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使用PyTorch对音频进行分类

https://www.kaggle.com/c/jovian-pytorch-z2g 使用的数据集为了演示分类问题的工作原理，将使用UrbanSound8K数据集。...D:\DL\ZEROTOGANS\06-URBAN8K-CLASSIFICATION\DATA\URBANSOUND8K ├───audio │ ├───fold1 │ ├───fold10 │.../测试文件夹，每个文件夹分别包含用于训练和测试的数据。...建议使用10折中的9折作为训练数据，其余的折作为测试数据。...它主要包括用于为训练数据集和验证数据集计算损失（即模型的预测与实际类别的距离）的函数。

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声音分类的迁移学习

对于这个任务，我们将使用一个名为UrbanSound8K的数据集。此数据集包含8732个音频文件。...我们训练这些数据集，因为我们使用的脚本会自动生成验证集。这个数据集是一个很好的开始试验的规模，但最终我希望在AudioSet上训练一个模型。特性有许多不同的特性可以训练我们的模型。...使用UrbanSound8K数据集的问题是，它对于深度学习应用程序来说非常小。...如果我们从头开始训练一个CNN，它可能会过度拟合数据，例如，它会记住在UrbanSound8K中狗吠声的所有声音，但无法概括出现实世界中其他狗狗的叫声。 ...通过调整再培训的参数，或通过在光谱图上从头开始训练模型，绝对有改进的余地。我还希望训练一个模型来对声音进行分类，然后使用WaveNet 。

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基于PaddlePaddle实现声音分类

我们训练的数据就是通过librosa把音频生成梅尔频谱的数据，但是生成梅尔频谱的数据时间比较长，如果过是边训练边生成，这样会严重影响训练的速度，所以最后是在训练前，我们把所有的训练数据都转换成梅尔频谱并存储在二进制文件中...下面我们就来把音频数据生成我们所需的训练数据在创建训练数据之前，我们最好清理一下数据，因为有一些音频包含了静音，这些静音会影响模型的训练，我们需要把这些静音片段都裁剪掉，保证数据集的干净。...以下是针对Urbansound8K生成数据列表的函数。如果读者想使用该数据集，请下载并解压到dataset目录下，把生成数据列表代码改为以下代码。...# 创建UrbanSound8K数据列表 def get_urbansound8k_list(path, urbansound8k_cvs_path): data_list = [] data...最后把这些文件按照训练数据的要求创建数据列表和训练数据。

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基于Tensorflow实现声音分类

根据上面的方法，我们创建Tensorflow训练数据，因为分类音频数据小而多，最好的方法就是把这些音频文件生成TFRecord，加快训练速度。...在创建训练数据之前，我们最好清理一下数据，因为有一些音频包含了静音，这些静音会影响模型的训练，我们需要把这些静音片段都裁剪掉，保证数据集的干净。...以下是针对Urbansound8K生成数据列表的函数。如果读者想使用该数据集，请下载并解压到dataset目录下，把生成数据列表代码改为以下代码。...# 创建UrbanSound8K数据列表 def get_urbansound8k_list(path, urbansound8k_cvs_path): data_list = [] data...接着就可以开始训练模型了，创建train.py。

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基于Pytorch实现的声音分类

Urbansound8K 是目前应用较为广泛的用于自动城市环境声分类研究的公共数据集，包含10个分类：空调声、汽车鸣笛声、儿童玩耍声、狗叫声、钻孔声、引擎空转声、枪声、手提钻、警笛声和街道音乐声。...以下是针对Urbansound8K生成数据列表的函数。如果读者想使用该数据集，请下载并解压到 dataset目录下，把生成数据列表代码改为以下代码。...))) f_test.close() f_train.close() if __name__ == '__main__': get_data_list('dataset/UrbanSound8K...，每100个batch打印一次训练日志，训练一轮之后执行测试和保存模型，在测试时，把每个batch的输出都统计，最后求平均值。...最后把这些文件按照训练数据的要求创建数据列表和训练数据。

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基于RNN的音频降噪算法 (附完整C代码)

阅读下训练代码，可惜的是作者没有提供数据训练集。不过基本可以断定他采用的数据集里，肯定有urbansound8k。...urbansound8k 数据集地址: https://serv.cusp.nyu.edu/projects/urbansounddataset/urbansound8k.html 也可以考虑采用用作者训练的模型来构建数据集的做法

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预训练模型还要训练吗_多模态预训练模型

若使用已保存好的镜像reid_mgn:v1，在本机上可按如下操作训练 # 1.进入已保存环境的镜像（reid_mgn:v1（8.48G）、pytorch/pytorch:1.0.1-cuda10.0...personReID ufoym/deepo:testv1 /bin/bash (75服务器) # 2.进入到工程目录 cd /home/personReID/MGN-pytorch-master # 3.复制预训练模型到指定路径...打开另一个终端 docker ps 查看容器内镜像（找到reid_mgn:v1 前对应的数字字符串%%%%） docker stats %%%%% 实时监测内存情况 # 4.训练...（在原终端继续进行，注：demo.sh是已改好参数的） sh demo1.sh 补充：训练前需要修改的文件及代码 1.demo.sh文件修改data路径（把你的数据集路径添加到 –datadir）、...：需将数据集文件名由原始的Market-1501-****改为和代码匹配的Market1501 2.trainer.py 修改train、test中的epoch 3.main.py 如果是单GPU训练

