3.1 数据集概况 本文将使用公开数据集 Intel-Image-Classification,数据集地址 进行图像分类任务,该数据集包含buildings、forest等六个类别。其类别比例如图2所示。 图2:原数据集类别比例 关于本次实验将选取原数据集一万四千多张图片的一部分,最终确定的训练数据集为每个类别下剩余500张图片,即训练集样本为3000个。同...
input_x和input_y表示输入的image和label,model就是上面定义的3层GRU模型;可以使用tf.summary来使用tensorboard查看训练时的error rate和loss等信息. 训练代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 for step in range(total_steps): train_x, train_y = mnist_data.train.next_batch(default_bat...
循环神经网络(RNN)的特殊的地方在于它保存了自己的状态,每次数据输入都会更新状态,输出预测值,并输出更新后的状态,和批数据一起作为输入: 如上图,U为数据输入,V为预测值输出,W为状态值输出并输入下一轮。 由于现实中不能无限的迭代下去,我们将其展开,并在有限次迭代后结束: 例子 RNN的状态是通过一个向量来表示...
CTC损失函数(Connectionist Temporal Classification)是一种用于处理序列到序列问题的损失函数。它适用于输出序列的长度不等于输入序列的情况,如在OCR(光学字符识别)中,字符数目和图像宽度可能不一致。 python import torch.optim as optim 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CTCLoss() optimizer = optim.Adam(model....
采用ReLU:替换饱和激活函数,减轻梯度消失。 采用LRN(Local Response Normalization):对数据归一化,减轻梯度消失 Dropout:提高全连接层的鲁棒性,增加网络的泛化能力 Data Augmentation:TenCrop,色彩修改 参考文献: 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》...
语音识别是另一个重要的领域,RNN在语音识别中主要用于序列建模,它能够利用前面的音频片段预测当前的音频片段。这种方法被称为CTC(Connectionist Temporal Classification),它可以将输入的声音信号转换为相应的文字。 4.3 时间序列预测 时间序列预测是一种预测未来数据的方法,它在金融领域、气象学和交通管理等领域中得到广泛...
Ls:预测每个 anchor 是否包含文本区域的classification loss,采用交叉熵损失; Lv:文本区域中每个 anchor 的中心y坐标cy与高度h的regression loss,采用Smooth L1; Lo:文本区域两侧 anchor 的中心x坐标cx 的regression loss,采用Smooth L1。 公式如下: L(si,Vj,Ok)=1Ns∑iLScl(Si,Si∗)+λ1Nv∑jLVre(Vj,Vj...
pytextclassifier is a toolkit for text classification. 文本分类,LR,Xgboost,TextCNN,FastText,TextRNN,BERT等分类模型实现,开箱即用。 shibing624.github.io/pytextclassifier/ Topics python nlp machine-learning text-classification pytorch classification hierarchical bert softmax text-classifier focalloss-pyto...
Classification, Imputation, and Anomaly Detection作者：Ming Jin et.al链接：https://arxiv.org/abs/...
在这个例子中,我们将使用Python的Keras库来构建一个简单的CNN模型,用于进行图像分类。 from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array # 加载图像 image = img_to_array(image) # 预处理图像...