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数据增强：数据有限时如何使用深度学习 ？ （续）
翻译 | 赵朋飞 涂世文 整理 | 吴璇这篇文章是对深度学习数据增强技术的全面回顾，具体到图像领域。 这是《在有限的数据下如何使用深度学习》的第2部分。? 这些情况我们都经历过。 你精通机器学习的相关概念，并能将其应用于机器学习模型。 打开浏览器搜索相关数据，很可能会找到一系列数据以及上百幅相关照片...
【技术综述】深度学习中的数据增强（下）
今天带来深度学习中的数据增强方法的下篇。 我们将从以下几个方向入手。 1，介绍一下什么是无监督的数据增强方法。 2，简单介绍一下gan生成数据的应用。 3，介绍一下autoaugment为代表的网络自动学习数据增强策略的方法。 4，总结。 00 什么是无监督数据增强方法 我们先看看什么是有监督的数据增强方法。 它指的是...
一文道尽深度学习中的数据增强方法（上）
今天带来一次有关于深度学习中的数据增强方法的分享。 00 什么是数据增强 在深度学习项目中，寻找数据花费了相当多的时间。 但在很多实际的项目中，我们难以找到充足的数据来完成任务。 为了要保证完美地完成项目，有两件事情需要做好：1、寻找更多的数据； 2、数据增强。 本篇主要描述数据增强。 什么是数据增强呢？...
【技术综述】深度学习中的数据增强方法都有哪些？
提出mixup方法的作者们做了丰富的实验，实验结果表明可以改进深度学习模型在imagenet数据集、cifar数据集、语音数据集和表格数据集中的泛化误差，降低模型对已损坏标签的记忆，增强模型对对抗样本的鲁棒性和训练生成对抗网络的稳定性。 smote，samplepairing，mixup三者思路上有相同之处，都是试图将离散样本点连续化...
【数据】深度学习从“数据集”开始
如果说lenet-5是深度学习的hello world，那么mnist就是深度学习数据集里的“hello world”，看看文【1】的作者，yann lecun，y.bengio，patrick haffner就知道了。 如果你想了解早期学者们对gradient-basedlearning（基于梯度的学习方法）方法的一点努力，想了解为什么卷积神经网络需要local reception field（局部...
MIT 6.S094· 深度增强学习 | 学霸的课程笔记，我们都替你整理好了
mit6.s094 完整版授权中译视频 戳文末「阅读原文」翻译 | 田茜 涂世文 蒋成 整理 |吴璇本篇是 mit6.s094 第三讲深度强化学习的课程笔记。 如果你想对增强学习有一个简要的了解，这次课程超级适合你。 怎样教会系统在数据中感知世界并采取行动？? 一个人工智能系统需要实现的任务栈1. 环境：系统工作的世界。? 2...
2017年历史文章汇总|深度学习
1深度学习基础深度学习入门入门|详解机器学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法深度学习必备---用keras和直方图均衡化---数据增强batchnorm原理详解ai从业者搞懂---这10种深度学习方法---老婆孩子热炕头一步步教你理解lstm应用tf-slim快速实现迁移学习一文看懂常用的梯度下降算法 简单易懂的自动编码器深入浅出解读...
深度学习综述
本文上半部分深入浅出介绍深度学习的基本原理和核心优势，下半部分则详解cnn、分布式特征表示、rnn及其不同的应用，并对深度学习技术的未来发展进行展望。 原文链接：https:www.cs.toronto.edu~hintonabspsnaturedeepreview.pdf论文摘要深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示...
Airbnb利用深度学习增强平台的搜索建议
研究人员写道：“在无处不在的深度学习成功故事中，我们开始处于乐观的高峰期，认为深度学习将成为gbdt模型的替代品，并为我们带来惊人的收益...团队处理管道的第一次迭代，以逗号分隔值（csv）格式向tensorflow模型提供数据，仅使用了一小部分图形卡处理能力，大约25％（优化带来了17倍的加速，并将...
深度学习为什么需要那么多的数据？
前言深度学习近两年来发展极为迅速，在计算能力大大提高的情况下，很多深度学习方向的思想都得以实现。 但是，深度学习有一个令人头疼的缺点，那就是需要大量样本来进行训练才能达到较好的泛化。 虽然我们有迁移学习可以适当减少我们需要的数据量，亦或者，我们可以通过数据增强的方式来翻倍我们的数据：? 图像增强...
