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2020年4月7日
使用PyTorch Lightning构建轻量化强化学习DQN
摘要: 本文旨在探究将PyTorch Lightning应用于激动人心的强化学习(RL)领域。在这里,我们将使用经典的倒立摆gym环境来构建一个标准的深度Q网络(DQN)模型,以说明如何开始使用Lightning来构建RL模型。 在本文中,我们将讨论: 什么是lighting以及为什么要将它应用于RL 标准
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posted @ 2020-04-07 13:39 deephub
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2020年4月3日
神奇的Batch Normalization 仅训练BN层会发生什么
摘要: 您可能会感到惊讶,但这是有效的。 最近,我阅读了arXiv平台上的Jonathan Frankle,David J. Schwab和Ari S. Morcos撰写的论文“Training BatchNorm and Only BatchNorm: On the Expressive Power
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posted @ 2020-04-03 12:54 deephub
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2020年4月2日
解决过拟合:如何在PyTorch中使用标签平滑正则化
摘要: 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,其中较为常见的方法有将权重调小,迭代提前停止以及丢弃一些权重等。另一方面,Platt标度法和isot
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posted @ 2020-04-02 13:20 deephub
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2020年4月1日
精度是远远不够的:如何最好地评估一个分类器?
摘要: 分类模型(分类器)是一种有监督的机器学习模型,其中目标变量是离散的(即类别)。评估一个机器学习模型和建立模型一样重要。我们建立模型的目的是对全新的未见过的数据进行处理,因此,要建立一个鲁棒的模型,就需要对模型进行全面而又深入的评估。当涉及到分类模型时,评估过程变得有些棘手。 在这篇文章中,我会做详细
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posted @ 2020-04-01 13:47 deephub
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2020年3月30日
文本挖掘实战:看看国外人们在病毒隔离期间都在家里做什么?
摘要: 本文通过文本的挖掘,对人们在冠状病毒锁定期间正在做什么以及他们的感觉进行的探索性和情感分析 随着越来越多的国家宣布在全国范围内关闭,大多数人被要求留在家里隔离。 我们来看看国外的人们在此“关闭”期间如何度过时间以及感觉如何,所以我分析了本文中的一些推文,看看国外友人到底都干什么。 数据获取和预处理
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posted @ 2020-03-30 13:06 deephub
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2020年3月29日
翻车现场:我用pytorch和GAN做了一个生成神奇宝贝的失败模型
摘要: 前言 神奇宝贝已经是一个家喻户晓的动画了,我们今天来确认是否可以使用深度学习为他自动创建新的Pokemon。我最终成功地使用了生成对抗网络(GAN)生成了类似Pokemon的图像,但是这个图像看起来并不像神奇宝贝。虽然这个尝试失败了,但是我认为其他人可能会喜欢这个过程,现在把他分享出来。 GAN生成
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posted @ 2020-03-29 19:06 deephub
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2020年3月28日
PU Learning简介:对无标签数据进行半监督分类
摘要: 当只有几个正样本,你如何分类无标签数据 假设您有一个交易业务数据集。有些交易被标记为欺诈,其余交易被标记为真实交易,因此您需要设计一个模型来区分欺诈交易和真实交易。 假设您有足够的数据和良好的特征,这似乎是一项简单的分类任务。 但是,假设数据集中只有15%的数据被标记,并且标记的样本仅属于一类,即训
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posted @ 2020-03-28 19:07 deephub
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2020年3月27日
从零开始构建:使用CNN和TensorFlow进行人脸特征检测
摘要: 人脸检测系统在当今世界中具有巨大的用途,这个系统要求安全性,可访问性和趣味性!今天,我们将建立一个可以在脸上绘制15个关键点的模型。 人脸特征检测模型形成了我们在社交媒体应用程序中看到的各种功能。 您在Instagram上找到的面部过滤器是一个常见的用例。该算法将掩膜(mask)在图像上对齐
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posted @ 2020-03-27 13:39 deephub
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2020年3月26日
超参数调整实战:scikit-learn配合XGBoost的竞赛top20策略
摘要: 快速学习如何为XGboost优化超参数! 在过去的几年中,XGBoost被广泛用于表格数据推断,并且赢得了数百个挑战。但是,仅仅通过XGBoost并不能完成完成整的解决方案,同样的模型为什么有些人能获得更好的准确性呢?除了经验方面的差异,还有一个事实,那就是他们优化了超参数!因此,我们今天将告诉您如
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posted @ 2020-03-26 15:22 deephub
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2020年3月25日
手写批量线性回归算法:在Python3中梯度下降方法实现模型训练
摘要: 手写批量线性回归算法:在Python3中梯度下降方法实现模型训练 作者:Tarun Guptadeephub翻译组:孟翔杰 在这篇文章中,我们将看一个使用NumPy作为数据处理库的Python3编写的程序,来了解如何实现使用梯度下降法的(批量)线性回归。 我将逐步解释代码的工作原理和代码的每
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posted @ 2020-03-25 15:07 deephub
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