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Tesseract:训练

资源文件的训练如果刚才按照建议进行过了尝试，应该能发现哪些是必要的文件，它们是: unicharset inttemp pffmtable normproto shapetable 训练的过程就是为了从训练数据中产生这些东西...数据准备首先要准备好训练用的文本数据，根据不同的应用场景，对文本数据的要求会不一样。...项目网站上说到，每个字在训练用的数据文件中一般应该有 10 个样本，低频字也至少要有 5 个，高频的应该在 20 个以上。...不过就我目前进行的中文训练情况来看，每个字一个样本得到的结果也没有明显的差异，读者可以自行试验。...图像与BOX文件生成有了数据文件后，我们需要用这些数据文件中的文字来生成图像，用这些图像去进行训练。

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华为突破封锁，对标谷歌Dropout专利，开源自研算法Disout，多项任务表现更佳

比如，在ImageNet上训练的ResNet-50可以达到78.76%的准确率，而谷歌Dropout系列方法仅为76.8%。这一算法背后的论文，已被AAAI 2020收录，并对外公开。...其核心的思路是，训练神经网络前向传播过程中，Dropout能让某个神经元的激活值以一定的概率p停止工作，也就是“Drop”（丢弃），提升模型稳定性，来缓解过拟合现象。...此外，他们还在文本数据集IMDB和语音数据集UrbanSound8k上进行了实验，结果如下（上为文本、下为语音）： ? 核心突破：对输出特征进行扰动，而不是丢弃那么，具体又是如何做到的呢？...的给定训练数据集，网络??的经验Rademacher复杂度定义为： ? 其中Rademacher变量是{-1，+ 1}中的独立统一随机变量。...直接计算ERC比较难，因此通常在训练阶段使用ERC的上限或近似值，来获得具有更好泛化的模型。了解完泛化理论，就来看下特征图扰动。

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渗透训练

专项训练 SQL注入： https://github.com/Audi-1/sqli-labs XSS： https://github.com/haozi/xss-demo https://xss-game.appspot.com...Tj1ngwe1/upload-labs XXE： https://github.com/c0ny1/xxe-lab SSRF： https://github.com/m6a-UdS/ssrf-lab 综合训练

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对抗训练

对抗训练对抗训练是防御对抗样本攻击的一种方法。将对抗样本和正常样本一起训练是一种有效的正则化，可以提高模型的准确度，同时也能有效降低对抗样本的攻击成功率。...不过这种防御也只是针对同样用来产生训练集中的对抗样本的方法。...探索网络对底层任务的理解层次，通过对抗训练减少原有独立同分布的测试集的错误率——在对抗扰动的训练集上训练网络对抗样本的定义和产生从2013年开始，深度学习模型在多种应用上已经能达到甚至超过人类水平

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gan训练

gan对mnist数据集训练使用非卷积神经网络，对1维数据模拟，卷积是对2维数据模拟 import torch import torchvision import.../discriminator.pth') 单个图片训练(训练使用一张图片中的每个小图片) import torch from torch import nn from torch import autograd

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AI领域的预训练与自训练

但谷歌最新的研究表明，在数据量足够的情况下，至少在目标检测任务上，采用自训练得到的预训练模型对检测结果的提升要显著优于监督预训练与无监督预训练模型。...01 使用监督学习获得预训练模型作为实验，研究者首先在Imagenet上训练分类网络作为预训练模型，之后监督得到的预训练模型作为骨干网络在COCO数据集上进行训练。...不同数据增强模式下基线、监督式预训练、自训练式预训练下的目标检测结果对比 ? 不同数据增强模式下基线、监督式预训练、自训练式预训练下的目标检测结果对比 ?...统一实验条件下三种预监督方法对比作为与监督预训练与无监督预训练的对比，对照实验表明使用自训练方法得到的预训练模型在各种数据增强模式，不同主任务训练集尺寸的情况下都能获得明显受益，且显著优于基线(不使用预训练模型...在语义分割方面，研究者也证明了自训练的预训练方式比监督式预训练可以达到更好的效果： ?

