中科院渣渣博肆僧一枚

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编程算法

用户4464657

自适应学习率算法

神经网络研究员早就意识到肯定是最难设置的超参数之一,因为它对模型的性能有显著的影响。损失通常高度敏感域参数空间中的某些方向,而不敏感于其他。动量算法可以在一定程...

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用户4464657

k-均值聚类

k-均值聚类是一种表示学习算法。k-均值聚类算法将训练集分成k个靠近彼此不同样本聚类。因此我们可以认为该算法提供了k维的one-hot编码向量h以表示输入x。当...

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用户4464657

构建机器学习算法

激活所有的深度学习算法都可以被描述为一个相当简单的配方:特定的数据集、代价函数、优化过程和模型。例如,线性回归算法由以下部分组成,X和y构成的数据集,代价函数:

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用户4464657

为什么要使用验证集

大多数机器学习算法都有超参数,可以设置来控制算法的行为。超参数的值不是通过学习算法本身学习出来的(尽管我们可以设计一个嵌套的学习过程,一个学习算法为另一个学习算...

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用户4464657

自然图像目标检测数据集汇总

所有的标注图片都有Detection需要的label, 但只有部分数据有Segmentation Label。 VOC2007中包含9963张标注过的图片, ...

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用户4464657

tf.reverse()和tf.transpose()

很显然可以看出,axis=[3]的时候也就是在最里面那一层进行reverse,axis=[2]的时候就是在倒数第二层进行reverse,那么就是对两个三维数组分...

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用户4464657

tf.GraphKeys

用于图形集合的标准名称。标准库使用各种众所周知的名称来收集和检索与图关联的值。比如tf.Optimizer子类默认优化tf.GraphKeys下收集的变量。如果...

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用户4464657

tf.summary

在TensorFlow中,最常用的可视化方法有三种途径,分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化、利用TensorF...

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用户4464657

动量(momentum)和Nesterov动量

虽然随机梯度下降仍然是非常受欢迎的优化方法,但其学习过程有时会很慢。动量方法旨在加速学习,特别是处理高曲率、小但一致的梯度,或是带噪声的梯度。动量算法积累了之前...

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用户4464657

python 字典(Dictionary) items()方法

Python 字典(Dictionary) items() 函数以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组。

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用户4464657

tf.ConfigProto类

tf.ConfigProto()主要的作用是配置tf.Session的运算方式,比如gpu运算或者cpu运算,设置性质如下:

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用户4464657

梯度下降及其优化

偏导数刻画了函数沿坐标轴方向的变化率,但有些时候还不能满足实际需求。为了研究函数沿着任意方向的变化率,就需要用到方向导数。

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用户4464657

tf.train

1、tf.train.queue_runner.add_queue_runner函数

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用户4464657

tf.squeeze

转载地址:https://blog.csdn.net/loseinvain/article/details/78994695

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用户4464657

nms算法的原理及其基于tensorflow的实现

非极大值抑制算法(Non-maximum suppression, NMS)的本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素。

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用户4464657

NotFoundError (see above for traceback): Restoring from checkpoint failed. This is most likely due t

在训练并保存模型时遇到的错误,解决方法是在ckpt目录前面加个点就可以解决,如下图:

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用户4464657

python和C的主要区别

C语言是编译型语言,经过编译后,生成机器码,然后再运行,执行速度快,不能跨平台,一般用于操作系统,驱动等底层开发。python是编译型还是解释型这个界限并不明显...

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用户4464657

基于tensorflow的图像处理(一)TFRecord输入数据格式

tensorflow提供了一种统一的格式来存储数据,这个格式就是TFRecord,TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.Example Prot...

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用户4464657

基于tensorflow的图像处理(四) 数据集处理

除队列以外,tensorflow还提供了一套更高的数据处理框架。在新的框架中,每一个数据来源被抽象成一个“数据集”,开发者可以以数据集为基本对象,方便地进行ba...

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用户4464657

基于tensorflow的图像处理(二) tf.image的使用方法

对图像进行预处理,可以尽量避免模型受到无关因素的影响。大部分图像识别问题中,通过图像预处理过程可以提高模型的准确率。

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