1. 策略一:数据裁剪 (Data Subsampling) 数据裁剪是减少数据集大小的直接方法。这个方法通过选择性地抽取一部分样本来进行训练。一般来说,随机选取一定比例的数据可以保持数据的多样性。我们以MNIST数据集为例,假设我们只想使用其中10%的数据进行训练,可使用如下Python代码: importnumpyasnpfromkeras.datasetsimportmnist#...
将大型数据集划分为更小的子集,进行分批次训练。例如,可以按照某个属性将数据集分块,如类别标签。这种方法可以确保每个批次的数据量适当,同时仍可以利用全部数据进行训练。 importtensorflowastf# 假设我们有一个大的 TFRecord 数据集dataset=tf.data.TFRecordDataset('large_dataset.tfrecord')dataset=dataset.batch(32...
本文介绍了一种数据集扩充的方法:将四张图片合并在一张,同时保持原大小不变。这种方法可以增大数据集中的小目标数量占比,提高模型性能。在我所使用的数据集中,对小目标占比的扩充如下图,可以明显看出小目标占比增加很多。 实现过程 我们使用yolo标签格式,对数据集进行扩充。具体来说,我们将四张图片合并在一张,同时...
读取的时候需要考虑到整体性,要尽量让所有数据一次性到位,不做其他的处理 这里使用了torch的frombuffer函数,这个函数可以使用一个bytes直接构造tensor,这也正合我们的意,因为我们图片文件里面的数据本来就很规整,直接读取再进行reshape就可以得到我们需要的一个batch的图片数据 需要注意一下的就是,frombuffer里面的dtype是...
深度学习训练数据集太大怎么办,hadoop环境,翻看各种hadoop技术的书,浏览hadoop、hive、storm等技术。过了一段时间,当我们想用这些技术对数据练习的时候。面对从网上下来了测试数据,要么束手无策,要么不管三七二十一就来一个统计回归模型。我们对大数据以及大数据分析
#深度学习数据集少的解决方案深度学习需要大量的数据来训练和优化模型,然而在实际应用中,我们常常会遇到数据集过小的问题。本文将介绍一些解决深度 训练自己的数据集环境: 系统:ubuntu18.04 gpu:1050TI训练时间:12h,30000次batch 参考:一、背景我们拥有一个NFPA数据 ...