这个课题是我上学期应该做的，结果拖到现在才完成，有点不好意思，做完了才发现很简单，但是就是平时偷懒，呵呵。现在来记录各个步骤，以便以后的研究。前提是给风景图像和卡通图像分类。使用的工具是SVM-KM，基于matlab平台。1。准备200多幅用于训练的图像，一般采用jpg的，因为是彩色图像便于识别，最好用相同尺寸的，比如桌面背景的这种图片。2。采用特征提取算法对这些图像进行提取。我采用的是颜色直方图
# 使用 Keras 实现 MLP 图像分类与调参指南
在这篇文章中，我将带你一步一步地实现一个多层感知器（MLP）来进行图像分类，同时也会介绍如何使用 Keras 进行参数调优。这个过程将包括数据准备、模型构建、训练与评估等步骤。
## 过程概览
首先，我们可以用一个表格来展示整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|
这篇论文给了我们非常多的炼丹技巧，我们可以将这些技巧放迁移到我们自己的数据集上获得效果提升，是非常实用的一篇论文了。
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2021-08-13 11:04:18
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# Python支持向量机分类调参优化指南
在机器学习中，支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法。当我们用Python来实现SVM时，调参（超参数调整）是提升模型性能的关键步骤。本文将带你走过“Python支持向量机分类调参优化”的整个流程。
## 流程概述
下面是调参优化的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备数据集 |
| 2
一、learning rate 简述lr全称learning rate（一下简称lr），是机器学习和深度学习中最为重要的超参数之一，会影响模型训练结果的好坏，有时候甚至会直接导致整个模型无法使用。lr最直接的可观测的影响就是loss值的变化，较大的学习率会更容易收敛也更容易出现陷入局部最优解的情况，而过大的学习率会导致loss无法收敛甚至出现nan的情况；较小的学习率更容易找到全局最优解但是los
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2024-03-26 23:39:53
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调参数是深度学习工作中，必不可少的一步。“得参数者，得天下“那么，调参的方法常见的有哪些？小编为您总结一番~01寻找合适的学习率(learning rate)学习率是一个非常非常重要的超参数在面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集时，学习率的最合适的值都是不确定的，所以，我们无法光凭经验来准确地确定学习率的值。策略：在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。下图利用fast
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2024-03-18 20:15:06
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卷积神经网络（CNN）是一种在计算机视觉和图像处理中广泛应用的深度学习模型。然而，由于CNN的复杂性和参数量的增加，过拟合问题经常出现，导致模型在训练集上表现良好但在测试集上泛化能力较差。本文将介绍过拟合问题的原因，并提供一些常见的解决方法，以帮助提高CNN模型的泛化能力和减少过拟合现象。如何解决CNN模型中的过拟合问题？数据增强（Data Augmentation）：数据增强是通过对训练数据进行
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2024-08-08 22:18:37
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调参
原创
2021-07-12 14:39:54
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做dl也有一段时间了，积累了一些经验，也在网上看到一些别人的经验。 为了面试，结合知乎上面的问答，我也总结了一下，欢迎大家补充。知乎 深度学习调参有哪些技巧？一. 初始化 有人用normal初始化cnn的参数，最后acc只能到70%多，仅仅改成xavier，acc可以到98%。二.从理解CNN网络以产生直觉去调参数的角度考虑，应该使用可视化 可视化（知乎用户 杨军）1.Visualize L
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2024-04-07 08:42:23
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from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import cross_val_score
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2024-04-21 23:04:35
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目录转换器（transformer）和估计器（estimator）K-近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）算法模型选择与调优交叉验证（Cross-validation）GridSearchCV API朴素贝叶斯（Naive Bayes） 算法MultinomialNB 和 GaussianNB 区别决策树（Decision Tree）随机森林 转换器（t
