6-2训练模型的3种方法 模型的训练主要有内置fit方法、内置train_on_batch方法、自定义训练循环。 注：fit_generator方法在tf.keras中不推荐使用，其功能已经被fit包含。 import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras import * #打印
6-1构建模型的3种方法 可以使用以下3种方式构建模型： 使用Sequential按层顺序构建模型; 使用函数式API构建任意结构模型; 继承Model基类构建自定义模型。 对于顺序结构的模型，优先使用Sequential方法构建。 如果模型有多输入或者多输出，或者模型需要共享权重，或者模型具有残差连接等
def train(epoch): model.train() train_loss = 0 for data, label in train_loader: data, label = data.cuda(), label.cuda() # 将数据放入显卡 optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = cri
Sample Code import torch import torchvision from torch.utils.data import DataLoader from torch import nn import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt n_epochs = 5 batch_size_train = 64 batch_size_test = 1000 learning_rate = 0.01 moment
DA部分 输入图片大小： input_size = (w, h) # input_size : <class 'tuple'>: (1024, 512) input_size_target = (w, h) # <class 'tuple'>: (1024, 512) 创建网络： 1 model = DeeplabMulti(num_classes=args.num_classes) 2 def DeeplabMulti(num_class
参考 文献原文: Deep Region and Multi-label Learning for Facial Action Unit Detection 原文提供的代码：DRML Pytorch版本参考代码：DRML_Pytorch 复现过程参考： DRML复现 代码结构组织设计参考： ME-GraphAU 实验设定 数据集： 名字：DISFA+. 简介：一共有九个人的面部数据。每张图有12个
背景介绍 Neural Network之模型复杂度主要取决于优化参数个数与参数变化范围. 优化参数个数可手动调节, 参数变化范围可通过正则化技术加以限制. 本文从参数变化范围出发, 以Batch Normalization技术为例, 简要演示Batch Normalization批归一化对Neural Network模型复杂度的影响
在一次配置RetinaNet时，发现无loss日志输出，但是GPU显存有占用，也有计算，同时数据预处理的CPU进程也在工作。 现有方案 查找资料，现有的解决方案认为，是log打印间隔太长，所以不输出。 遂修改log间隔至1，不改变 log_config = dict( interval=1, hooks=[ # dict(type='TextL
tensorflow中model.fit()用法model.fit()方法用于执行训练过程 model.fit( 训练集的输入特征， 训练集的标签， batch_size, #每一个batch的大小 epochs, #迭代次数 validation_data = (测试集的输入特征，
情景： 推荐召回模型训练，开始的几个epoch损失正常下降，在到某个epoch下loss突然为nan，但模型仍在继续training，最终在模型预测时，结果都为零。 查阅相关资料，可能的原因如下： 1）训练集中可能出现为NAN的特征； 2）自定义loss函数中，会存在分母为零的异常，可以加入微小的长度以保持其稳定性； 3）超参
点击查看代码 import math import numpy as np import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 生成数据集 max_degree = 20 # 多项式的最大阶数 n_train, n_test = 100, 100 # 训练和测试数据集大小 true_w = np.zeros(max_degree) # 分配大量的空间 tr
机器学习基本概念 任务 Regression:通过输出的是一个数值 Classification:从给出的选项中做出一个选择 Structured Learning:产生一种结构（图像、文档） 如何找到范式呢 1.Function with unknown parameters 例： Model y=b+wx1 based on domain knowledge(基于我们日常的认知) b an
点击查看代码 import torch import torchvision from torch import nn from d2l import torch as d2l from torch.utils import data from torchvision.transforms import transforms batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) # tran
注意： 1、w是Tensor，Tensor中包含data和grad，data和grad也是Tensor。grad初始为None，调用l.backward()方法后w.grad为Tensor，故更新w.data时需使用w.grad.data。 2、w是Tensor， forward函数的返回值也是Tensor，loss函数的返回值也是Tensor 3、本算法中反向传播主要体现在，l.backward()。调
PyTorch Fashion(风格) 1、prepare dataset 2、design model using Class # 目的是为了前向传播forward，即计算y-hat(预测值) 3、Construct loss and optimizer (using PyTorch API) 其中，计算loss是为了进行反向传播，optimizer是为了更新梯度。 4、Training cycle (forward,backward
这次利用随机梯度下降，随机梯度下降法在神经网络中被证明是有效的。效率较低(时间复杂度较高)，学习性能较好。 随机梯度下降和梯度下降相比区别在于： 1、损失函数由cost()更改为loss()。cost是计算所有训练数据的损失，loss是计算一个训练函数的损失。 2、梯度函数gradient()由计算所有
本文主要是针对人脸识别中的各种loss进行总结。 背景 对于分类问题，我们常用的loss function是softmax，表示为： ,当然有softmax肯定也有hardmax: ，softmax和hardmax相比，优势是更容易收敛，更容易达到one-hot。softmax鼓励特征分开，但是并不鼓励分的很开，对于人脸识别来说我们需要类
Contrastive loss 最初源于 Yann LeCun “Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping” CVPR 2006。 该损失函数主要是用于降维中，即本来相似的样本，在经过降维（特征提取）后，在特征空间中，两个样本仍旧相似；而原本不相似的样本，在经过降维后，在特征空间中，两个样本仍旧
1 什么是神经网络（机器学习） 输入层、隐藏层、输出层 首先由大量得带有标签的图片进行训练，当预测出错误的结果时，由正确结果和错误结果之间的误差进行反馈，不断进行调整，以获得更好的结果 通过激活函数对不同神经元的重要性进行调整，使得网络得到想要的结果 2 神经网络：梯度下
想来想去还是记录一下吧，主要是怕以后时间长忘了 好记性不如烂笔头 代码来自eriklindernoren的开源GAN实现：https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN 主要是添加了一些注解，大家可以参考原工程来看 因为dcgan本质上与gan没什么区别（在实现时就是把全连接层换成卷积层了而已），所以
代码地址：https://github.com/china-ai-law-challenge/CAIL2021/blob/main/ydlj/baseline/model.py import torch from torch.nn import CrossEntropyLoss, BCELoss from torch import nn class MultiSpanQA(nn.Module): def __init__(self, pretrain_model): super
加法进位实验 本题为填空题，填入内容： def call(self, num1, num2): num1_emb = self.embed_layer(num1) # shape(b_sz, len, emb_sz) num2_emb = self.embed_layer(num2) # shape(b_sz, len, emb_sz) inp_emb = tf.concat([num1_emb, num2_emb], axis=-1) rnn_out = self.rnn_layer
发表时间：2016（ICLR 2016） 文章要点：这篇文章考虑的情形是从一个RL的policy网络提取策略，迁移到另一个policy网络。其实就是知识迁移（Distillation is a method to transfer knowledge from a teacher model T to a student model），只是这里用到强化里面了。目的是可以用来做模型压缩，mult
放暑假了，但是还没有期末考试。 这个学期也算是学了不少神奇的东西，那就先回顾整理一下吧。 先是跟着学长的步骤使用百度的paddlepaddle框架进行入门学习，以后应该会转移到pytorch框架。 首先就是深度学习之中的“hello world”使用MINST中的数据集进行手写数字识别。 分为几个步骤吧
KDDN（2020-CVPR） Distilling Image Dehazing with Heterogeneous Task Imitation 摘要 最先进的深度除雾模型在训练中往往是困难的。知识蒸馏使得利用教师网络训练学生网络成为可能。然而，大多数的知识蒸馏方法都是应用于图像分类、语义分割或者目标检测的，很少有研究将知识蒸馏应用
