1.迁移学习 比如要训练一个放射科图片识别系统,但是图片非常少,那么可以先在有大量其他图片的训练集上进行训练,比如猫狗植物等的图片,这样训练好模型之后就可以转移到放射科图片上,模型已经从其他图片中学习到了低层的特征,可能会对当前训练系统产生帮助.但要保证其他图片的量很多. 对迁移的模型只要修改输出层,进行重新训练最后一层或者最后一两层的参数即可,或者还可以在最后层进行添加神经网络层. 任务A和B有相同的输入x; 对任务A比任务B有更多的数据: A的低层特征对学习B有帮助. 2 多任务学习 对于迁…

一.进行误差分析 很多时候我们发现训练出来的模型有误差后,就会一股脑的想着法子去减少误差.想法固然好,但是有点headlong~ 这节视频中吴大大介绍了一个比较科学的方法,具体的看下面的例子 还是以猫分类器为例,假设我们的模型表现的还不错,但是依旧存在误差,预测后错误标记的数据中有一部分狗图片被错误的标记成了猫.这个时候按照一般的思路可能是想通过训练出狗分类器模型来提高猫分类器,或者其他的办法,反正就是要让分类器更好地区分狗和猫. 但是现在的问题是,假如错误分类的100个样本中,只有5个狗样本被…

目录 第一周 机器学习策略(1) 第二周 机器学习策略(2) 目标:学习一些机器学习优化改进策略,使得搭建的学习模型能够朝着最有希望的方向前进. 第一周 机器学习策略(1) 搭建机器学习系统的挑战:尝试和改变的东西太多,比如超参数. 什么是正交化? 正交化是协助调节搭建机器学习系统的方法之一,类比老式电视机的调节按钮,正交化指的是电视设计师设计这样的按钮,使得每个按钮都只调整一个性质,这样调整电视图像就很容易,就可以把图像跳到正中. 训练神经网络时,使用early stopping虽然可以改善过…

参考:https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/78600255https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/78600255 1. error analysis 举个例子,猫类识别问题,已经建立的模型的错误率为10%.为了提高正确率,我们发现该模型会将一些狗类图片错误分类成猫.一种常规解决办法是扩大狗类样本,增强模型对够类(负样本)的训练.但是,这一过程可能会花费几个月的时间,耗费这么大…

Week1 Bird recognition in the city of Peacetopia (case study)( 和平之城中的鸟类识别(案例研究)) 1.Problem Statement This example is adapted from a real production application, but with details disguised to protect confidentiality. (问题陈述:这个例子来源于实际项目,但是为了保护机密性,我们会对细节…

目录 一. 正交化 二. 指标 1. 单一数字评估指标 2. 优化指标.满足指标 三. 训练集.验证集.测试集 1. 数据集划分 2. 验证集.测试集分布 3. 验证集.测试集大小 四. 比较人类表现水平 1. 贝叶斯最佳误差 2. 改进方向 全部来自同一分布 当训练集来自不同分布 五. 误差分析 错误标签 六. 快速搭建系统并迭代 七. 迁移学习 八. 多任务学习 九. 端到端的学习 参考笔记:深度学习笔记 一. 正交化 正交化就是将深度学习的整个过程的所有需要解决的问题独立开来.针对于某个方…

机器学习策略-多任务学习 Learninig from multiple tasks 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.7 迁移学习 Transfer Learninig 神经网络可以从一个任务中习得知识,并将这些知识应用到另一个独立的任务中.例如:你已经训练好一个能够识别猫的系统,你利用这些知识或者这些知识的部分去完成更好的 阅读X射线扫描图. 这就是所谓的-- 迁移学习 how-to 假设你已经训练好一个图像识别神经网络,首先用一个神经网络,在(x,y)对上训练,其…

vue-shop项目第二天 1.实现路由导航守卫功能. router.beforeEach((to, from, next) => { // to 将要访问的路径 from 代表从哪个路径跳转而来 next 是一个函数,//表示放行 // next() 放行 next('/login') 强制跳转 if (to.path === '/login') return next() // 获取token const tokenStr = window.sessionStorage.getItem('t…

