我们已经介绍过很多解析机器学习模型的方法，例如如pdp、LIME和SHAP，但是这些方法都是用在表格数据的，他们能不能用在神经网络模型呢？今天我们来LIME解释CNN。
编者按：路面峰值附着系数是实现车辆精确运动控制的关键参数。现有的路面识别方法多是基于车辆动力学构建状态观测器实现。此类方法通常适用于车辆加速和减速期间，在轮胎力饱和的情况下，例如在强制动条件下，确定摩擦系数是可行的。困难在于在更正常的驾驶环境下获得摩擦估计，也就是当轮胎滑移率较小时的估计（路面附着利用较低）。实际的道路环境往往复杂多变，而此类方法的收敛速度往往不足以实现实时估计的要求。因此，如何实现高精度实时的路面识别方法将会是此类方法研究的难点与重点。与此同时，基于机器视觉的路面识别方法的优势在于探测范围广、预测性强，但是易受环境中的光线等因素干扰，未来此类方法的研究重点会放在抗干扰能力和对图像识别准确率上。而基于车辆动力学的识别方法与基于图像的识别方法的有效结合，可以充分解决实时性与准确性冲突的问题，基于图像的识别方法为基于车辆动力学的识别方法提供预测的参考输入，可以提前获悉前方路面的特征，使得智能驾驶系统的性能得到提升。
麻省理工学院的研究人员设计出一种方法，通过检测模型什么时候犯了不该犯的错误，来评估对于各种任务来说，该机器学习模型的稳健性。
你想开始进行深度学习吗? 这有一篇关于Keras的深度学习的文章（地址见下方链接），对图像分类的神经网络做了一个总体概述。然而，它缺少一个关键的因素——实际的动手练习。本文将试图填补这一空白。 文章：
在本文中，作者将向大家介绍其在 Kaggle 植物幼苗分类大赛（https://www.kaggle.com/c/plant-seedlings-classification）中所使用的解决方案。本文作者曾经位列该项赛事排行榜榜首达数月之久，并最终斩获第五名。作者使用的方法普适性非常强，可以用于其它的图像识别任务。 众所周知，Kaggle 是一个进行预测建模及数据分析的竞赛平台。在这个平台上，统计学家和数据科学家竞相构建最佳的模型，这些模型被用于预测、描述公司和用户上传的数据集。这种众包的方式之所以被广为接受，是因为对于同一个预测建模任务来说，可能存在无数种解决策略，但是想要事先知道哪种技术或分析方法是最有效的几乎不可能。[1]
雷锋网 AI 研习社按，在本文中，作者将向大家介绍其在 Kaggle 植物幼苗分类大赛（https://www.kaggle.com/c/plant-seedlings-classification）中所使用的解决方案。本文作者曾经位列该项赛事排行榜榜首达数月之久，并最终斩获第五名。作者使用的方法普适性非常强，可以用于其它的图像识别任务。雷锋网(公众号：雷锋网) AI 研习社将原文编译整理如下。
卷积神经网络是一种专为处理图像和视频而设计的深度学习算法。它以图像为输入，提取和学习图像的特征，并根据学习到的特征进行分类。
SPCA每年要收养7000到9000只动物，其中有一半是抛弃的宠物，例如猫，狗，兔子和豚鼠等。识别这些宠物需要一定的时间，可能会增加等待收养的时间。
当我们说卷积神经网络（CNN）时，通常是指用于图像分类的2维CNN。但是，现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络，即1维CNN和3维CNN。在本指南中，我们将介绍1D和3D CNN及其在现实世界中的应用。我假设你已经大体上熟悉卷积网络的概念。
TensorFlow和Keras最常见的用途之一是图像识别/分类。通过本文，您将了解如何使用Keras达到这一目的。
选自 Analyticsvidhya 机器之心编译 作者：DISHASHREE GUPTA 近日，Dishashree Gupta 在 Analyticsvidhya 上发表了一篇题为《Architecture of Convolutional Neural Networks (CNNs) demystified》的文章，对用于图像识别和分类的卷积神经网络架构作了深度揭秘；作者在文中还作了通盘演示，期望对 CNN 的工作机制有一个深入的剖析。机器之心对本文进行了编译，原文链接见文末。 引言 先坦白地说，
乳腺癌是全球第二常见的女性癌症。2012年，它占所有新癌症病例的12%，占所有女性癌症病例的25%。
在一个排列不变性的数据上神经网络是困难的。拼图游戏就是这种类型的数据，那么神经网络能解决一个2x2的拼图游戏吗? 什么是置换不变性（Permutation Invariance）? 如果一个函数的输出
先坦白地说，有一段时间我无法真正理解深度学习。我查看相关研究论文和文章，感觉深度学习异常复杂。我尝试去理解神经网络及其变体，但依然感到困难。 接着有一天，我决定一步一步，从基础开始。我把技术操作的步骤分解开来，并手动执行这些步骤（和计算），直到我理解它们如何工作。这相当费时，且令人紧张，但是结果非凡。 现在，我不仅对深度学习有了全面的理解，还在此基础上有了好想法，因为我的基础很扎实。随意地应用神经网络是一回事，理解它是什么以及背后的发生机制是另外一回事。 今天，我将与你共享我的心得，展示我如何上手卷积神经网
