NWPU VHR-10目标检测数据集中的ground truth，统一为256x256有时候在使用的时候很不方便，因此需要将宽和高指定为真实的宽和高，python的源代码如下，from xml.etree.ElementTree
验证精度、验证Loss的影响 1 问题 在探索mnist数据集过程中，学习率的不同，对我们的实验结果，各种参数数值的改变有何变化，有何不同。 学习率对精度和损失的影响研究。...训练周期=100 学习率= [0.1, 0.01, 0.001, 0.0001] (1) 不同学习率下的训练精度曲线； (2) 不同学习率下的训练Loss曲线； (3) 不同学习率下的验证精度曲线； (...4) 不同学习率下的验证Loss曲线； 2 方法 在前面的学习过程中，我们已经完成了固定学习率lr=0.001情况下，训练精度，验证精度，训练loss，验证loss的结果，所以说我们只需要加一个循环，通过遍历学习率列表...，验证精度曲线，学习率为0.1的曲线变化较大，且精度不是很高，在第四张图上，Loss变化较大，且基本比其他三条线高 从第一张图上来看，学习率为0.01、0.001、0.0001时，精度基本上维持在94%...在第三张图上的验证精度曲线，学习率为0.0001情况下，随着训练次数的增加，精度基本不变，训练精度为0.001情况下，精度随训练次数的增加有少浮的上下移动。
1 问题 在学习深度学习的过程中，欲探究激活函数Relu对精度和损失的影响。 2 方法 测试设置激活函数时和没有设置激活函数时网络的性能。...=10) # feature特征 # (5.3) 定义数据在网络中的流动 x就表示输入 # x - 28*28的图像 def forward(self, x): x=torch.flatten...#目标: y_hat越来越接近y #算法：mini-bacth 梯度下降 #优化器 #具体实现梯度下降算法的传播 #SGD随机梯度下降学习度 #y=ax+b...#评价标准：验证集的精度 best_acc=0 for epoch in range(50): print('-'*50) print(f'eopch:{...，模型的准确率和损失率都时比较稳定地上升和下降，但是在上升和下降地过程中会出现抖动地情况，但是使用激活函数之后，模型的准确率和损失率就会上升和下降的非常平滑，更有利于实验的进行，以及对模型行为的预测。
1 问题 Batch_size(批尺寸)首先决定的是下降的方向，是机器学习中一个重要参数，所以本文主要探索不同的batch_size对精度和损失的影响。...2 方法 绘制不同batch_size下的训练和验证精度、损失图，并进行对比来研究其影响。 数据集：我们采用的是MNIST数据集，它由60000个训练图像和10000个测试图像组成。...基础参数配置： 训练周期： 100 学习率： 0.001 优化器： SGD 这里我选择的batch_size是32、64、128、256，其一是因为有一些理论说GPU对2的幂次的batch_size可以发挥更佳的性能...收敛到最大精度所需的 epoch 越多。...3 结语 针对Batch_size对精度和损失的影响研究问题，提出绘制不同batch_size下的精度和损失图，并进行对比的方法，通过曲线对比，就目前来说是较小的批量训练性能更好。
不过不管怎么样，当前研究者们都从理论上探索了宽度和深度的下限，表明宽度和深度是缺一不可的。 2.2、网络宽度对模型性能的影响 网络的宽度自然也不是越宽越好，下面我们看看网络的宽度带来的性能提升。...我们看一下Mobilenet网络的结果，Mobilenet研究了网络的宽度对性能的影响，通过一个乘因子来对每一层的宽度进行缩放，它们试验了1, 0.75, 0.5和0.25共4个值。 ?...3 如何更加有效地利用宽度？ 从前面的结果我们可知，网络的宽度是非常关键的参数，它体现在两个方面：(1) 宽度对计算量的贡献非常大。(2)宽度对性能的影响非常大。...这一次的网络宽度对模型性能的影响就说到这里，更多请大家至我的知乎live中交流。 参考文献 [1] Eldan R, Shamir O....总结 深度学习成功的关键在于深，但是我们也不能忘了它的宽度，即通道数目，这对于模型性能的影响不亚于深度，在计算量上的影响甚至尤比深度更加重要。
