在Fastai框架下,其实完成了前文所说的数据准备工作,就已经完成了深度网络训练的一半工作。剩下的就是学习器的构建以及训练效果的分析,也就是模型训练的部分。
可以说,Fastai的出现给Kaggle上很多以迁移学习为主的比赛带来了新的方法,冲击了很多传统框架,因为Fastai的封装更多更详细,使用者更方便。本文以一个简单的分类赛为例,介绍如何在Kaggle中使用Fastai取得不错的成绩。本文只列举代码的细节,主要是Fastai解决视觉问题的Pipeline,具体框架用法不多设计,我的系列博客已经具体讲解了。
在第四章中,我们学习了如何创建一个识别图像的神经网络。我们能够在区分 3 和 7 方面达到 98%以上的准确率,但我们也看到 fastai 内置的类能够接近 100%。让我们开始尝试缩小这个差距。
课程简介介绍道,本课程将从实现矩阵乘法和反向传播基础开始,到高性能混合精度训练,最新的神经网络架构和学习技术,以及介于两者之间的所有内容。它涵盖了许多构成现代深度学习基础的最重要的学术论文,使用“代码优先”教学方法,每个方法都从头开始在 Python 中实现并进行详解(还将讨论许多重要的软件工程技术)。整个课程包括大约 15 个课时和数十个交互式 notebooks,且完全免费、无广告,作为社区服务供使用。前五课时使用 Python、PyTorch 和 fastai 库;最后两节课使用 Swift for TensorFlow,并由 Jeremy Howard 和与Swift、clang 和 LLVM 的创建者 Chris Lattner 共同教授。
Fastai是一个课程平台,一个讨论社区,同样也是一个基于PyTorc的顶层框架。Fastai的理念就是让神经网络没那么望而生畏,其课程也是采用项目驱动的方式教学。(不同于很多深度学习课程先教授大量的数学基础,各有利弊。)
本章开始了一段旅程,我们将深入研究我们在前几章中使用的模型的内部。我们将涵盖许多我们以前见过的相同内容,但这一次我们将更加密切地关注实现细节,而不那么密切地关注事物为什么是这样的实际问题。
截止2022年11月8日,统计了下github中获星较多的pytorch生态库,有
Fast AI库主要涉及神经网络在如下四个领域的应用:collab(协同滤波问题)、tabular(结构化数据或者说表格数据处理)、text(自然语言处理)、vision(机器视觉)。对每一领域(除了collab),其下又会按照如下结构组织代码:
图像分类是一个认为几乎解决了的问题。有趣的是,你必须竭尽所能来提升额外的1%的准确率。当我参加“ Intel Scene Classification Challenge hosted by Analytics Vidhya(由Analytics Vidhya主办的英特尔场景分类挑战)”我非常喜欢这次比赛,因为我尝试从我的深度学习模型中榨干所有的潜力。下面的技术通常是可以应用到手头上的任何图像分类问题中去。
在这篇文章中,将讨论和实施Berthelot,Carlini,Goodfellow,Oliver,Papernot和Raffel [1]的“MixMatch:A Semiistic Approach to Semi-Supervised Learning;”。MixMatch于2019年5月发布,是一种半监督学习算法,其性能明显优于以前的方法。
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。
在第一章中,我们看到深度学习可以用于处理自然语言数据集并取得出色的结果。我们的示例依赖于使用预训练的语言模型,并对其进行微调以对评论进行分类。该示例突出了 NLP 和计算机视觉中迁移学习的区别:通常情况下,在 NLP 中,预训练模型是在不同任务上训练的。
【GiantPandaCV导读】learning rate对模型调优重要性不言而喻,想到超参数调优第一个可能想到的方法就是网格搜索Grid Search,但是这种方法需要大量的计算资源。之前使用fastai的时候发现其集成了一个功能叫lr_finder(), 可以快速找到合适的学习率,本文就主要分析这个15年就提出来的技术Cyclical Learning Rates。
学习率是一个非常非常重要的超参数,这个参数呢,面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集,其最合适的值都是不确定的,我们无法光凭经验来准确地确定lr的值,我们唯一可以做的,就是在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。
之前的fastai的版本是0.7,而现在最新的fastai是1.0.6版本(稳定版),最低Pytorch版本要求是1.0。而在fastai之前的版本使用的Pytorch版本是0.4.1。
