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從0學(xué)CV：深度學(xué)習(xí)圖像分類(lèi) 模型綜述(3)

bileNetV1網(wǎng)絡(luò)使用了深度可分離卷積，除此之外，還提出了兩個(gè)超參數(shù)———寬度乘數(shù)α和決議乘數(shù)ρ，使得其可根據(jù)應(yīng)用的不同選擇不同的模型大小。架構(gòu)搜索的網(wǎng)絡(luò)模型NAS方法可分為3類(lèi)：基于設(shè)計(jì)不同搜索空間的NAS方法基于模型優(yōu)化的NAS方法其他改進(jìn)的NAS方法

MindSpore實(shí)驗(yàn)體驗(yàn)——基于MindSpore深度學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)圖片分類(lèi)應(yīng)用

看到MindSpore出實(shí)驗(yàn)教程非常棒，先體驗(yàn)一下再說(shuō)實(shí)驗(yàn)非常簡(jiǎn)單，也是深度學(xué)習(xí)最基礎(chǔ)的minst手寫(xiě)體數(shù)字識(shí)別。希望以后可以多增加一下其他方向上的教程，讓更多人了解并且使用MindSpore郵箱：997385374@qq.com

【啃書(shū)吧：深度學(xué)習(xí)與MindSpore實(shí)踐】第二章 2.3 分類(lèi)問(wèn)題算法

目標(biāo)是完成第二章2.3節(jié)分類(lèi)問(wèn)題算法（P19-P22）。與回歸問(wèn)題不同，分類(lèi)問(wèn)題的輸出不再是連續(xù)值，而是離散值 ，即樣本的類(lèi)別。分類(lèi)問(wèn)題在現(xiàn)實(shí)中應(yīng)用非常廣泛，例如區(qū)分圖片上的貓和狗、手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別、垃圾郵件分類(lèi)、人臉識(shí)別等。分類(lèi)問(wèn)題有二分類(lèi)（是或否）和多分類(lèi)（多個(gè)類(lèi)別中差別哪一類(lèi)）

深度學(xué)習(xí)分類(lèi)任務(wù)常用評(píng)估指標(biāo)

義是在所有被預(yù)測(cè)為正的樣本中實(shí)際為正的樣本的概率，意思就是在預(yù)測(cè)為正樣本的結(jié)果中，我們有多少把握可以預(yù)測(cè)正確，其公式如下： Precision = TP/(TP+FP) 缺點(diǎn)：預(yù)測(cè)的結(jié)果只有1例正例，并且是正確的，精準(zhǔn)率為100%。實(shí)際又很多預(yù)測(cè)錯(cuò)誤的負(fù)例，即真實(shí)的正例。 場(chǎng)景

機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi)

為了獲得概念的學(xué)習(xí)。典型的概念學(xué)習(xí)主要有示例學(xué)習(xí)。（2）規(guī)則學(xué)習(xí)：學(xué)習(xí)的目標(biāo)和結(jié)果為規(guī)則，或者為了獲得規(guī)則的學(xué)習(xí)。典型規(guī)則學(xué)習(xí)主要有決策樹(shù)學(xué)習(xí)。（3）函數(shù)學(xué)習(xí)：學(xué)習(xí)的目標(biāo)和結(jié)果為函數(shù)，或者說(shuō)是為了獲得函數(shù)的學(xué)習(xí)。典型函數(shù)學(xué)習(xí)主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。 （4）類(lèi)別學(xué)習(xí)：學(xué)習(xí)的目標(biāo)和結(jié)果為

【Mindspore學(xué)習(xí)】【多標(biāo)簽分類(lèi)】是否有圖像多標(biāo)簽分類(lèi)樣例

【功能模塊】實(shí)現(xiàn)圖片多標(biāo)簽分類(lèi)， 比如： 一張圖的標(biāo)簽為‘貓’和‘狗’；【操作步驟&問(wèn)題現(xiàn)象】1、如何構(gòu)建訓(xùn)練集2、模型樣例

MindSpore在線(xiàn)體驗(yàn)感受“基于MindSpore深度學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)圖片分類(lèi)應(yīng)用”

建議：1.  希望MindSpore能夠支持Adam優(yōu)化器；          2.  同樣的網(wǎng)絡(luò)及參數(shù)，MindSpore的訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)要高于tensorflow，希望能優(yōu)化一下。郵箱：chaojililin@163.com

NLTK-008：分類(lèi)文本（有監(jiān)督分類(lèi)的更多例子）

在處理對(duì)話(huà)時(shí)，把話(huà)語(yǔ)看作說(shuō)話(huà)者所做的一種行為是很有用的。這個(gè)解釋是最簡(jiǎn)單的表述行為的(表述行為的)語(yǔ)句如“我原諒你”或“我打賭你不能爬那座山。”但是問(wèn)候語(yǔ)、問(wèn)題、答案、斷言和說(shuō)明都可以被認(rèn)為是基于言語(yǔ)的行為類(lèi)型。識(shí)別對(duì)話(huà)言語(yǔ)下的對(duì)話(huà)行為是理解對(duì)話(huà)的重要的第一步。 NPS語(yǔ)料庫(kù)中，有超過(guò)10000個(gè)

【機(jī)器學(xué)習(xí)界的“Hello World“ 】Logistic 分類(lèi)回歸算法 （二元分類(lèi) & 多元分類(lèi)）

3)hθi?(x)=P(y=i∣x;θ)(i=1,2,3)，用于預(yù)測(cè) y=iy= iy=i 的概率，為了做出預(yù)測(cè)，我們向分類(lèi)器輸入一個(gè)xxx，期望獲得預(yù)測(cè)，我們需要在這三個(gè)回歸分類(lèi)器中運(yùn)行輸入xxx，選出結(jié)果中概率最大的一個(gè)（最可信）的那個(gè)分類(lèi)器，就是我們要的類(lèi)別。 》 總結(jié)一下： 用的算法是線(xiàn)性函數(shù)，但是通過(guò)sigmoid