图像分类是计算机视觉的重要领域，它的目标是将图像分类到预定义的标签。近期，许多研究者提出很多不同种类的神经网络，并且极大的提升了分类算法的性能。...本文将介绍在数据量很少的情况下，如何使用PaddlePaddle进行迁移学习图像分类。 为什么用PaddlePaddle ？...明天将介绍keras版～ 关键词：迁移学习，免费GPU，图像分类 步骤一 收集数据： 为什么很多教程一开头都介绍手写数字识别？就因为数据已经整理好了。其中的数据处理过程并不讲。...步骤三： 编辑代码、训练模型 新建项目之后，进入项目就是打开了notebook界面 ? 按流程来，我们先将上传的数据集和代码解压。...PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/image_classification/scripts/train 经过以上步骤，就可以训练出一个高准确率（最高可达99%以上）的图像分类模型
学习率直接影响模型的收敛状态，batchsize则影响模型的泛化性能，两者又是分子分母的直接关系，相互也可影响，因此这一次来详述它们对模型性能的影响。 2. 学习率如何影响模型性能？...2.1、初始学习率大小对模型性能的影响 初始的学习率肯定是有一个最优值的，过大则导致模型不收敛，过小则导致模型收敛特别慢或者无法学习，下图展示了不同大小的学习率下模型收敛情况的可能性，图来自于cs231n...2.2、学习率变换策略对模型性能的影响 学习率在模型的训练过程中很少有不变的，通常会有两种方式对学习率进行更改，一种是预设规则学习率变化法，一种是自适应学习率变换方法。...确定学习率上下界的方法则可以使用LR range test方法，即使用不同的学习率得到精度曲线，然后获得精度升高和下降的两个拐点，或者将精度最高点设置为上界，下界设置为它的1/3大小。...如果真的要衰减，可以尝试其他办法，比如增加batch size，学习率对模型的收敛影响真的很大，慎重调整。 参考 【AI不惑境】学习率和batchsize如何影响模型的性能？
Emerging Cross-lingual Structure in Pretrained Language Models 这篇论文发表在ACL’20，作者研究了多语言掩码语言建模问题，并详细研究了影响这些模型对跨语言迁移的几个有效因素...模型对于不同语言的学习是相似的，模型可以通过对学习跨语言具有相似含义的文本表示进行对齐来减少它们的模型容量。...BERT模型的相似性 单语言BERTs对齐 使用该方法来衡量相似度，X和Y表示单语言Bert的输出特征 Word-level对齐 对单语言bert的对齐能力进行实验，使用双语词典MUSE benchmark...单语对齐的结果表明，我们可以通过一个简单的线性映射对单语BERT模型的上下文进行对齐，并将这种方法用于跨语言迁移。模型在中间层取得了最好的迁移对齐性能，而不是最后一层。...神经网络相似性 使用下述公式来衡量单语言模型的跨语言相似度 CKA similarity 对于单语和双语模型，前几层具有最高的相似性，这解释了为什么之前的工作发现冻结mBERT底层有助于跨语言迁移。
一.width:auto和width:100%的区别 1.width:100%的作用是占满它的参考元素的宽度。...其实不一样，我们用控制台的盒模型的检查器看一下： ?...在设置width:100%后，子元素“溢出”了父元素 【注意】宽度默认为width:auto，但高度默认height:0 二.浮动/定位对width:auto和width:100%的影响 1.浮动/定位对...:100%无影响（这里不做展示） 2.浮动／定位对width:auto的影响 2.1默认情况下，width:auto占满一行 不做展示 2.2子元素相对定位，无影响，仍占满一行 不做展示 3.3子元素绝对定位...刚刚不是还说好浮动 ==脱离文档流 == 不占其他元素的物理空间的吗？对啊，这里说的是元素，并不是文本。浮动元素会影响文本的位置！
他对当前图像领域使用深度学习的矛盾做了深刻的反思：一方面效果绝佳，另一方面却缺乏数学上的优雅，对领域基础知识没有很大贡献。是该坚守传统严谨的方法，但在最终结果上落后于人，还是该拥抱深度学习？...但不幸的是，所有这些伟大的实际成就都几乎没有理论或基本范式的理解。此外，从理论上看，在学习过程中所采用的优化方法是高度非凸（highly non-convex）和难解的（intractable）。...这样的模型可以用于图像降噪，也可以用于其他的图像处理任务。但最重要的是，这样的模型能够让我们发现从数据中提取知识的新方法，并拓展我们的视野。...风格迁移就是这样一个例子，比如谷歌的 Deep Dream 项目，其结果令人惊艳，技术思路也十分巧妙。...在我看来，深度学习这股巨浪不可能不对图像领域产生影响。因此，我愿意让深度学习影响我的研究团队的想法和行动。但是，我们继续坚守寻求数学上的优雅，清楚地了解我们想法的原理。
