机器学习炼丹术

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小白学PyTorch | 14 tensorboardX可视化教程

本章节来初次使用tensorboard来可视化pytorch深度学习中的一些内容,主要可视化的内容包括:标量变化(模型损失、准确率等);权重值的直方图;特征图的...

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小白学PyTorch | 13 EfficientNet详解及PyTorch实现

efficientNet的论文原文链接: https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf

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小白学PyTorch | 12 SENet详解及PyTorch实现

上一节课讲解了MobileNet的一个DSC深度可分离卷积的概念,希望大家可以在实际的任务中使用这种方法,现在再来介绍EfficientNet的另外一个基础知识...

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小白学PyTorch | 11 MobileNet详解及PyTorch实现

本来计划是想在今天讲EfficientNet PyTorch的,但是发现EfficientNet是依赖于SENet和MobileNet两个网络结构,所以本着本系...

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小白学PyTorch | 10 pytorch常见运算详解

这一课主要是讲解PyTorch中的一些运算,加减乘除这些,当然还有矩阵的乘法这些。这一课内容不多,作为一个知识储备。在后续的内容中,有用PyTorch来获取Ef...

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小白学PyTorch | 9 tensor数据结构与存储结构

上一节课,讲解了MNIST图像分类的一个小实战,现在我们继续深入学习一下pytorch的一些有的没的的小知识来作为只是储备。

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小白学PyTorch | 8 实战之MNIST小试牛刀

在这个文章中,主要是来做一下MNIST手写数字集的分类任务。这是一个基础的、经典的分类任务。建议大家一定要跟着代码做一做,源码和数据已经上传到公众号。回复【py...

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【小白学PyTorch】7 最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解

这个Transforms是常见的图像的转换(包含图像增强等), 然后不同的transforms可以通过Compose函数连接起来(类似于Sequence把网络层...

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小白学PyTorch | 6 模型的构建访问遍历存储(附代码)

torch.nn.Module是所有网络的基类,在PyTorch实现模型的类中都要继承这个类(这个在之前的课程中已经提到)。在构建Module中,Module是...

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小白学PyTorch | 5 torchvision预训练模型与数据集全览

本文建议复制代码去跑跑看,增加一下手感。如果有些数据需要科学上网,公众号回复【torchvision】获取代码和数据。

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小白学PyTorch | 4 构建模型三要素与权重初始化

第一行是初始化,往后定义了一系列组件。nn.Conv2d就是一般图片处理的卷积模块,然后池化层,全连接层等等。

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小白学PyTorch | 3 浅谈Dataset和Dataloader

PyTorch 读取其他的数据,主要是通过 Dataset 类,所以先简单了解一下 Dataset 类。在看很多PyTorch的代码的时候,也会经常看到data...

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小白学PyTorch | 2 浅谈训练集验证集和测试集

关键词:训练集(train set)、验证集(valid set)、测试集(test set) 。

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小白学论文 | EfficientNet强在哪里

efficientNet的论文原文链接:https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf

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小白学PyTorch | 动态图与静态图的浅显理解

本章节简单缕一缕PyTorch的动态图机制与Tensorflow的静态图机制(最新版的TF也支持动态图了似乎)。

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小白学PyTorch | 1 搭建一个超简单的网络

首先说下我们要搭建的网络要完成的学习任务:让我们的神经网络学会逻辑异或运算,异或运算也就是俗称的“相同取0,不同取1” 。再把我们的需求说的简单一点,也就是我们...

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小白面经 | 拼多多 AI算法岗 附带解析

这个EfficientNet的核心思想是寻找标准化的模型缩放方法,一般来说,模型深度、宽度、分辨率越大,那么模型的效果就会有提高。以前的网络一般在某一个维度上进...

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【小白学ML】随机森林 全解 (从bagging到variance)

随机森林中仍有两个未解之谜(对我来说)。随机森林采用的bagging思想中怎么得到的62.3% 以及 随机森林和bagging的方法是否有区别。

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小白写论文 | 技术性论文结构剖析

最近要开始写毕业论文了,趁这个机会,整理一下论文中每一个章节的到底要写什么内容。内容来自在读的大学官方提供的英文资料,然后这里翻译成中文并且加上个人理解。文章建...

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小白学图像 | Group Normalization详解+PyTorch代码

BN于2015年由 Google 提出,Google在ICML论文中描述的非常清晰,即在每次SGD时,通过mini-batch来对相应的activation做规...

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