这是译自斯坦福CS231n课程笔记image classification notes，由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译。本篇教程由杜客翻译完成。...因此，我们采取的方法和教小孩儿看图识物类似：给模型很多图像数据，让其不断去学习，学习到每个类的特征。这就是数据驱动方法 既然第一步需要将已经做好分类标注的图片作为训练集，下面就看看训练数据集长什么样？...—————————————————— 假设现在我们有CIFAR-10的50000张图片（每种分类5000张）作为训练集，我们希望将余下的10000作为测试集并给他们打上标签。...Nearest Neighbor算法将会拿着测试图片和训练集中每一张图片去比较，然后将它认为最相似的那个训练集图片的标签赋给这张测试图片。上面右边的图片就展示了这样的结果。...首先，我们将CIFAR-10的数据加载到内存中，并分成4个数组：训练数据和标签，测试数据和标签。
尽管它们学习输入数据然后生成输出数据，但与人类学习者不同，它们并不思考它们生成的结果是否符合语言学要求（比如相关性，文风，重复性以及隐藏含义）。换句话说，他们不“练习”写作。 2. 肤浅的学习者。...第三个方向：评判未曾见过的分布和任务 用监督学习去解决一个问题的标准方法包涵以下几步 1.决定如何标注数据 2.手动标注数据 3.把已经标注的数据分成训练集，测试集和验证集。...如果可以的话，通常建议确保训练，测试和验证集均有同样的分布。 4.决定如何表达输入。 5.学习从输入到输出的映射函数。 6.选取合适的度量，在测试集上验证学习效果。...当把它与当前的任务、其他信号和某些推断相关联，便可以发挥监督作用，无需任何大规模的注释工作。 Percy Liang认为，如果训练和测试数据分布一致，“任何具有足够数据的表达模型都可以完成任务。”...最后，我们应该处理那些未曾见过的数据分布和任务，否则“任何具有足够数据的模型都能完成任务。”显然，训练这样的模型更难，效果也不会马上就很好。
本文中采用的数据集就是著名的“MNIST数据集”。它的收集者之一是人工智能领域著名的科学家——Yann LeCu。这个数据集有60000个训练样本数据集和10000个测试用例。...所以，规范的方法的是将数据集拆分成三个集合：训练集、交叉验证集、测试集，然后依次训练参数、超参数，最终得到最优的模型。 因此，上图可以进一步细化成下图： ? 或者下图： ?...第一个命令的功能是：将数据集拆分成三个集合：训练集、交叉验证集、测试集。 第二个命令的功能是：生成神经网络对象，神经网络结构为三层，每层节点数依次为（784, 30, 10）。...因为阿拉伯数字总共有10个，我们就要将样本分成10个类别，因此输出层我们采用10个节点。...7、神经网络如何优化：训练超参数与多种模型对比 由以上分析可知，神经网络只需要74行代码就可以完成编程，可见机器学习真正困难的地方并不在编程，而在你对数学过程本身，和对它与现实问题的对应关系有深入的理解
详细介绍了超参数调整与模型在测试集上的评估两个步骤。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。...这里我们选择使用K-Fold交叉验证，而不是将训练集直接分成单独的训练集和验证集，那样会减少我们可以使用的训练数据量。在k-折交叉验证中，原始样本被随机划分为k等份子样本。...具体结果如下： 随着模型使用的树的个数增加，训练集误差和测试集误差都会减少。但是，训练集误差比测试集误差下降得快很多。...我们已经得到了最终的测试集预测值，接下来我们就可以评估他们是否与真实值有着明显的偏差了。...结论 在本篇文章中，我们介绍了机器学习工作流程中的以下几个步骤： 使用随机网格搜索和交叉验证进行超参数调整 在测试集上评估最佳模型 本次工作的结果表明，机器学习适用于本次任务-使用能源数据建立一个模型，
