在这个文章中,主要是来做一下MNIST手写数字集的分类任务。这是一个基础的、经典的分类任务。建议大家一定要跟着代码做一做,源码已经上传到公众号。 1 探索性数据分析 一般在进行模型训练之前,都要做一个数据集分析的任务。这个在英文中一般缩写为EDA,也就是Exploring Data Analysis(好像是这个)。 数据集获取方面,...
1.1 数据集基本信息 1.2 数据集可视化 1.3 类别是否均衡 2 训练与推理 2.1 构建dataset 2.2 构建模型类 2.3 训练模型 2.4 推理预测 在这个文章中,主要是来做一下MNIST手写数字集的分类任务。这是一个基础的、经典的分类任务。建议大家一定要跟着代码做一做,源码已经上传到公众号。 1 探索性数据分析 一般在进行...
 :label:`img_lenet` 每个卷积块中的基本单元是一个卷积层、一个 sigmoid 激活函数和平均池化层。请注意,虽然 ReLU 和最大池化层更有效,但它们在20世纪90年代还没有出现。每个卷积层使用 $5\times 5$ 卷积核和一个 ...
3.获取Fashion-MNIST训练集和读取数据 多类图像分类数据集,观察比较算法之间在模型精度和计算效率上的区别。图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异,将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashion-MNIST。 使用torchvision包,它是...
这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究员Yann LeCun在1989年提出的(并以其命名),目的是识别图像 :cite:LeCun.Bottou.Bengio.ea.1998中的手写数字。当时,Yann LeCun发表了第一篇通过反向传播成功训练卷积神经网络的研究,这项工作代表了十多年来神经网络研究开发的成果。 当时,LeNet取得了与支持向...
这一方法在手写数字识别任务上取得了极大的成功,但在接下来的时间里,却没有得到很好的发展。其主要原因一方面是数据集不完善,只能处理简单任务,在大尺寸的数据上容易发生过拟合;另一方面是硬件瓶颈,网络模型复杂时,计算速度会特别慢。 目前,随着互联网技术的不断进步,数据量呈现大规模的增长,越来越丰富的数据集不断...
这称为流形学习。流形学习依赖于流形假设:大多数现实世界的高维数据集都接近于低维流形。这并不难理解,让我们考虑MINST数据集(一个黑白手写体数字图像数据集),所有的手写数字图像都有一定相似之处——由连续的简单线条组成。相比起随机生成的图像,实际上的数据集存在很多的约束,这倾向于将数据集压缩成低维流形。
Yann LeCun是最早将卷积神经网络应用到图像识别领域的,其主要逻辑是使用卷积神经网络提取图像特征,并对图像所属类别进行预测,通过训练数据不断调整网络参数,最终形成一套能自动提取图像特征并对这些特征进行分类的网络,如 图5 所示。 图5 早期的卷积神经网络处理图像任务示意 这一方法在手写数字识别任务上取得了极大的...
第8章 sklearn机器学习实战1本章学习目标了解机器学习常用的基本概念了解如何根据实际问题类型选择合适的机学习算法了解扩展库sklearn常用模块理解并熟练运用线性回归算法理解并熟练运用逻辑回归算法理解并熟练运用KNN算法理解并熟练运用
An intuitive interface(直观的界面)——自然地构建python代码并使用python数据结构。快速地迭代小型模型和小型的数据集。 Easily debugging(容易调试)——直接调用ops(操作)来检查运行模型或测试更改。使用标准的python调试工具进行及时错误报告。 natural control flow(自然的控制流)——使用python控制流而不是计算图控制...