本文为译文,主要介绍安装问题。Fastai github原文地址:https://github.com/fastai/fastai/blob/master/README.md#is-my-system-supported
在深度学习领域,最受学生欢迎的MOOC课程平台有三个:Fast.ai、deeplearning.ai /Coursera和Udacity。Fastai作为其中之一,是一个课程平台,一个讨论社区,也是一个PyTorc的顶层框架。Fastai的理念就是:Making neural nets uncool again,让神经网络没那么望而生畏,其课程也是采用项目驱动的方式教学。经过Fast.ai团队和PyTorch团队的共同努力,我们迎来了一个为计算机视觉、文本、表格数据、时间序列、协同过滤等常见深度学习应用提供单一一致界面的深度学习库。这意味着,如果你已经学会用fastai创建实用的计算机视觉(CV)模型,那你就可以用同样的方法创建自然语言处理(NLP)模型,或是软件支持的其他模型。 类似Keras,Fastai不只是将PyTorch功能封装了比较“亲切”的API,而是让PyTorch的强大之处易用了。
在今天的F8(Facebook开发者大会)上,深度学习框架PyTorch 1.0 rc1版如期发布。然而在海外的论坛上,另一个开源库的关注度不遑多让。
现在您了解了深度学习是什么、它的用途以及如何创建和部署模型,现在是时候深入了!在理想的世界中,深度学习从业者不必了解每个细节是如何在底层工作的。但事实上,我们还没有生活在理想的世界中。事实是,要使您的模型真正起作用并可靠地工作,您必须正确处理很多细节,并检查很多细节。这个过程需要能够在训练神经网络时查看内部情况,找到可能的问题,并知道如何解决它们。
课程一详细笔记(https://github.com/hiromis/notes/blob/master/Lesson1.md)
“学习Fastai从哪开始?”这个问题可能并不合适。那么是不是要直接看第一个视频?并不是。
近日,FloydHub Blog发表了一篇文章,详细讨论了为深度学习模型寻找最佳超参数集的有效策略。
今年 7 月,「深度学习教父」Geoffrey Hinton 和他的团队发表了一篇关于深度神经网络优化器的论文,介绍了一种新的优化器「LookAhead」 (《LookAhead optimizer: k steps forward, 1 step back》,https://arxiv.org/abs/1907.08610)。LookAhead 的设计得益于对神经网络损失空间理解的最新进展,提供了一种全新的稳定深度神经网络训练、稳定收敛速度的方法。
在各种Kaggle竞赛的排行榜上,都有不少刚刚进入深度学习领域的程序员,其中大部分有一个共同点: 都上过Fast.ai的课程。
数据是深度学习的立足之本,本文主要介绍Fastai框架如何进行数据加载与数据预处理。
这张图片其实是由一个叫人工智能的程序生成的。是不是看起来很真实?非常不错,不是吗?
在各种Kaggle竞赛的排行榜上,都有不少刚刚进入深度学习领域的程序员,其中大部分有一个共同点:
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。在官网上下载https://www.anaconda.com/distribution/,因为服务器在国外会很慢,建议从清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/下载。
计算机视觉因其广泛的应用而成为人工智能领域中最具发展趋势的子领域之一。在某些领域,甚至它们在快速准确地识别图像方面超越了人类的智能。
在近几年,NLP 领域得到了快速的发展,包括 ELMo ,BERT在内的新方法不断涌现,显著提高了模型在一系列任务的表现。在本文中,作者针对主要的 NLP 模型、常用开源机器学习库和多任务学习的相关资源进行了归纳,提供了包括论文、代码、视频和博客在内的多种学习资源。
Fast.ai宣布推出Fastai 1.0完整版本,这是一个运行在Facebook的PyTorch框架之上的免费、开源深度学习库。
Adam 优化器之旅可以说是过山车(roller-coaster)式的。该优化器于 2014 年推出,本质上是一个出于直觉的简单想法:既然我们明确地知道某些参数需要移动得更快、更远,那么为什么每个参数还要遵循相同的学习率?因为最近梯度的平方告诉我们每一个权重可以得到多少信号,所以我们可以除以这个,以确保即使是最迟钝的权重也有机会发光。Adam 接受了这个想法,在过程中加入了标准方法,就这样产生了 Adam 优化器(稍加调整以避免早期批次出现偏差)!
