神经损伤是一种范围领域比较广泛的疾病，包括中枢神经损伤以及周围神经损伤，这两种神经损伤治疗起来都比较复杂，首先要缓解损伤来改善症状。其次则是需要逐步修复神经，帮助神经恢复正常的功能，这样才能保证患者的生活。神经损伤要怎样治疗？1、营养神经类的药物使用营养神经类的药物主要就是促进神经重新生长以及修复，这样子就能够逐步缓解患者的症状，并且彻底治愈神经损伤。常见的药物也就是一些维生素类的神经营养药，比如
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2023-12-04 18:58:14
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数据增强（data augmentation）数据增强主要用来防止过拟合，用于dataset较小的时候。 之前对神经网络有过了解的人都知道，虽然一个两层网络在理论上可以拟合所有的分布，但是并不容易学习得到。因此在实际中，我们通常会增加神经网络的深度和广度，从而让神经网络的学习能力增强，便于拟合训练数据的分布情况。在卷积神经网络中，有人实验得到，深度比广度更重要。然而随着神经网络的加深，需要学习的
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2024-01-14 19:35:20
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文章目录第一周：深度学习的实用层面训练、开发、测试集偏差、方差机器学习基本步骤L2正则化Dropout（随机失活）正则化其它正则化方法正则化输入神经网络的权重初始化梯度检验第二周：优化算法Mini-Batch梯度下降法指数加权平均指数加权平均的偏差修正动量梯度下降法RMSpropAdam优化算法学习率衰减第三周：超参数调试、Batch正则化、程序框架调试处理为超参数选择合适的范围Batch No
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2023-10-13 19:29:49
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数据增强数据增强的作用数据增强的概述Keras实现数据增强自己实现数据增强 数据增强的作用深度学习有3个核心要素，分别是：优秀的算法设计高性能的计算能力大数据因此在我们拥有优秀的算法设计和高性能的计算能力的同时，我们也需要大量的高质量数据。 但是，对于个人，学校团队甚至普通的工程师团队来说，数据的搜集能力都是十分有限的。缺乏大量高质量的训练样本，便难以训练处一个具有很好泛化能力的模型。因此，我们
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2023-12-31 15:00:49
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增加网络层数和更换神经网络增加网络层数成果和收获存在的问题更换网络模型模型一模型二 增加网络层数成果和收获因为Resnet有不同的层数，所以直接在原来网络的基础上进行了修改，出乎意料的是很顺利的完成了。 于是分别采用18-layer、34-layer、101-layer的网络层数进行了对比。 而且我突发奇想将18-layer所有层的参数打开进行了训练，效果emmmm，看下一部分吧，哈哈！实验结果
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2023-09-05 17:47:43
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An Experimental Study on Speech Enhancement Based on Deep Neural Networks Yong Xu, Jun Du, Li-Rong Dai, and Chin-Hui Lee, Fellow, IEEE机翻 不准确 请见谅摘要本文提出了一种基于回归的语音增强框架，该框架使用具有多层深度架构的深度神经网络（DNN）。在DNN学习过程中
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2023-11-15 19:13:20
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图像几何变换图像频域增强图像变换的目的傅里叶变换空间频率的理解如何看频谱图从频域变回空间域 图像频域增强图像变换是图像频域增强技术的基础，也是变换域分析理论的基础，图像频域增强基于图像信号的频域模型。图像变换的目的简化图像的处理；便于图像特征的提取；图像压缩；从概念上增强对图像信息的理解。傅里叶变换在图像处理中，傅里叶变换一种有效而重要的方法，如：图像特征提取，频率域滤波，周期性噪声的去除，图像
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2024-01-08 12:13:42
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分析
在神经网络数据集加载过程中，我对比了是否启用数据增强的模型好坏，数据集，训练代数都保持相同，只改变数据加载是是否开启数据增强这一个变量，最后的结果发现开启数据增强后各项参数都低于不开启数据增强的模型，这是否说明不开启数据增强的模型更好？
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这种现象不一定说明不开启数据增强的模型更好，可能有其他原因导致结果出现差异。数据增强通常可以帮助模型提高泛化能力，避免过拟合，特别是在数据量较少的情
原创
精选
2024-09-11 00:14:38
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在机器学习或者深度学习的问题中，因为受制于图像采集的方式，投入的精力和图像标注的难度等，用于训练的图像数量可能非常有限。这种情况下，可能出现模型过拟合，训练后的模型泛化能力差等问题，降低模型的实际使用能力，这种现象在医学图像的深度学习中尤其常见。为了在有限的数据下得到更好的分类，检测和分割的结果，往往需要使用数据增强的方式，通过对图像的旋转，加入噪声，仿射变换等方式增加数据量。这里我们就介绍一个p
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2024-02-02 08:35:58
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在面对一个具体问题的时候该确定网络结构呢？到底是不用隐层呢？还是一个隐层？两个隐层或更多？每个层的尺寸该多大？ 首先，要知道当我们增加层的数量和尺寸时，网络的容量上升了。即神经元们可以合作表达许多复杂函数，所以表达函数的空间增加。例如，如果有一个在二维平面上的二分类问题。我们可以训练3个不同的神经网络，每个网络都只有一个隐层，但是每层的神经元数目不同：（更大的神经网络可以表达更复杂的函数。数据是用
