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PyTorch ImageNet 基于预训练六大常用图片分类模型的实战
迁移学习
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
在本教程中，我们将深入探讨如何对 torchvision 模型进行微调和特征提取，所有这些模型都已经预先在1000类的Imagenet数据集上训练完成。 本教程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构，并将直观展示如何微调任意的PyTorch模型。由于每个模型架构是有差异的，因此没有 可以在所有场景中使用的微调代码样板。然而，研究人员必须查看现有架构并对每个模型进行自定义调整。
磐创AI
2019-09-19
4.3K
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PyTorch专栏（五）：迁移学习
迁移学习
pytorch
机器学习
神经网络
深度学习
实际中，基本没有人会从零开始（随机初始化）训练一个完整的卷积网络，因为相对于网络，很难得到一个足够大的数据集[网络很深, 需要足够大数据集]。通常的做法是在一个很大的数据集上进行预训练得到卷积网络ConvNet, 然后将这个ConvNet的参数作为目标任务的初始化参数或者固定这些参数。
磐创AI
2019-09-11
947
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探索学习率设置技巧以提高Keras中模型性能 | 炼丹技巧
keras
迁移学习
https
图像处理
网络安全
学习率是一个控制每次更新模型权重时响应估计误差而调整模型程度的超参数。学习率选取是一项具有挑战性的工作，学习率设置的非常小可能导致训练过程过长甚至训练进程被卡住，而设置的非常大可能会导致过快学习到次优的权重集合或者训练过程不稳定。
磐创AI
2019-07-23
2.5K
0
称霸Kaggle的十大深度学习技巧
迁移学习
深度学习
编程算法
NLP 服务
神经网络
在各种Kaggle竞赛的排行榜上，都有不少刚刚进入深度学习领域的程序员，其中大部分有一个共同点：
磐创AI
2019-07-17
742
0
如何入手卷积神经网络
迁移学习
python
文件存储
jupyter notebook
从 Alex Krizhevsky 及其朋友通过 ImageNet 公布这项技术至今，不过才七年。ImageNet 是一个大规模图像识别竞赛，每年都会举办，识别种类达 1000 多种，从阿拉斯加雪橇犬到厕纸应用尽有。之后，他们又创建了 AlexNet，获得了 ImageNet 竞赛冠军，远超第二名。
磐创AI
2019-06-05
671
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