【深度學(xué)習(xí)】嘿馬深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)性知識(shí)教程第6篇：深度學(xué)習(xí)進(jìn)階,2.4 BN與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)優(yōu)【附代碼文檔】

知道批梯度下降與MiniBatch梯度下降的區(qū)別 知道指數(shù)加權(quán)平均的意義 知道動(dòng)量梯度、RMSProp、Adam算法的公式意義 知道學(xué)習(xí)率衰減方式 知道參數(shù)初始化策略的意義 了解偏差與方差的意義 知道L2正則化與L1正則化的數(shù)學(xué)意義 知道Droupout正則化的方法 了解早停止法、數(shù)據(jù)增強(qiáng)法的其它正則化方式

【深度學(xué)習(xí)】嘿馬深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)性知識(shí)教程第4篇：深度學(xué)習(xí)進(jìn)階,2.2 梯度下降算法改進(jìn)【附代碼文檔】

度下降算法的步長(zhǎng)會(huì)變得非常小，需要訓(xùn)練的時(shí)間將會(huì)非常長(zhǎng)。 2.2.1.2 局部最優(yōu) 鞍點(diǎn)（saddle）是函數(shù)上的導(dǎo)數(shù)為零，但不是軸上局部極值的點(diǎn)。通常梯度為零的點(diǎn)是上圖所示的鞍點(diǎn)，而非局部最小值。減少損失的難度也來(lái)自誤差曲面中的鞍點(diǎn)，而不是局部最低點(diǎn)。 在訓(xùn)練較大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、存

MindSpore在線(xiàn)體驗(yàn)感受“基于MindSpore深度學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)圖片分類(lèi)應(yīng)用”

體驗(yàn)mindspore的用戶(hù)，有點(diǎn)疑惑這次體驗(yàn)想突出什么？從教程上看，很用心，每一步都有詳細(xì)背景和操作方法，用戶(hù)一步步體驗(yàn)下來(lái)，大致了解mindspore的訓(xùn)練和推理接口。我作為用戶(hù)，看到這個(gè)活動(dòng)，想到的是mindspore在華為云上提供了資源，給沒(méi)有板子的愛(ài)好者提供了方便，但是

【機(jī)器學(xué)習(xí)界的“Hello World“ 】Logistic 分類(lèi)回歸算法 （二元分類(lèi) & 多元分類(lèi)）

3)hθi?(x)=P(y=i∣x;θ)(i=1,2,3)，用于預(yù)測(cè) y=iy= iy=i 的概率，為了做出預(yù)測(cè)，我們向分類(lèi)器輸入一個(gè)xxx，期望獲得預(yù)測(cè)，我們需要在這三個(gè)回歸分類(lèi)器中運(yùn)行輸入xxx，選出結(jié)果中概率最大的一個(gè)（最可信）的那個(gè)分類(lèi)器，就是我們要的類(lèi)別。 》 總結(jié)一下： 用的算法是線(xiàn)性函數(shù)，但是通過(guò)sigmoid

基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)——FashionMNIST時(shí)裝分類(lèi)

基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)——FashionMNIST時(shí)裝分類(lèi) 經(jīng)過(guò)前面三章內(nèi)容的學(xué)習(xí)，我們完成了以下的內(nèi)容： 對(duì)PyTorch有了初步的認(rèn)識(shí) 學(xué)會(huì)了如何安裝PyTorch以及對(duì)應(yīng)的編程環(huán)境 學(xué)習(xí)了PyTorch最核心的理論基礎(chǔ)（張量&自動(dòng)求導(dǎo)） 梳理了利用PyTorch完成深度學(xué)習(xí)的主要步驟和對(duì)應(yīng)實(shí)現(xiàn)方式

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的分類(lèi)

能獲得最大利益的習(xí)慣性行為。和標(biāo)準(zhǔn)的監(jiān)督式學(xué)習(xí)之間的區(qū)別在于，它并不需要出現(xiàn)正確的輸入/輸出對(duì)，也不需要精確校正次優(yōu)化的行為。強(qiáng)化學(xué)習(xí)更加專(zhuān)注于在線(xiàn)規(guī)劃，需要在探索（在未知的領(lǐng)域）和遵從（現(xiàn)有知識(shí)）之間找到平衡。在現(xiàn)實(shí)生活中，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)部分：    數(shù)據(jù)挖掘（Data

Python深度學(xué)習(xí)入門(mén)——手寫(xiě)數(shù)字分類(lèi)

層（layer）是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心組件，它是一種數(shù)據(jù)處理模塊，你可以將它看成數(shù)據(jù)過(guò)濾器。進(jìn)去一些數(shù)據(jù)，出來(lái)的數(shù)據(jù)變得更加有用。大多數(shù)深度學(xué)習(xí)都是將簡(jiǎn)單的層鏈接起來(lái)，從而實(shí)現(xiàn)漸進(jìn)式 的數(shù)據(jù)蒸餾（data distillation）。深度學(xué)習(xí)模型就像是數(shù)據(jù)處理的篩子，包含一系列越來(lái)越精細(xì)的數(shù)據(jù)過(guò)濾器（即層）。

【轉(zhuǎn)載】集成學(xué)習(xí)的分類(lèi)