第一周 机器学习(ML)策略(1)(ML strategy(1)) 1.1 为什么是 ML 策略?(Why ML Strategy?) 希望在这门课程中,可以教给一些策略,一些分析机器学习问题的方法,可以指引朝着最有希望的方向前进.这门课中,我会分享我在搭建和部署大量深度学习产品时学到的经验和教训.比如说,很多大学深度学习课程很少提到这些策略.事实上,机器学习策略在深度学习的时代也在变化,因为现在对于深度学习算法来说能够做到的事情,比上一代机器学习算法大不一样. 1.2 正交化(Orthogon…

一.为什么是ML策略 如上图示,假如我们在构建一个喵咪分类器,数据集就是上面几个图,训练之后准确率达到90%.虽然看起来挺高的,但是这显然并不具一般性,因为数据集太少了.那么此时可以想到的ML策略有哪些呢?总结如下: 收集更多的数据 收集更多不同的训练集 结合梯度下降训练算法更长时间 尝试Adam算法 尝试更大的网路 尝试小一点的网络 试着用一下dropout算法 加上\(L_2\)正则项 改善网络结构,如 激活函数 隐藏层节点数量 and so on 二.正交化 正交这个词很好理解,即各个变量…

参考:https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/78519599 1. 正交化(Orthogonalization) 机器学习中有许多参数.超参数需要调试. 通过每次只调试一个参数,保持其它参数不变而得到的模型某一性能改变是一种最常用的调参策略,我们称之为正交化方法(Orthogonalization). 对应到机器学习监督式学习模型中,可以大致分成四个独立的"功能": Fit training set well on cost…

本系统针对局域网进行联机聊天.聊天室分为服务器端和和客户端俩部分,服务器端程序主要 负责侦听客户端发来的信息,客户端需要登录到服务器端才可以实现正常的聊天功能. 1.本软件是一款局域网聊天软件,不能进行网络聊天. 2.本软件主要功能是局域网聊天,附带局域网内文件互传. 3.使用前要先用自己的ip登录,成功登录后才能使用以上功能. 4.登录步骤:(1)启动服务器. (2)进入客户端界面. (3)登录聊天室. 4.此软件运行时一台主机只能启动一个服务器. 5.系统运行稳定.安全可靠.…

1. 本周仍是古诗学习周,老师已在“最美诵读”上布置本周需完成的任务,请孩子在“最美诵读”小程序中,结合老师发的学习任务清单,合理安排时间进行学习.如果孩子另有学习安排,可在周日(2.23)23:59前,完成任务.有兴趣.学有余力的孩子可以自我拓展其中的“冬日美诗”. 2. 记得要每天阅读推荐版本. 3. 在防疫期间,请孩子们在家合理休息,锻炼运动,增强体质!同时,别忘了要坚持阅读哦!…

我们对于"结构化"的定义是您关注于怎样使您的项目最好地满足它的对象性,我们 需要去考虑如何更好地利用Python的特性来创造简洁.高效的代码.在实践层面, "结构化"意味着通过编写简洁的代码,并且正如文件系统中文件和目录的组织一样, 代码应该使逻辑和依赖清晰. 哪个函数应该深入到哪个模块?数据在项目中如何流转?什么功能和函数应该组合 或独立?要解决这些问题,您可以开始做个一计划,大体来说,即是您的最终产品 看起来会是怎样的. 在这一章节中,我们更深入地去观察Pyth…

丁宣元 <面向对象程序设计(java)>第二周学习总结 正文开头 项目 内容 这个作业属于哪个课程 https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/ 这个作业的要求在哪里 https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/p/11475377.html 作业学习目标 适应老师教学方式,能按照自主学习要求完成本周理论知识学习: 掌握Java Application程序结构: 掌握Java语言的数据类型与变量: 学会使用Java运算符构造各类表达式: 掌握…