AI应用之基于Keras的交通标志识别CloudLite认证计划通过在线学习和动手实践的方式，系统介绍计算机图形处理、数据集、模型结构、模型训练、模型测试的基础概念并进行了环境搭建、模型训练、模型测试的实操讲解...除此之外，本课程将带领大家完成交通标志的识别，应用图像分类模型判断当前图片是否是交通标志，如左转、右转、调头、限行等，并且通过自定义的简单数据集，应用人工智能算法，可以实现较高准确率的输出。...通过这种方式，帮助学习者深入了解人工智能应用，全方位提升学习者对人工智能的理解和实践能力。 此认证现已正式对外发布。...了解模型训练的关键参数 理解模型测试数据的含义 学习如何操作界面 ●动手实践的学习目标： 学习Keras和tensorflow的搭建 使用Keras完成分类模型训练 使用训练的模型对图片进行预测 了解模型训练过程中的基本概念与代码使用...、图片基础概念、数据集基础、模型结构、模型训练、模型测试、环境搭建操作讲解、模型训练操作讲解、模型测试操作讲解、内容总结等10个部分，可帮助学习者快速掌握人工智能基础知识，学习时长约60分钟 ●动手实践
找到了这个需求后，Facebook的AI研究团队开发了一个新的开源平台用来一次性跨越多任务，训练和测试对话模型。...问和答这种方式是特别有用的，因为评估比其他形式的对话框简单：如果问题的答案是已知的（即，数据集被标记），那么我们可以快速检查答案是否正确。...• 句子完成（完形填空）：在这个测试中，代理器必须在对话框中的下一个语句中填入一个缺失的单词。虽然这是另一个专门的对话框任务，数据集采集很便宜，评估很简单。...在ParlAI选择一个任务和在命令行中指定它一样简单。如果数据集尚未使用，ParlAI会自动下载它。因为所有的数据集都在ParlAI都会以相同的方式处理，对话代理可以在它们的训练和测试之间切换。...代理可以是一个学习者，如机器学习的系统，或一个硬编码的机器人，用来与学习者互动，如游戏中的非玩家角色。最后，老师是一种和学习者交流的代理，例如，实现了以前列出的任务。
据说，在ParlAI的帮助下，往工作流里拉入一个数据集，就像写命令行一样简单。 在形式上，ParlAI和其他训练和测试方案很类似，例如OpenAI的Gym或者DeepMind的Lab。...语句完成（完形填空）：在这项测试中，agent需要填写对话中缺失的某个表达。这是另一种专门的对话任务，但数据集的制作成本很低，而评价方式也很简单。...如果数据集尚未被使用过，那么ParlAI将会自动下载。由于ParlAI对所有数据集都采用同样的处理方式（利用单一的对话API），对话agent可以在所有数据集中进行训练和测试的切换。...通过提供由逗号分隔的列表，例如命令行-t babi, squad，你可以同时指定多个任务（多任务）。通过命令行-t #qa，你可以指定所有问答数据集。...这使我们可以解决各种对话问题，包括强制学习和完全受监督学习，同时确保所有数据集遵从同样的标准。当研究者建立新模型时，他们可以方便地将模型应用于多个任务。
3.1 语义粒度与文本长度 语义粒度是指对文本是否分词，以词还是以字来表示一个句子的输入特征。...如果数据没有脱敏，可以直接用github上训练好的词向量；否则就自己训练。...，在词和字级别上数量是否相等即可。...5.2 假标签(Pseudo Label) 假标签是一种半监督方法： 通过训练集训练好的模型，去预测测试集的结果 把测试集这个结果作为测试集的标签，和训练集混合在一起训练模型 一般模型能忍受10%的噪音...，所以建议假标签方法不要一股脑把所有测试集和训练集混合，尽量保持比例在10：1附近。
图1-1展示了这样的训练集，其中包含不同的猫和狗的图片。直观而言，更大和更多样化的训练集可使计算机（或人）更好地完成学习任务，这是因为更广泛的例子可以赋予学习者更多的经验。 ?...▲图1-1 包含六只猫（左图）和六条狗（右图）的训练集，这个数据集用来训练区分猫和狗图片的机器学习模型 2. 设计特征 考虑一下你自己是如何区分猫和狗的图片的。为了将二者分开，你会关注什么？...为了成功地训练计算机完成此项任务（或者任何更一般的机器学习任务），我们需要给它提供设计合理的特征，或者更理想情况下，让它自己找到这样的特征。...基于当前问题，我们在图1-4中展示了由三幅新的猫和狗的图片组成的测试集。 ?...最后，还要用设计的特征训练一个新的模型，并用同样的方式来测试，看它与原来的模型相比是否有所改进。
