在本文中，我将教你如何使用Python编写Keras代码。Keras是一个高级神经网络API，可以在TensorFlow、CNTK或Theano等底层框架上运行。我们将按照以下步骤逐步指导你完成实现。
## 整体流程
在开始之前，让我们先来看一下实现Python Keras的整体流程。下表展示了我们将要采取的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-09-18 04:59:14
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在这个循序渐进的Keras教程中，您将学习如何使用Python构建卷积神经网络。我们将训练一个手写数字识别分类器，其在著名的MNIST数据集上将具有超过99％的准确率。指南适用于对应用深度学习感兴趣的初学者。我们的目标是向您介绍Python中构建神经网络的最流行、最强大的库之一。 本教程中我们将忽略大部分理论和数学知识，当然我们也会指出学习获取这些知识所需的资源。开始之前为什么是KerasKer
算法思想通俗的说，就是把一些样本按照相似度分成k类。给定样本集D={x1, x2, x3, ……, xm}, 划分为k类得到集合C = {C1, C2, ……, Ck}，（其中Ci，1<=i<=k, 是包含若干个样本xi, 1<=i<=m, 的集合，使得平方误差最小化，即其中 ui是Ci类中所有样本的均值向量。但是最小化E是一个NP难问题， 所以采用了迭代优化的方式来近似求
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2024-01-16 16:34:39
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数组的声明
int[] ary;
数组的初始化
1、动态初始化：必须指明数组的长度
int[] ary = new int[10];
int[] ary = new int[]{1,2,3,1,5,6};
2、静态初始化：只能在声明数据时使用
int[] ary = {1,2,3,4,5,6,5};
//ary = {1,2,3,4,61,2};//错误
ary = new in
原创
2012-10-16 10:30:26
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文章目录1.关于Keras2.Keras的模块结构3.使用Keras搭建一个神经网络4. 主要概念5.第一个示例下载网站数据注意1.关于Keras 1）简介 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。 Keras是一个高层神经网络API，支持快速实验，能够把你的idea迅速转换为结果，如果有如下需求，可以...
原创
2021-07-31 11:05:31
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