这是一篇长文教程，建议大家读不完的话一定要收藏，利用闲暇时光将其读完！更加欢迎将本文转发给同学、朋友、同事等。
LSTM 01：理解LSTM网络及训练方法 LSTM 02：如何为LSTMs准备数据 LSTM 03：如何使用Keras编写LSTMs LSTM 04：4种序列预测模型及Keras实现 LSTM 05：Keras实现多层LSTM进行序列预测 LSTM 06：如何用Keras开发CNN-LSTM LSTM 07：如何用Keras开发 Encoder-Decoder LSTM LSTM 08：超详细LSTM调参指南
在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在图像分类问题中取得了显著的成功。本文将使用TensorFlow或Keras编写一个简单的CNN模型来解决图像分类问题。
这篇文章记录了我参加 Kaggle 植物幼苗分类比赛 所采用的方法。我曾连续几个月占据榜首，并最终名列第五。这些方法通用性很好，可以应用到其他的图片分类任务中。（戳链接：https://www.kaggle.com/c/plant-seedlings-classification））
翻译 | 王柯凝 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） ▌介绍 关于卷积神经网络从交通灯识别到更实际的应用，我经常听到这样一个问题：“会否出现一种深度学习“魔法”，它仅用图像作为单一输入就能判断出食物质量的好坏？”简而言之，在商业中需要的就是这个： 当企业家面对机器学习时，他们是这样想的：欧姆蛋的“质量（quality）”是好的 这是一个不适定问题的例子：解决方案是否存在，解决方案是否唯一且稳定还没办法确定，因为“完成”的定义非常模糊（更不用说实现了）。虽然
随着深度学习的快速发展，各种神经网络模型涌现出来，CNN、Transformer和MLP（多层感知机）都是其中的代表。它们在不同的领域和任务中表现出色，但在某些方面也存在差异。本文将对它们进行比较，并探讨它们在不同场景下的优劣势。
之前因为学习Keras的缘故，看到一个图像检索的Demo，代码实现了输入一张查询照片，检索出最相似的n张照片的效果。
在今天博客的最后，你将会了解如何在你自己的数据库中建立、训练并评估一个卷积神经网络。
在本文中将介绍使用Python语言，基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络对四种动物图像数据集进行训练，观察其模型训练效果。
深度学习已经在各种领域取得了巨大成功，而卷积神经网络（CNN）作为其中的重要一员，在图像处理和计算机视觉领域表现出色。本博客将深入探讨CNN的基本原理、结构以及实际应用，旨在为读者提供对CNN的深刻理解。
图像识别是当今深度学习的主流应用，而Keras是入门最容易、使用最便捷的深度学习框架，所以搞图像识别，你也得强调速度，不能磨叽。本文让你在最短时间内突破五个流行网络结构，迅速达到图像识别技术前沿。
在本节中，您将加深对理论的理解，并学习有关卷积神经网络在图像处理中的应用的动手技术。 您将学习关键概念，例如图像过滤，特征映射，边缘检测，卷积运算，激活函数，以及与图像分类和对象检测有关的全连接和 softmax 层的使用。 本章提供了许多使用 TensorFlow，Keras 和 OpenCV 的端到端计算机视觉管道的动手示例。 从这些章节中获得的最重要的学习是发展对不同卷积运算背后的理解和直觉-图像如何通过卷积神经网络的不同层进行转换。
之前需要做一个图像分类模型，因为刚入门，拿cifar10数据集练了下手，试了几种优化方案和不同的模型效果，这里就统一总结一下这段学习经历。
欢迎来到AI for Social Good系列，将重点关注人工智能（AI）与流行的开源工具，技术和框架如何用于发展和改善社会的不同方面。“健康就是财富”也许是一个陈词滥调，但却非常真实！在这篇特别的文章中，将研究如何利用AI来检测疟疾，这是一种致命的疾病，并且有望建立一个低成本，有效和准确的开源解决方案。本文的目的是双重的 - 了解致命疾病疟疾的动机和重要性以及深度学习在检测疟疾方面的有效性。将在本文中介绍以下主要主题：
包括8351张狗图像，分为训练（6680）、验证（835）和测试（836）数据集，以及13233 张人脸。
大概介绍下：MNIST数字分类项目旨在使用机器学习技术来构建一个模型，能够自动识别手写数字的图像。这个项目是一个经典的图像分类任务，常用于入门级机器学习和深度学习示例。我们会使用MNIST数据集，这个数据集包含了一系列28x28像素的手写数字图像，从0到9。项目的目标是训练一个模型，能够准确地将这些手写数字图像分类到正确的数字标签。
开篇的这张图代表ILSVRC历年的Top-5错误率，我会按照以上经典网络出现的时间顺序对他们进行介绍，同时穿插一些其他的经典CNN网络。