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2023-08-11 20:25:39
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python代码可以自己扩充图像数据集。 无论我们喜欢Keras还是Pytorch，我们都可以使用丰富的资料库来有效地增广我们的图像。 但是如果遇到特殊情况：我们的数据集结构复杂（例如3个输入图像和1-2个分段输出）。我们需要完全的自由和透明度。我们希望进行这些库未提供的扩充方法。 对于这些情况以及其他特殊情况，我们必须能够掌握我们自己的图像增广函数。 而且，我每次都使用自己的函数。 因此，在本文
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2023-08-25 17:43:07
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本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：Image Augmentation Examples in Python翻译 | 就2 校对 | 老赵 整理 | 志豪Python中的图像增强示例我目前正在进行一项研究，审查图像数据增强的深度和有效性。本研究的目标是在有限或者少量数据的情况下，学习如何增加我们的数据集大小,来训练鲁棒性卷积
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2023-10-04 22:46:34
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GridMask Data Augmentation， ARXIV 2020代码地址：https://github.com/akuxcw/GridMask这篇论文提出了一种简单的数据增强方法，在图像分类、检测、分割三个任务进行实验，效果提升明显。1. Introduction作者首先回顾了数据增强（Data augmentation）方法，指出当前方法有三类：spatial transformat
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2024-01-29 12:24:15
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数据增强 文章目录数据增强常用的数据增强方法1.1 随机比例缩放主要使用的是1.2随机位置截取1.3 随机的水平和竖直方向翻转1.3 随机角度旋转1.4 亮度、对比度和颜色的变化 前面我们已经讲了几个非常著名的卷积网络的结构，但是单单只靠这些网络并不能取得很好的结果，现实问题往往更加复杂，非常容易出现过拟合的问题，而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法。 2012 年 AlexNet 在
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2023-08-28 18:39:05
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论文：Speeding up Convolutional Neural Networks with Low Rank Expansions论文链接：https://arxiv.org/abs/1405.3866摘要：本文的重点是加快卷积神经网络。 卷积神经网络虽然在一系列计算机视觉和机器学习任务中均能提供令人印象深刻的结果，但它们在计算上却要求很高，从而限制了其可部署性。卷积层通常会
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2023-12-26 20:56:59
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本文来自阿里巴巴在JVET Z次会议上的提案JVET-Z0074《NeuralNetwork Based Motion Compensati
原创
2022-06-06 11:05:25
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第四章–增强八股搭建神经网络 本讲目标： 用增强八股搭建神经网络。参考视频。 增强八股搭建神经网络0.回顾八股0.1-回顾六步法1.数据增强，扩充数据集1.1-API: tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator1.2-数据增强可视化2.断点续训，存取模型2.1-读取模型2.2-保存模型3.参数提取3.1-设置输出格式：np.set_poin
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2023-10-17 23:31:51
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今天，我们介绍一下关于计算机视觉领域数据增强的一些常用的方法。一、前言1. 为什么需要数据增强一般而言，比较成功的神经网络需要大量的参数，许许多多的神经网络的参数都是数以百万计，而使得这些参数可以正确工作则需要大量的数据进行训练，而实际情况中数据并没有我们想象中的那么多2. 数据增强的作用) 增加训练的数据量，提高模型的泛化能力) 增加噪声数据，提升模型的鲁棒性3. 如何获得大量的数据) 第一种方
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2024-01-31 10:02:37
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近日，一篇题为《Training Neural Networks with Very Little Data-A Draft》IEEE 论文提出了一种使用少量数据训练神经网络的新方法，即通过极坐标空间中的径向变换（radial transform) 实现图像增强。它并未改变数据的信息内容，而是改进了数据的多样性，并最终提升了神经网络的泛化表现。论文地址：https://arxiv.org/pdf/
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2023-11-30 15:23:09
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卷积神经网络 GoogLeNet1. 介绍 我们之前已经讲解过 AlexNet，在这个基础上我们来学习一下 GoogLeNet。 GoogLeNet 获得了 2014 年 ImageNet 挑战赛 (ILSVRC14) 的第一名。那么 GoogLeNet 是如何提升网络性能的呢？ 一般来说，提升网络性能最直