AI应用之基于keras的交通标志识别CloudLite认证计划通过在线学习和动手实践的方式，系统介绍计算机图形处理、数据集、模型结构、模型训练、模型测试的基础概念并进行了环境搭建、模型训练、模型测试的实操讲解...除此之外，本课程将带领大家完成交通标志的识别，应用图像分类模型判断当前图片是否是交通标志，如左转、右转、调头、限行等，并且通过自定义的简单数据集，应用人工智能算法，可以实现较高准确率的输出。...通过这种方式，帮助学习者深入了解人工智能应用，全方位提升学习者对人工智能的理解和实践能力。 此认证现已正式对外发布。...了解模型训练的关键参数 理解模型测试数据的含义 学习如何操作界面 ●动手实践的学习目标： 学习keras和tensorflow的搭建 使用Keras完成分类模型训练 使用训练的模型对图片进行预测 了解模型训练过程中的基本概念与代码使用...、图片基础概念、数据集基础、模型结构、模型训练、模型测试、环境搭建操作讲解、模型训练操作讲解、模型测试操作讲解、内容总结等10个部分，可帮助学习者快速掌握人工智能基础知识，学习时长约60分钟 ●动手实践
这与许多标准的机器学习技术不同，那些技术只会对单个任务进行训练然后用训练中的例子来进行测试。...__ 在元学习中，该模型被训练来学习“元训练集”中的任务。训练中有两种优化机制 - 学习新任务的学习者和训练学习者的元学习者。元学习的方法通常分为三类：递归模型，度量学习和学习优化。...递归模型 这些方法训练一个递归模型，例如LSTM，按顺序接收数据集，然后处理来自任务的新输入。...元学习者通常是一个递归网络，所以它可以记住自己之前是如何更新学习者的学习模型的。元学习者可以通过强化学习或监督学习进行训练。...↩ 由Vinyals等人介绍 '16和Ravi＆Larochelle '17，MiniImageNet基准测试与Omniglot测试相同，但使用ImageNet数据集的一个子集的真实RGB图像。 ↩
这些参数并不是由我们提供，而是由计算机通过学习获得。 这样一来，这个过程可以被理解为一个优化问题。我们初始定义一个模型并提供初始的参数值。然后再向模型输入图像数据集和已知的正确标签。这就是训练的过程。...当训练完成，模型参数被固定下来，并可以被用于图像集以外的图像分类。 在训练期间，模型的预测结果与真实值进行比较。这些信息被用于更新参数值。在测试过程中就不再有反馈，模型只是产生标签。...TensorFlow TensorFlow是机器学习的开源软件库，它由Google在2015年发布并很快成为全世界的研究者和学习者中最流行的机器学习库之一。它在图像分类模型中承担重要作用。...将数据分为训练集和测试集非常重要。我们并不知道我们的模型在遇到训练数据集或测试数据集的时候是否有相同的表现。最糟的情况在于，模型记录下了它看过的所有图像。...关于过度拟合和为什么建议将数据分成2个或者3个数据集，可以参考Coursera上吴恩达（Andrew Ng）机器学习课程的节选视频。
然后，任务学习者在各自的私有数据上单独训练他们的特定任务模型，以获得个性化的模型。 定理 2....跨设备数据集的预处理方式不同：在跨设备中，把客户端分成训练 / 验证 / 测试；在 cross-silo 的场景中，把每个客户端的本地数据集分成训练 / 验证 / 测试集。 预处理跨设备的数据集。...首先，将客户端随机分成三个不相干的集合：训练、验证（用于超参数调整）和测试（用于最终评估）。...其次，将每个验证和测试客户端的本地样本分成两个同等大小的集合：一个个性化集合和一个评估集合。...为了评估这种设置，作者把每个 silo 的本地样本分成三组：训练组、验证组和测试组。
使用 ParlAI 将数据集拉入工作流程像写下一行命令那样简单。 这使研究人员可以快速访问基准测试数据集，如 SQuAD， bAbI 任务和 WebQuestions。...这并不是说 AI 研究社区以前无法完成这项工作，而是 FAIR 正在努力激励团队定期将更多的数据集带入他们的工作。...FAIR 团队希望在未来建立自己的排行榜，以推动整个生态的进步。 ParlAI 的形式与其他训练和测试解决方案类似，例如 OpenAI 的 Gym 和 DeepMind 的 Lab。...认识到这一需求，Facebook AI Research（FAIR）团队已经建立了一个新的开源平台，用于在多任务中训练和测试对话模型，并且一次就能完成。...由于所有数据集在ParlAI（使用单个对话API）中都是以相同的方式进行处理的，因此对话智能体可以在任何训练和测试之间切换。