NanoNets：数据有限如何应用深度学习？
深度学习（创建人工智能的关键流程之一）也是同样的道理，火箭引擎就是深度学习模型，而燃料就是海量数据，这样我们的算法才能应用上。 ——吴恩达使用深度学习解决问题的一个常见障碍是训练模型所需的数据量。 对大数据的需求是因为模型中有大量参数需要学习。 以下是几个例子展示了最近一些模型所需要的参数数量：? ...
NanoNets：数据有限如何应用深度学习？
深度学习（创建人工智能的关键流程之一）也是同样的道理，火箭引擎就是深度学习模型，而燃料就是海量数据，这样我们的算法才能应用上。 ——吴恩达使用深度学习解决问题的一个常见障碍是训练模型所需的数据量。 对大数据的需求是因为模型中有大量参数需要学习。 以下是几个例子展示了最近一些模型所需要的参数数量：? ...
大数据深度学习下车辆厂牌型号识别
在样本大数据不断增加的同时，通过模型训练及深度学习，指标将不断提升。? 机动车厂牌型号的识别为违法车辆以及套牌车辆的有效监测提供了有力的手段，为保障人民人身安全和打击违法犯罪行为提供了有效的工具。 机动车厂牌型作为车辆识别的重要属性，在大数据深度学习背景下，未来将不断完善，并将推动为智能交通向...
深度学习训练数据不平衡问题，怎么解决？
这受到了杰里米·霍华德（jeremy howard ）的启发，我猜他在一次深度学习讲座（fast.ai course 课程的第1部分）里提到过这一点。 在开始选项2之前，我们先...我们特别考虑了两个选项：选项1 -对训练样本进行严格的数据增强（我们可以做到这一点，但因为我们只需要针对特定类的数据增强，这可能无法完全达到我们的...
深度学习 | GAN模式崩溃的理论解释
但是最优传输映射是brenier势能函数的梯度，brenier势能函数本身是连续的，因此深度神经网络应该来逼近brenier势能函数，而非传输映射。 更进一步，我们应该判断brenier势能函数的奇异点，即图2中的脊线和图6中的皱褶。 小结 基于真实数据的流形分布假设，我们将深度学习的主要任务分解为学习流形结构和概率变换两...
深度学习知识分享
当前基于最小批处理的随机梯度优化算法很难在多计算机中进行并行训练。 通常办法是利用图形处理单元加速学习过程。 然而单个机器gpu对大规模数据识别或相似任务数据集并不适用。 在深度学习应用拓展方面，如何合理充分利用深度学习在增强传统学习算法的性能仍是目前各领域的研究重点...
谷歌研究：通过自动增强来提高深度学习性能
计算机视觉深度学习的成功可部分归功于大量标记训练数据，随着质量提高，多样性和训练数据量，模型的性能通常会提高。 但是，收集足够的高质量数据来训练模型以实现良好性能通常是非常困难的。 解决这个问题的一种方法是将图像的对称性硬编码到神经网络体系结构中，这样它们就能更好地运行，或者让专家手动设计数据...
·深度学习中数据不均衡的处理方法
·深度学习中数据不均衡的处理方法 0、问题介绍 类别不均衡是指在分类学习算法中，不同类别样本的比例相差悬殊，它会对算法的学习过程造成重大的干扰。 比如在一个二分类的问题上，有1000个样本，其中5个正样本，995个负样本，在这种情况下，算法只需将所有的样本预测为负样本，那么它的精度也可以达到99.5%...
深度学习中超大规模数据集的处理
其实，这种方法在我们之前的示例中也有所涉及，在使用数据增强技术提升模型泛化能力一文中，我就介绍了通过数据增强技术批量扩充数据集，虽然那里并没有...毕竟我们需要聚焦到深度学习上。 再说，python提供了hdf5库，让读写hdf5文件简单得如同读写普通文本文件。 借助h5py模块，实现一个hdf5数据集读写类非常...
“深度学习+抠图增强”的牛刀小试——高效率的红外行人分类
基于深度学习的红外行人分类算法虽然能通过加深网络来提高算法性能，但深度神经网络的计算时间以及空间复杂度也会随之增加，使其在工业应用的成本耗费相当...图6展示了经过预处理的深度神经网络分类算法在三个数据集上的roc 曲线，以及同经典的深度神经网络分类算法的实验结果对比。 从结果可以看出，在lsi 及rif...