Impacts of ignorance on the accuracy of image classification and thematic mapping ignorance（文章中侧重于缺乏监督样本）对图像分类和主题映射准确性的影响...还简要讨论了对由专题图做出的其他估计的影响，例如阶级面积。使用主题地图时，在解释和使用分类准确性评估时需要格外小心，因为有时它们可能无法很好地反映地图的属性。...尽管未经训练的类别会影响软分类，但与严格的准确性评估有关的这些问题和其他问题，并没有单纯地考虑将重点放在分类的相对幅度和地图准确性上。...3.分类与地图精度之间的关系 将术语“分类精度”与对一组训练好的类别进行分类的精度相关，并且将地图精度设为主题地图的精度，该主题地图是由于将分类器应用于感兴趣区域的图像而产生的，其中可能包括未训练的类别...在基本情况下说明了与比例尺地图和分类精度的简单关系，突出了地图和分类精度之间任何差异的大小是未经训练的班级人数的函数。
在训练深度神经网络时，研究人员和工程师们需要面对许多挑战，如训练效率低下、过拟合问题等。本文将介绍一些深度学习模型优化的技巧，旨在提高训练效率和模型精度。 1....模型压缩与剪枝 深度学习模型通常有大量的参数，导致模型较大，计算量大。模型压缩和剪枝技术可以减少模型的大小和计算量，提高模型在嵌入式设备上的应用性能。...知识蒸馏（Knowledge Distillation）：将一个复杂模型的知识迁移到一个小型模型，保持模型性能的同时减小模型大小。 6....模型并行与分布式训练 对于较大的深度学习模型，单机训练可能会面临内存和计算资源不足的问题。模型并行和分布式训练技术可以将模型训练任务分割成多个部分，分别在多个设备上进行训练，加快训练速度。...通过合适的数据预处理、批量归一化、学习率调整等技巧，可以加速训练过程，提高模型性能。此外，模型压缩、并行训练和自动化超参数调整等方法也为深度学习模型优化提供了更多可能性。
介绍 大多数图像去噪器技术专注于去除AWGN（高斯白噪声）。通常，噪声是综合添加的并且涉及各种技术来去除这些图像。但是随着深度学习的进步，重点已转向为现实世界中的嘈杂彩色图像设计降噪架构。...具有干净且嘈杂的图像对，我们可以训练深度学习卷积体系结构以对图像进行降噪。图像去噪效果可能是肉眼可见的。我使用PSNR和SSIM指标来衡量图像去噪器性能。...对这些低质量图像进行降噪以使其与理想条件下的图像相匹配是一个非常苛刻的问题。 将归纳到DL的问题 我们有两个图像对，一个是嘈杂的，另一个是干净或真实的图像。我们训练卷积架构以消除噪声。这不是分类问题。...例如，如果图像大小是30003000，我从一个完整的图像中获得了300300总共100张图像，以避免在调整大小后丢失信息 由于mrdn模型是过拟合的，采用了正则化和dropout 使用新的概念，如PRelu...激活，iwt和dwt(小波变换)与mwrcanet模型 结论 三种模型均获得了较好的结果。
目录机器学习和人工智能在绘图计算中的应用场景关键技术实际案例分析发展趋势挑战与对策结论案例分析：机器学习和人工智能对未来绘图计算的影响引言机器学习（ML）和人工智能（AI）在绘图计算领域的应用正在改变传统的设计和绘图方式...通过自动化设计生成、图像识别和增强现实等技术，AI和ML提高了绘图的效率和精度。本案例分析将探讨机器学习和人工智能对未来绘图计算的影响，并提供实际案例和代码示例展示其应用。1....1.2 图像识别与处理通过图像识别技术，AI可以自动识别和处理图像中的元素，如建筑物、家具等，提升设计的精度和效率。计算机视觉技术在图像识别和处理中的应用尤为突出。...2.2 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是一种深度学习模型，通过生成网络和判别网络的对抗训练，可以生成逼真的图像和设计方案。GAN在自动化设计生成和图像处理中的应用非常广泛。...2.3 自然语言处理自然语言处理技术可以理解和处理用户的文本输入，将其转化为设计需求和约束条件，辅助自动化设计生成。2.4 计算机视觉计算机视觉通过对图像和视频数据的分析，实现对图像元素的识别和处理。
选自本人知乎对于：求问:调参是否能对深度学习模型的性能有极大提升？...的回答 具体内容如下： ZFNet可以去了解一下，处于Alex Net和VGG Net之间的结构，2013年的Image Net冠军。相较于Alex Net修改了些参数。...其实 VGG也算Alex调参出来的 从上述图表中可以发现，越简单网络调参提升越大。这基本有两个原因造成，1，简单网络可以优化的空间多，2，简单网络成绩一般，比较容易提升。...其实ResNet V2，也算通过V1调参优化出来的，提升就没有多么明显了。 但是其实个人ResNet V2贡献更大，虽然提升效果一般，但是提出了一种通用提升残差块方法，应用更加广泛。
