随笔分类 - AI
摘要：转自：https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14378379.html 数据集描述 总共200200类图像，每一类图像都存放在一个以类别名称命名的文件夹下，每张图片的命名格式如下图： 数据预处理 首先分析一下我们在数据预处理阶段的目标和工作流程 获取每张图像以及对
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14368116.html 产生背景 随着网络深度的增加，会出现网络退化的现象。网络退化现象形象化解释是在训练集上的loss不增反降。这说明，浅层网络的训练效果要好于深层网络一个想法就是，如果将浅层网络的特征传到深层网络
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14367560.html 构建路径集和标签集 取出所有路径 import glob all_imgs_path = glob.glob(r"E:\datasets2\29-42\29-42\dataset2\datas
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14361926.html 保存训练过程中使得测试集上准确率最高的参数 import copy best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict()) best_acc =
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14360807.html resnet预训练模型 resnet模型与之前笔记中的vgg模型不同，需要我们直接覆盖掉最后的全连接层先看一下resnet模型的结构： 我们需要先将所有的参数都设置成requires_grad
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14360231.html 数据增强 常用数据增强方法： transforms.RandomCrop # 随机位置裁剪 transforms.CenterCrop # 中心位置裁剪 transforms.RandomHo
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14348536.html 什么是预训练网络 预训练模型就是之前用较大的数据集训练出来的模型，这个模型通过微调，在另外类似的数据集上训练。一般预训练模型规模比较大，训练起来占用大量的内存资源。 微调预训练网络 我们采用v
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14348160.html 相关包导入 import torch import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14345342.html 相关包导入 import torch import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from t
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14344935.html 相关包导入 import torch import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from t
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14335456.html 相关包 import torch import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tor
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