XianxinMao

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图像之场景分类 实验研究

最后一起看下训练的结果日志,如下图所示,可以看到 testAcc = 93.86%,此处用的是双卡 2080Ti,比单卡来说,训练的 batch_size 更大...

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pytorch卷积神经网络图像识别深度学习AI 人工智能
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图像分类-cifar100 实验研究

为了解决 cifar100 val_acc 过低的问题,本质上是过拟合问题,所以特地去 papers with code 网站上看了下 cifar100 ben...

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TensorFlowAI 人工智能图像识别卷积神经网络Keras
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图像分类-flower_photos 实验研究

flower_photos 数据量比较小,所以 simple_cnn 可以在 trainset 上拟合到 0.99,意思就是数据复杂度 < 模型复杂度

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TensorFlow卷积神经网络图像识别AI 人工智能
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Tensorflow随笔(三)

上图我们可以发现,对于simple_cnn来说,数据增强有很明显的作用,可以显著提高val_acc,也就是模型的泛化性。

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TensorFlow深度学习卷积神经网络AI 人工智能
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Tensorflow随笔(二)

When training with methods such as tf.GradientTape(), use tf.summary to log the ...

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TensorFlowKeras深度学习AI 人工智能
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Tensorflow API(一)

Return a list of physical devices visible to the host runtime.

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TensorFlowAI 人工智能深度学习
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Tensorflow随笔(一)

In machine learning, to improve something you often need to be able to measure i...

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TensorFlowAI 人工智能深度学习神经网络
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NLP随笔(四)

70 年代以后随着互联网的高速发展,语料库越来越丰富以及硬件更新完善,自然语言处理思潮由理性主义向经验主义过渡,基于统计的方法逐渐代替了基于规则的方法。

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自然语言处理神经网络AI 人工智能
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NLP随笔(三)

本篇介绍深度学习在自然语言处理(NLP)中的应用,从词向量开始,到最新最强大的BERT等预训练模型,梗概性的介绍了深度学习近20年在NLP中的一些重大的进展

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自然语言处理NLPAI 人工智能深度学习神经网络
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NLP随笔(二)

当 AI 在某一个单点任务上的表现接近或者超越人类的时候,就会给行业带来巨大的商机。在视觉分类、检索、匹配、目标检测等各项任务上,随着相关算法越来越准确,业界也...

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自然语言处理AI 人工智能神经网络
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NLP随笔(一)

20 世纪50 年代中期到80 年代初期的感知器,20世纪80 年代初期至21世纪初期的专家系统,以及最近十年的深度学习技术,分别是三次热潮的代表性产物

XianxinMao
自然语言处理AI 人工智能深度学习
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Convolutional Neural Network (CNN)

我自己写的代码和该教程略有不一样,有三处改动,第一个地方是用归一化(均值为0,方差为1)代替数值缩放([0, 1]),代替的理由是能提升准确率

XianxinMao
TensorFlow图像识别深度学习卷积神经网络
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Introduction to the Keras Tuner

The Keras Tuner is a library that helps you pick the optimal set of hyperparamet...

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TensorFlow
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Text classification with TensorFlow Hub: Movie reviews

This notebook classifies movie reviews as positive or negative using the text of...

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TensorFlow
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Tensorflow日常随笔(一)

TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning

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TensorFlow
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Building deep retrieval models

In the featurization tutorial we incorporated multiple features into our models,...

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TensorFlow自然语言处理NLP推荐系统深度学习
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Taking advantage of context features

In the featurization tutorial we incorporated multiple features beyond just user...

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TensorFlow深度学习推荐系统自然语言处理
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Using side features: feature preprocessing

One of the great advantages of using a deep learning framework to build recommen...

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TensorFlowKeras推荐系统深度学习自然语言处理NLP
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TensorFlow Recommenders: Quickstart

In this tutorial, we build a simple matrix factorization model using the MovieLe...

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TensorFlow推荐系统Keras深度学习
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Tensorflow serving with docker

如上图所示,执行 pull 之后,我们看到本地已经存在 tensorflow/serving:latest

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TensorFlowDocker

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