0.ChatGPT大模型带来的影响 0.1 ChatGPT带来信息化革命性创新，目前尚不能处理专业知识但成长很快 2023年虽然才开始不久，但毫无疑问ChatGPT是今年最重大的科技话题之一。...网络安全将是人工智能支出增长最快的细分市场，相关支出的复合年增长率(CAGR)高达22.3%，Forrester发布该报告时ChatGPT尚未出现，经过验证后的Chat GPT将极大推动后续以人工智能和机器学习为支撑技术的网络安全市场进一步繁荣...0.3 Chat GPT的广泛应用将推动数据安全需求升级 ChatGPT基于问题交互式学习进化的方式出现，相当于将传统网络安全和数据安全建立的内外网的网格彻底刺破，相当于ChatGPT在以回答问题的形式收集和分析数据...会议报告名为“ChatGPT - the impact of Large Language Models on Law Enforcement（ChatGPT - 大型语言模型对执法的影响）”，该报告概述了...欧洲刑警组织的专家们指出，ChatGPT可能为以下三个犯罪领域提供了便利： 1、欺诈和社会工程：ChatGPT高度逼真的文本生成能力使其成为网络钓鱼的有力工具。
模型、训练、算法这几个概念是机器学习和深度学习的最基础，现在看来有必要说明一下。 以下所有解释均仅限于人工智能领域。 模型 模型是什么？...模型和普通程序不一样的是：后者是人类直接编写出来的，而前者则是经有另外一个人类编写的训练程序训练出来的。 从某种意义上可以说，模型是程序产生的程序。...A（普通程序）和C（训练程序）都是人类编写出来的；而B（模型）则是C运行的结果（输出）。 2. A和B对输入输出的处理是静态的；而C对输入输出的处理是动态的。...b2仅具备从Dataset_2中学习到的知识；而b1’ 除了Dataset_2，还学习了Dataset_1中的知识——这一部分不是通过直接的训练，而是通过已经训练出来的b1间接得到的。...相当于b1先学习了Dataset_1中蕴含的知识，再移交（transfer）给了b1’ . 顺便说一下，方式 ii）又叫做迁移学习（Transfer Learning），是不是有点耳熟？ ?
，以及各种超参数的影响，论文中增加了对最新ViT模型的研究结果。...此外，在ImageNet上取得更高的准确率通常意味着在一组多样化的下游任务上有更好的性能，例如对破损图片的鲁棒性、对out-of-distribution数据的泛化性能和对较小分类数据集的迁移学习。...文中同时研究了神经网络超参数对感知分数的影响，如宽度、深度、训练步数、权重衰减、标签平滑和dropout 对于每个超参数，存在一个最优精度，提高精度可以改善感知评分，但这个最优值相当低，并且在超参数扫描中很早就可以达到...ViTs由应用于输入图像的一组Transformer块组成，ViT模型的宽度是单个Transformer块的输出神经元数，增加宽度可以有效提高模型的精度。...在这篇文章中，研究人员采用了两个依赖于图像全局表示的感知函数，即捕捉两个图像之间的风格相似性的神经风格迁移工作中的风格损失函数和归一化的平均池距离函数。
0.ChatGPT大模型带来的影响 0.1 ChatGPT带来信息化革命性创新，目前尚不能处理专业知识但成长很快 2023年虽然才开始不久，但毫无疑问ChatGPT是今年最重大的科技话题之一。...会议报告名为“ChatGPT - the impact of Large Language Models on Law Enforcement（ChatGPT - 大型语言模型对执法的影响）”，该报告概述了...欧洲刑警组织的专家们指出，ChatGPT可能为以下三个犯罪领域提供了便利： 1、欺诈和社会工程：ChatGPT高度逼真的文本生成能力使其成为网络钓鱼的有力工具。...LMFlow 项目地址：https://github.com/OptimalScale/LMFlow 该项目由香港科技大学统计和机器学习实验室团队发起，致力于建立一个全开放的大模型研究平台，支持有限机器资源下的各类实验...更强的NLP能力：增强AI对自然语言的理解和响应，使其更接近人类。 集成机器学习：允许AI不断学习和改进，随着时间的推移适应用户需求和偏好。
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