Jeremy Howard是fast.ai的联合创始人,目前在Kaggle的植物幼苗分类竞赛中获得了第105名,但他的成绩下降得很快。因为,他自己的学生击败了他。这群学生的名字现在已经在整个Kaggle的排行榜的顶部了。
在构建和部署模型以对皮肤病变图像进行分类时,将逐步进行。完成后用户可以将图像上传到网站,模型将对皮肤病变进行分类。
链接:https://www.jianshu.com/p/ab35ed21df87
深度学习如日中天,热帖天天有,眼花缭乱,应接不暇。各种线上线下课程也顺风而来、层出不穷,有从入门到进阶、到精通、到放弃的版本,有从小学到中学、到大学、到跳槽的版本。特别是一些收费课程,大都借鉴国外开放课程的资料,但经常断章取义、含糊其词,东拼乱凑,违背开放共享、尊重原创的开源精神。事实上,这些课程更像是国外优秀课程的低配版、甚至山寨版。结合自身的学习历程,我们以为,童鞋们当直接学习第一手的原版课程,同时我们极度推崇“费曼学习技巧”,即按照“明确目标->以教促学->化整为零->总结提炼”四个步骤不断地迭代学习。
新版本完全对Fast.ai V1进行了重置,构建了全新的深度学习框架。更轻快、更灵活、更容易使用。
什么是标签平滑?在PyTorch中如何去使用它? 在训练深度学习模型的过程中,过拟合和概率校准(probability calibration)是两个常见的问题。一方面,正则化技术可以解决过拟合问题,
环境配置安装Anaconda、Visual Studio Code及Jupyter Notebook插件(略)。安装fastai库。conda install -c fastai fastai运行在Visual Studio Code中新建Jupyter Notebook。打印当前fast.ai版本信息,测试能否正常调用库。import fastai as fiprint(fi.__version__)
差分学习率(Differential Learning rates)意味着在训练时变换网络层比提高网络深度更重要。
这些东西开始%是对jupyter notebook本身的特殊指令,它们不是Python代码。它们被称为“魔法”。 表示
TensorFlow是深度学习框架无可争议的重量级冠军,PyTorch是年轻的新秀。
答案是肯定的!在本文中,我们提出了一种灵活且低廉的方法来解决生物学问题,该方法非常适合业余科学家。我们充分利用了低成本的图像设备(FoldScope显微镜)、公共图像数据(Kaggle 数据库)和免费的数据分析工具(Kaggle Kernels)。
本文中,作者通过GitHub、Medium文章、arXiv论文和领英等维度评估了不同神经网络框架的最新发展趋势。
【摘要】本文介绍了作者在深度学习的课程中学到的八个非常有用的技巧。以下是译文。 我很开心自己在过去的2017年中在人工智能领域获得的成就。我也学了不少数学方面的知识,虽然这也很有趣,但由于没有做实际的项目,所以并没有什么成果可以说明我在这方面的努力。为了弥补这一点,我在4月份申请了AI Grant(译者注:AI Grant是一家专注于人工智能的风险投资公司),目的是为肯尼亚语言建立FastText skip-gram模型。我在第一轮就进入了决赛,但最终并没有获得奖金。 接着,在9月份,我申请了深度学习编码实
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