卷积神经网络（Convolution Neural Networks，CNN）是一类包含卷积计算的前馈神经网络，是基于图像任务的平移不变性（图像识别的对象在不同位置有相同的含义）设计的，擅长应用于图像处理等任务。在图像处理中，图像数据具有非常高的维数（高维的RGB矩阵表示），因此训练一个标准的前馈网络来识别图像将需要成千上万的输入神经元，除了显而易见的高计算量，还可能导致许多与神经网络中的维数灾难相关的问题。
最近用keras跑基于resnet50，inception3的一些迁移学习的实验，遇到一些问题。通过查看github和博客发现是由于BN层导致的，国外已经有人总结并提了一个PR（虽然并没有被merge到Keras官方库中），并写了一篇博客，也看到知乎有人翻译了一遍：Keras的BN你真的冻结对了吗
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算的前馈神经网络，是基于图像任务的平移不变性（图像识别的对象在不同位置有相同的含义）设计的，擅长应用于图像处理等任务。在图像处理中，图像数据具有非常高的维数（高维的RGB矩阵表示），因此训练一个标准的前馈网络来识别图像将需要成千上万的输入神经元，除了显而易见的高计算量，还可能导致许多与神经网络中的维数灾难相关的问题。
在下篇文章中，我还会演示如何将训练好的Keras模型，通过几行代码将其部署到智能手机上。
https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/117409037
机器之心分析师网络 作者：Jiying 编辑：H4O 本文结合三篇最新的论文具体讨论计算机视觉领域中的物理攻击及检测方法，包括视觉领域和音频领域。 0、引言 对抗性攻击的概念首先由 Goodfellow 等人提出 [6]，近年来，这一问题引起了越来越多研究人员的关注，对抗性攻击的方法也逐渐从算法领域进入到物理世界，出现了物理对抗性攻击。文献[1] 中首次提出了利用掩模方法将对抗性扰动集中到一个小区域，并对带有涂鸦的真实交通标志实施物理攻击。与基于噪声的对抗性攻击相比，物理攻击降低了攻击难度，进一步损害了
简而言之：训练集就是用来告诉神经网络模型"这就是马的样子"、"这就是人的样子"等数据。
对抗性攻击的概念首先由 Goodfellow 等人提出 [6]，近年来，这一问题引起了越来越多研究人员的关注，对抗性攻击的方法也逐渐从算法领域进入到物理世界，出现了物理对抗性攻击。文献[1] 中首次提出了利用掩模方法将对抗性扰动集中到一个小区域，并对带有涂鸦的真实交通标志实施物理攻击。与基于噪声的对抗性攻击相比，物理攻击降低了攻击难度，进一步损害了深度学习技术的实用性和可靠性。
目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。
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图像文字作为信息传递的重要载体，图像文字识别对于高效化办公，场景理解等有着重要的意义。
人工智能领域中增长最快的子领域之一是自然语言处理（NLP），它处理计算机与人类（自然）语言之间的交互，特别是如何编程计算机以处理和理解大量自然语言数据。
【编者按】Springboard AI顾问、前Intel数据科学家Dipanjan (DJ) Sarkar全面介绍了迁移学习的概念、应用、优势、挑战，重点关注深度迁移学习。
作者 | 小白 来源 | 小白学视觉 导读 人工智能领域中增长最快的子领域之一是自然语言处理（NLP），它处理计算机与人类（自然）语言之间的交互，特别是如何编程计算机以处理和理解大量自然语言数据。 自然语言处理通常涉及语音识别、自然语言理解和自然语言生成等。其中，命名实体识别（NER）等信息提取问题正迅速成为NLP的基础应用之一。在这篇文章中，我们将分享一个解决执行NER时出现的最棘手问题之一的解决方案。 深度学习的最新发展导致了可用于实体提取和其他NLP相关任务的复杂技术的迅速发展。通常，企业级OC
类别激活图(CAM)是一种用于计算机视觉分类任务的强大技术。它允许研究人员检查被分类的图像，并了解图像的哪些部分/像素对模型的最终输出有更大的贡献。
在本节中，您将基于在上一节中学到的知识来执行复杂的计算机视觉任务，例如视觉搜索，对象检测和神经样式迁移。 您将巩固对神经网络的理解，并使用 TensorFlow 进行许多动手的编码练习。
在进入神经网络世界之前，让我们先谈一谈指纹？众所周知，没有两个人具有相同的指纹，但是我们可以建立一个CNN模型来从指纹图像中预测性别吗？让我们看看……
2019 年 3 月 6 日，谷歌在 TensorFlow 开发者年度峰会上发布了最新版的 TensorFlow 框架 TensorFlow2.0 。新版本对 TensorFlow 的使用方式进行了重大改进，使其更加灵活和更具人性化。具体的改变和新增内容可以从 TensorFlow 的官网找到，本文将介绍如何使用 TensorFlow2.0 构建和部署端到端的图像分类器，以及新版本中的新增内容，包括：
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