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2023-08-21 22:47:27
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在
深度学习中，有许多不同的深度网络结构，包括卷积
神经网络(CNN或convnet)、长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)等。
在计算机视觉领域，对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果N网络最初的诞生收到了动物视觉神经机制的启发，目前已成功用于机器视觉等领域中。
技术博客Towards Data Science最近发布了
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2024-08-14 09:16:19
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1.简介Insight Face(RetinaFace)在2019年提出的最新人脸检测模型，原模型使用了deformable convolution和dense regression loss， 在 WiderFace 数据集上达到SOTA。截止2019年8月，原始模型尚未全部开源，目前开源的简化版是基于传统物体检测网络RetinaNet的改进版，添加了SSH网络的检测模块，提升检测精度，作者提供
"Editor$Edit$txbTitle":"这是绕过登录的标题：北京-宏哥"， 以上所述是小编给大家介绍的python接口自动化参数关联接口详解整合，}r2 = s.post(url2， 'XXX') # 填上面抓包内容c.set('.Cnblogs.AspNetCore.Cookies'，希望带小伙伴进一步巩固胜利的果实，那我们想办法将这个参数提取出来就可以了 二、提取参数 1、我们需要的参
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2023-10-14 23:03:04
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cnn调参技巧记录，好的参数不光可以加速模型收敛，而且可以有效的避免很多错误。当然在很多简单任务中可能完全随机的模型初始参数，简单的一些建议学习率以及动量都可以得到一个比较满意的结果，比如单一，简单的降质模型下的图像生成，类别简单少量的一些分类任务等，不好的初始化参数是可以应对简单任务的。但是对于复杂任务就很难了，因为初始化参数选择的不好，导致结果十分不可控。因为不好的初始化参数导致结果很不可靠，
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2024-04-25 13:03:25
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在机器学习中，模型的参数调整是非常重要的一件事，如果能找到合适的参数，那么模型的泛化能力就会得到很大的提升。但现实是，模型有很多参数，而且这些参数的取值范围也都很大。如果用人工手动去调整，既费时又费力。好在，scikit-learn给我们提供了一个自动调参的解决方案——网格搜索。GridSearchCV，它存在的意义就是自动调参，只要把参数输进去，就能给出最优化的结果和参数。但是这个方法适合于小数
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2024-08-17 15:50:02
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文章目录前言一、Ray Tune是什么？二、使用步骤1.安装包2.引入库3.读入数据（与Ray Tune无关）4.构建神经网络模型（与Ray Tune无关）5.模型的训练和测试（与Ray Tune无关）6.构建“Trainable”7.超参搜索总结 前言本文以PyTorch框架构建的卷积网络模型做分类任务为例介绍如何使用Ray Tune进行自动调参，相关代码引自官网文档。一、Ray Tune是什
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2023-10-20 22:39:57
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https://github.com/facebookresearch/multigrainMultiGrain: a unified image embedding for classes and instancesAbstractMultiGrain是一种网络架构，产生的紧凑向量表征，既适合于图像分类，又适合于特定对象的检索。它建立在一个标准分类主干上。网络的顶部产生包含粗粒度和细
大家好，欢迎来到专栏《调参实战》，虽然当前自动化调参研究越来越火，但那其实只是换了一些参数来调，对参数的理解和调试在机器学习相关任务中是最基本的素质，在这个专栏中我们会带领大家一步一步...
原创
2022-10-12 16:31:36
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先定义一下图像分类，一般而言，图像分类分为通用类别分类以及细粒度图像分类那什么是通用类别以及细粒度类别呢？这里简要介绍下：
通用类别是指我们日常生活中的一些大类别物体，比如说，奔驰，宝马，法拉利什么的都可以归到车这个大类别，因为他们视觉特征(形状，外观等)非常相似；
细粒度类别这里就不仅仅要知道他们是奔驰，宝马了，更加要知道他们是奔驰哪个车系，比如S150，宝马7系(ps:这都不算最细粒
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2024-03-17 16:44:31
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