对于图像和文本数据,都是用CNN。对图像数据,使用已经在Image-Net上训练过的网络,该网络已经具有为自然图像提取丰富特征的能力。利用预先训练的机器学习模型称为转移学习。对文本数据,使用一个预先在商品标题上训练好的TextCNN模型。 利用预先训练的机器学习模型对新场景重新训练学习的过程称为转移学习。 我们希望从...多标签分类:多标签学习资
我有一个包含 10, 000 张图像的数据集,每个图像有 5 个二进制标签。我正在尝试为这 5 个类训练 5 个分类器。我决定使用像 VGG 或 ResNet 这样的 CNN 从图像中提取特征。我接下来要做的是将这些“深度特征”与 4 个二元标签结合起来,并预测缺失的标签。结合这些功能是我遇到麻烦的地方。
训练神经网络最好使用专门的类库例如Caffe、TensorFlow和Keras来实现,而不要使用像scikit-learn这样的通用的机器学习类库。 虽然我们不会使用scikit-learn类库来训练一个用于目标识别的深度卷积神经网络(CNN)或者用于语音识别的递归网络,理解将要训练的小型网络的原理对于这些任务来说是重要的先决条件。 12.1非线性决策边界 ...
稍后我们将讨论常见的 CNN 体系结构,以便让您了解超参数值在实践中的最佳工作方式。 内存需求 CNN 的另一个问题是卷积层需要大量的 RAM,特别是在训练期间,因为反向传播需要在正向传递期间计算的所有中间值。 例如,考虑具有5×5卷积核的卷积层,输出 200 个尺寸为150×100的特征映射,步长为 1,使用SAME填充。
卷积神经网络(CNN)起源于人们对大脑视神经的研究,自从1980年代,CNN就被用于图像识别了。最近几年,得益于算力提高、训练数据大增,以及第11章中介绍过的训练深度网络的技巧,CNN在一些非常复杂的视觉任务上取得了超出人类表现的进步。CNN支撑了图片搜索、无人驾驶汽车、自动视频分类,等等。另外,CNN也不再限于视觉,比如...
Part 2: 基于预训练模型的CNN文本分类方法-Keras 基于预训练模型的文本分类主要分为以下步骤: 读取语料 加载中文预训练词向量模型 使用Keras进行数据预处理,生成训练集和测试集 定义词嵌入矩阵 构建模型 1. 读取语料 这里读取原始语料,划分训练集和测试集,放在了后面预处理部分。
By the end, you’ll explore regularization for computer vision, covering CNN specifics, along with the use of generative models such as stable diffusion and Dall-E. By the end of this book, you’ll be armed with different regularization techniques to apply to your ML and DL models. What ...
强大的表示能力:深度学习模型,尤其是卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),在处理图像和序列数据方面表现出色。 自动特征提取:深度学习能够自动从原始数据中学习到有用的特征,无需人工设计特征。 缺点 计算资源密集:训练深度学习模型通常需要大量的计算资源和时间。
扩展性不足:对于深度学习模型(如 CNN),建议使用更高分辨率的 MNIST 数据集(28×28 像素)。 威斯康星乳腺癌数据集(BreastCancer) Scikit-learn 中的威斯康星乳腺癌数据集(BreastCancer Wisconsin Dataset)是一个经典的二分类数据集,用于预测乳腺肿瘤的恶性或良性。
考虑这样一个场景,我们有大量的图像数据集用于分类。我们可以利用 scikit-learn 的“PartialFitPipeline”的核外学习技术来训练用于图像分类的卷积神经网络 (CNN)。通过从磁盘流式传输批量图像并增量更新 CNN 模型,我们可以有效地处理大规模图像数据集。 结论 ...