他们尝试了两种方法： 目标修改:通过添加中毒样本来修改训练数据集，目的是使最终模型对带有错误特定标签的特定图像进行错误分类。...这个过程的理论细节很复杂，所以我们简单来说：首先要求元学习者预测学习者超出评估的K-Steps的表现，然后根据这一预测来优化。换句话说，元学习者生成了自己的目标并进行优化。...该模型遵循现有的每个模态训练方法，在自然语言处理和视觉理解、多任务和多模态推理以及光流方面产生强大的结果。...作者声称，他们的观察结果总体上对诸如上游数据的大小以及结构选择等似乎是稳健的。他们还探索了超参数选择的影响：是否有些超参数对于上游非常有利，但却不能有效地转化为下游任务？是的！...在训练中，给定两个开始和结束的锚句，一个对比损失是由一个在锚句内的肯定句形成的这个肯定句落入了锚句在潜在空间中的"布朗桥"表征中，然后把负样本推出去。
教育领域：实时测量学习者对学习内容与学习过程中的情绪变化（如注意力集中、理解困惑、厌恶度等） 接下来就是现有产品的测试啦！...最终得到的结果如下所示：数据集大小是：微笑和中性表情各 1000 张，嘟嘴表情经过处理以后最终剩下 761 张 ? 我们对数据集进行 9:1 的比例进行拆分，拆分成训练集和测试集 6....若想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。...预训练网络（pretrained network）是一个保存好的网络，之前已在大型数据集（通常是大规模图像分类任务）上训练好。...如果这个原始数据集足够大且足够通用，那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效地作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于各种不同的计算机视觉问题，即使这些新问题涉及的类别和原始任务完全不同。
他们尝试了两种方法： 目标修改:通过添加中毒样本来修改训练数据集，目的是使最终模型对带有错误特定标签的特定图像进行错误分类。...这个过程的理论细节很复杂，所以我们简单来说：首先要求元学习者预测学习者超出评估的K-Steps的表现，然后根据这一预测来优化。换句话说，元学习者生成了自己的目标并进行优化。...该模型遵循现有的每个模态训练方法，在自然语言处理和视觉理解、多任务和多模态推理以及光流方面产生强大的结果。...作者声称，他们的观察结果总体上对诸如上游数据的大小以及结构选择等似乎是稳健的。他们还探索了超参数选择的影响:是否有些超参数对于上游非常有利，但却不能有效地转化为下游任务?是的!...在训练中，给定两个开始和结束的锚句，一个对比损失是由一个在锚句内的肯定句形成的这个肯定句落入了锚句在潜在空间中的"布朗桥"表征中，然后把负样本推出去。
一个学习者（learner）输入样本的训练集（training set of examples）（xi，xj），其中xi = (xi,1,......例如，k近邻算法分类一个测试集，是通过寻找k个最相似的训练样本，预测他们中最主要的集合。超平面- 基于形成每个分类的特征组合从而预测具有最高值的组合的类。...在训练集上做得很好很简单（只是记住示例）。机器学习初学者最常见的错误是测试训练数据和成功的错觉。如果所选择的分类器之后再对对新数据进行测试，它通常不比随机猜测更好。...所以，如果你聘请某人建立一个分类器，一定要保留一些数据给自己和测试他们给你的分类器。...在机器学习的早期，没有得到广泛赞同的是因为需要一直保持训练和测试数据分离。 部分是因为，如果学习者具有非常有限的表示（例如，超平面），训练和测试误差之间的差异可能不大。
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