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深度学习项目实战11 项目总结分析
迪哥有点愁了
2023-01-12 22:42:04
课时名称
课时知识点
深度学习项目实战11 项目总结分析
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项目
实战
(一):猫狗识别
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(一):猫狗识别 文章目录
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实战
(一):猫狗识别
项目
背景:数据读取:网络架构卷积神经网络训练
项目
背景: 猫狗识别是卷积神经网络的入门实战案例,目的在于计算机可以识别出图片中是猫还是狗?其中数据集分为两类,一类是猫的图片,一类是狗的图片,如图所示: 我们
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的步骤: 数据读取,读取猫与狗的训练集与测试集数据。 网络架构:编写代码,确定卷积神经网络结构,即卷积层,池化层的分布。 卷积神经网络训练:使用训练集训练卷积神经网络模型。 测试卷积神经网络效果:使用测试集验证卷积神经网络的
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基础与实战:Python实现
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是机器学习的一个重要分支,通过多层神经网络实现对数据的自动特征提取和建模。本文将介绍
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的基础概念、常用框架以及一个完整的实战
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,帮助读者从基础入门到实际应用。 目录
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概述
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基础 神经网络结构 前向传播与反向传播 激活函数 Python中的
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:手写数字识别
总结
1.
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概述
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通过
深度学习
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实验
总结
1.整体流程 2.熟悉数据 如吴恩达老师所说的,
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是二八定律:20%是模型设计,80%是数据。可见数据在整个算法设计中的重要性,在正式开始编码首先是熟悉数据。在以往做的几个
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中,我都会会费大量的时间和精力去熟悉了解
项目
是基于怎样的数据集做的。在观察数据集的过程中其实也是人的大脑在寻找提取特征,对数据中存在的问题和结构进行分类
总结
,这也是我最终模型结构的初级基础。在
分析
数据中具体如以下方面: 数据量大小,确定是否需要额外的数据集或者数据增强操作; 数据中各个类别是怎么分布的,是否存在数据不平问题,对
关于第一次
深度学习
项目
的
总结
这是第一次从头开始操作一个
深度学习
项目
,从数据预处理,model设计,搭建,训练,调参,基本上整个流程都走了一遍 半年之前我将计算机视觉几个任务的主要模型都熟悉了,像分类任务的vgg, alexnet, 目标检测的YOLO系列,SSD,RCNN,语义分割的Unet,FCN。在此之后,我要求具备深度网络的设计和实现能力。在复现了全卷积网络unet和yolo3之后,我想可以进入一个新的领域检验我所学习到的东西。 本次检验做的是单目自监督深度估计。其目标在于通过单张图像,输出图像中每个像素点与相机的距离。传统
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本文深入讲解了
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》,希望能对学习
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