结构化机器学习项目 一 ML项目流程 1,确立目标(确定开发/测试集 + 唯一最优化指标) 确定开发/测试集:开发/测试集应尽可能接近将来应用场景中的数据. 划分数据集:开发集和测试集大小足以评估模型表现即可. 1.正交化正交化:每次调整对某一性能进行针对性调试和优化,更快地发现影响效应,从而进行综合性的优化. 一个好的模型最好能够同时在训练集,验证集,测试集和实际应用中表现良好,如果: 情况 解决办法在训练集上表现不好 尝试更大的神经网络或者使用更好的优化算法(如Adam)在验证集上表现不好…

基于注意力的街景图像提取结构化信息 一种用于真实图像文本提取问题的TensorFlow模型. 该文件夹包含在FSNS数据集数据集上训练新的注意OCR模型所需的代码,以在法国转录街道名称. 您还可以使用它来根据自己的数据进行培训. 更多细节可以在我们的论文中找到: "从街景图像注意为基础提取结构化信息" 项目地址:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/attention_ocr Attention-based Extractio…

<Linux内核原理与分析>第二周作业 本周视频学习情况: 通过孟老师的视频教程,大致对风诺依曼体系结构有了一个初步的认识,视频从硬件角度和程序员角度对CPU和Main Memory(内存)的关系进行的解释,其中内存保存指令和数据,CPU解释指令. 一些基本的汇编指令: 通用寄存器: EAX:累加器 EBX:基地址寄存器 ECX:计数寄存器 EDX:数据寄存器 ESI:源变址寄存器 EDI:目的变址寄存器 EIP:指令指针寄存器 其中EIP寄存器不能被直接修改,只能通过特殊指令间接修改. mo…

你真的了解字典(Dictionary)吗?   从一道亲身经历的面试题说起 半年前,我参加我现在所在公司的面试,面试官给了一道题,说有一个Y形的链表,知道起始节点,找出交叉节点.为了便于描述,我把上面的那条线路称为线路1,下面的称为线路2. 思路1 先判断线路1的第一个节点的下级节点是否是线路2的第一个节点,如果不是,再判断是不是线路2的第二个,如果也不是,判断是不是第三个节点,一直到最后一个.如果第一轮没找到,再按以上思路处理线路一的第二个节点,第三个,第四个... 找到为止.时间复杂度n2,…

Surprise团队第二周项目总结 项目进展 已实现五子棋人人模式部分 人人模式: 基本方式:采取黑棋先行,黑白交替的下棋顺序. 模式:通过鼠标点击相应棋盘中的"交叉点",在layout中设计相关界面的一些控件,将界面与代码部分"关联"起来即可实现. 界面:关于界面的设置,我们项目小组找了一些图片作为背景图案,通过activity_main.xml->Design设置初始界面的一些Button控件,供用户点击选择. 算法:用户的落子点是随机的,只要是棋盘上可点…

20175311胡济栋 2018-2019-2<Java程序设计>结对编程项目-四则运算 第二周 阶段性总结 需求分析 这是利用栈来设计一个计算器的第二阶段总结. 自动生成四则运算的题目(加.减.乘.除) 需要实现计算结果的输出 将正确的计算结果与用户输入的计算结果进行比较得出最终的正确率 之前编写的程序还有很多问题,比如说没有办法将用户的输入和最终的答案进行比较,没有统计出正确率等问题.这周主要对这些问题进行改进和升级,我们成功解决了这些问题,但是还是存在一些暂时没有解决的问题. 设计思路…

ZLYD团队第二周项目总结 项目进展 确定项目内容.目标.实现计划 首先确定游戏界面的游戏区域中墙的位置,绘制其图形,并通过其中的方法,返回墙壁的位置等属性. 根据豆子的位置,绘制其图形. 初始化吃豆者的位置.速度. 初始化水果的位置.出现时间及移动方向. 根据位置.状态初始化敌人. 控制游戏的起始. 初始化图形界面的布局,确定游戏和规则. 学习理论基础 Applet基础相关知识 在浏览包含Java Applet的页面时,浏览器会首先从Web服务器上下载Java Applet,然后在本地执行,因…