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4.训练模型之准备训练数据

终于要开始训练识别熊猫的模型了，第一步是准备好训练数据，这里有三件事情要做：收集一定数量的熊猫图片。将图片中的熊猫用矩形框标注出来。将原始图片和标注文件转换为TFRecord格式的文件。...收集熊猫图片倒不是太难，从谷歌和百度图片上收集 200 张熊猫的图片，应该足够训练一个可用的识别模型了。...最后需要将数据集切分为训练集合测试集，将图片文件打乱，然后按照 7：3 的比例进行切分： random.seed(42) random.shuffle(all_examples)...最后还需要一个 label map 文件，很简单，因为我们只有一种物体：熊猫 label_map.pbtxt: item { id: 1 name: 'panda' } 训练一个熊猫识别模型所需要的训练数据就准备完了...，接下来开始在 GPU 主机上面开始训练。

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预训练后性能反而变差，自训练要取代预训练了吗？

自训练适用不同规模数据集和不同强度增强数据的训练； 3、自训练并且可以看作对预训练的补充，联合预训练和自训练可以获得更大的增益。...2 研究动机作者希望能解决以下问题：预训练对训练结果有多大程度的帮助？什么情况下使用预训练是无效的？与预训练相比，我们可以使用自训练并获得相似或更好的结果吗？...如果自训练优于预训练（暂做这样的假设），那它在多大的程度上比预训练好？在什么情况下自训练比预训练更好？自训练的灵活性和可扩展性如何？...3、自监督预训练 vs 自训练有监督的 ImageNet预训练会损害最大规模数据集和高强度数据增强下的训练效果。但是自监督的预训练呢？...使用相同的ImageNet数据集，ImageNet的预训练获得+ 2.6AP的增益，预训练+联合训练再获得+ 0.7AP的增益，而预训练+联合训练+自训练则获得+ 3.3AP的增益。 ?

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使用TensorFlow 2.0构建深音频降噪器

Mozilla通用语音（MCV） https://voice.mozilla.org/ UrbanSound8K数据集 https://urbansounddataset.weebly.com/urbansound8k.html...UrbanSound8K数据集还包含小片段（<= 4s）的声音。但是有8732个带有标签的示例，其中包含十种常见的城市声音。...少量训练参数和模型体系结构的结合，使该模型非常轻巧，执行速度快，尤其是在移动或边缘设备上。网络生成输出估算值后，将优化（最小化）输出信号与目标信号（纯音频）之间的均方差（MSE）。...均方误差（MSE）成本可优化训练示例中的平均值。可以认为这是找到一种平滑输入噪声音频以提供干净信号估计的均值模型。因此，解决方案之一是针对源分离的任务设计更具体的损失函数。...下一步，希望探索新的损失函数和模型训练程序。可以在此处获取完整的代码。 https://github.com/daitan-innovation/cnn-audio-denoiser

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bert训练代码

models.bert_model import * import tqdm import pandas as pd import numpy as np import os config = {} #训练集...self.bert_model = bert_model(config=bertconfig) self.bert_model.to(self.device) # 初始化训练数据集...on_memory=False, ) # 初始化训练

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pycorrector框架训练

训练 python train.py 训练过程截图： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-1l5xopBc-1593252818916)(....output: 由我起开始做 input: 由我起开始做 output: 由我开始做 PS：如果训练数据太少（不足万条），深度模型拟合不足，会出现预测结果全为unk的情况，解决方法：增大训练样本集，使用下方提供的纠错熟语料...深度模型训练耗时长，有GPU尽量用GPU，加速训练，节省时间。...大家可以用中文维基（繁体转简体，pycorrector.utils.text_utils下有此功能）等语料数据训练通用的语言模型，或者也可以用专业领域语料训练更专用的语言模型。...kenlm语言模型训练工具的使用，请见博客：http://blog.csdn.net/mingzai624/article/details/79560063 附上训练语料，包括

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ACM训练计划

可能上面的总结不是很全,还请大家提出和指正,而且由于ACM的题目中专门针对某个算法的题目可能比较少出现,所以上面的分类中的题有可能有多种解法或者是一些算法的综合,这都不会影响大家做题,希望练习的同学能够认真,扎实地训练...如果同学能在明年暑假前能掌握上面大部分算法,那你也基本上达到了训练的目的,到暑假的时候你就可以选择自己比较喜欢的方面进行加深和强化,而且同学们不要觉得看算法的证明是很麻烦的事,这可以加强你的思维能力,这在...(poj3096,poj3007) (2)较为复杂的模拟题的训练(poj3393,poj1472,poj3371,poj1027,poj2706) 二.图算法: (1)差分约束系统的建立和求解....(poj3415,poj3294) 四.搜索 (1)较麻烦的搜索题目训练(poj1069,poj3322,poj1475,poj1924,poj2049,poj3426) (2)广搜的状态优化:利用

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模型训练技巧

模型训练技巧神经网络模型设计训练流程图1-1 神经模型设计流程当我们设计并训练好一个神经网络之后，需要在训练集上进行验证模型效果是否良好。...这一步的目的在于判断模型是否存在欠拟合；在确定已经在训练集上拟合的很好，就需要在测试集上进行验证，如果验证结果差就需要重新设计模型；如果效果一般，可能需要增加正则化，或者增加训练数据；欠拟合处理策略...因此需要在训练误差和测试误差之间做一个权衡。...集成学习的做法大致是，从训练集中采样出多笔数据，分别去训练不同的模型（模型的结构可以不同）。用训练出的多个模型分别对测试集进行预测，将最终的结果进行平均（如图1-16所示）。...因此，在训练模型时，就相当于训练了多个模型。对于模型中的某个权重是，在不同的dropout的神经网络中是共享的。图1-17 dropout训练过程但是，在训练好之后，需要进行预测。

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