20175316与20175329 结对编程练习_四则运算(第二周) 1.需求分析 实现一个命令行程序,要求: 自动生成指定数量的小学四则运算题目(加.减.乘.除) 支持整数 统计正确率 支持多运算符 题目去重 支持真分数 处理生成题目并输出到文件 完成题目后从文件读入并判题 2.设计思路(UML类图) 3.实现过程中的关键代码解释 算法(以加法为例子) public Shu add(Shu op2) { int commonDenominator = denominator * op2.get…

[论文标题]Predict and Constrain: Modeling Cardinality in Deep Structured Prediction   (35th-ICML,PMLR) [论文作者]Nataly Brukhim,Amir Globerson [论文链接]Paper (13-pages // Single column) [摘要] 许多机器学习问题需要多维标签的预测.这种结构化预测模型可以从标签之间的依赖关系建模中获益.最近,已有研究提出了几种结构预测的深度学习方法.在…

[中文翻译] 为了帮助您练习机器学习的策略, 在本周我们将介绍另一个场景, 并询问您将如何行动.我们认为, 这个工作在一个机器学习项目的 "模拟器" 将给一个任务, 告诉你一个机器学习项目像什么! 你受雇于一自动驾驶汽车公司.您负责检测图像中的路标 (停车标志.行人过路标志.建筑前方标志) 和交通信号灯 (红色和绿色灯).目标是识别这些对象中的哪一个出现在每个图像中.举例来说, 上述图则载有行人过路标志及红色交通灯. 您的10万标签图像是使用你的车的前置摄像头拍的.这也是你最关心的关于…

Learning Goals Understand what multi-task learning and transfer learning are Recognize bias, variance and data-mismatch by looking at the performances of your algorithm on train/dev/test sets [中文翻译] 学习目标 了解什么是多任务学习和迁移学习 通过在训练/开发/测试集上查看算法的性能, 识别偏差.方差和…

AutoML 即通过自动化的机器学习实现人工智能模型的快速构建,它可以简化机器学习流程,方便更多人利用人工智能技术.近日,软件行业巨头 Salesforce 开源了其 AutoML 库 TransmogrifAI.Salesforce Einstein 数据科学高级总监 Shubha Nabar 在 Medium 上撰文介绍了该 AutoML 库,包括工作流程和设计原则等. GitHub 链接:https://github.com/salesforce/TransmogrifAI Transmo…

201771010108<面向对象程序设计(java)>第二周学习总结 第一部分:理论知识学习部分 第三章:Java的基本程序设计结构 1.标识符:① 标识符由字母.下划线.美元符号和数字组成, 且第一个符号不能为数字. ②标识符可用作: 类名.变量名.方法名.数组名.文件名等. 2. 关键字:①关键字就是Java语言中已经被赋予特定意义 的一些单词. ②常见有:class.public.try.catch.if. float.import.void等. ③关键字不做变量名. 3. 注释:Ja…

DEADLINE: 2020-08-01 22:00 写在最前面: 本周学习的是卷积神经网络,是本课程重点中的重点,大家务必要熟练掌握. 本周的学习任务包括 视频学习 . 代码练习 .论文讲解 三部分. 1. 视频学习 ● 深度学习的数学基础 (下载地址:https://www.jianguoyun.com/p/DStBQ98QrKKIBhis-K4D) 这部分是桑老师给课程加的内容,大家看看,科普下就好,看不太明白也没有关系 有部分同学事已经学过这些视频,可以略过 ● 卷积神经网络 (下载地址…

第二周:神经网络的编程基础 (Basics of Neural Network programming) 2.1.二分类(Binary Classification) 二分类问题的目标就是习得一个分类器,它以图片的特征向量(RGB值的矩阵,最后延展成一维矩阵x,如下)作为输入,然后预测输出结果…