目录 ML-Agents(四)GridWorld Visual Observations Masking Discrete Actions 环境与训练参数 场景基本结构 代码分析 环境初始化代码 Agent脚本 初始化与重置 动作遮罩 Agent动作反馈 FixedUpdate() 手动操作代码 关于GridSetting 关于其他 训练模型 泛化参数配置 开始训练 总结 ML-Agents(四)GridWorld GridWorld这个例子比较有意思,它还是运用了Reinforcement L

今天来仔细讲一下卷基层和全连接层训练参数个数如何确定的问题.我们以Mnist为例,首先贴出网络配置文件: name: "LeNet" layer { name: "mnist" type: "Data" top: "data" top: "label" data_param { source: "examples/mnist/mnist-train-leveldb" backend: L

首先三个概念存在于 有监督学习的范畴 Training set: A set of examples used for learning, which is to fit the parameters [i.e., weights] of the classifier. Validation set: A set of examples used to tune the parameters [i.e., architecture, not weights] of a classifier, f

我们在学习成熟网络模型时,如VGG.Inception.Resnet等,往往面临的第一个问题便是这些模型的各层参数是如何设置的呢?另外,我们如果要设计自己的网路模型时,又该如何设置各层参数呢?如果模型参数设置出错的话,其实模型也往往不能运行了. 所以,我们需要首先了解模型各层的含义,比如输出尺寸和可训练参数数量.理解后,大家在设计自己的网路模型时,就可以先在纸上画出网络流程图,设置各参数,计算输出尺寸和可训练参数数量,最后就可以照此进行编码实现了. 而在keras中,当我们构建模型或拿到一个成熟

经典神经网络诞生记: 1.LeNet,1998年 2.AlexNet,2012年 3.ZF-net,2013年 4.GoogleNet,2014年 5.VGG,2014年 6.ResNet,2015年 LeNet-5 LeNet-5是由 Yann LeCun 等人于1998年提出的,是一个用于识别手写数字的网络,其网络结构图如下所示: LeNet-5的输入是 32×32 的灰度图像,只有一个通道.网络结构包括两组卷积层+池化层的组合,两个全连接层,输出是 84×1维的向量,再通过一个特定的分

上次使用Google ML Engine跑了一下TensorFlow Object Detection API中的Quick Start(http://www.cnblogs.com/take-fetter/p/8384564.html),但是遇到了很多错误,索性放弃了 这两天索性从自己的数据集开始制作手掌识别器.先放运行结果吧 所有代码文件可在https://github.com/takefetter/hand-detection查看 使用前所需要的准备:1.clone tensorflow

faster rcnn默认有三种网络模型 ZF(小).VGG_CNN_M_1024(中).VGG16 (大) 训练图片大小为500*500,类别数1. 一. 修改VGG_CNN_M_1024模型配置文件 1)train.prototxt文件       input-data层的num_class数值由21改为2:       roi-data层的num_class数值由21改为2:       cls_score层的num_output数值由21改为2(1+1):       bbox_pred

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob

Pretrain参数是20190501版本才加入的参数,作者加入这个参数的目的应该是提升模型的训练速度和增强适应性.具体有哪些提升,需要大家去摸索,我这里分享一下自己的使用过程. ​ 这个参数仅针对SAE模型,并且只有在第一次启动的时候可以配置,配置完之后,一旦中断训练之后,这个预训练环节就结束了. ​ 上图为预训练的效果图,这个界面红红绿绿配上灰色,看起来还挺好看. ​ 除了颜色上的差别之外,看起来和平时的训练并没有什么差别.但是根据作者的描述,以及我们自己的验证,有些模型文件在预训练阶段并不

参数初始化: xavier初始化: https://blog.csdn.net/VictoriaW/article/details/73000632 条件:优秀的初始化应该使得各层的激活值和梯度的方差在传播过程中保持一致 初始化方法: 假设激活函数关于0对称,且主要针对于全连接神经网络.适用于tanh和softsign 论文地址:Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks He初始化:http

机器学习策略-不匹配的训练和开发/测试数据 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.4在不同分布上训练和测试数据 在深度学习时代,越来越多的团队使用和开发集/测试集不同分布的数据来训练模型.下面解释一些方法来处理训练集和测试集存在差异的情况. Example1 假设你要开发一个识别猫的机器学习系统,其中 需要识别的是用户手机上传的猫的图片 这些图片往往清晰度低,取景不专业,识别度低.由于用户量少的缘故,这些图片量很少,只有大约1W张.但是从网上可以下载大量清晰度高,取景专业,

ML.NET 版本 API 类型 状态 应用程序类型 数据类型 场景 机器学习任务 算法 Microsoft.ML 1.5.0 动态API 最新 控制台应用程序和Web应用程序 图片文件 图像分类 基于迁移学习的TensorFlow模型再训练进行图像分类 DNN架构:ResNet.InceptionV3.MobileNet等 问题 图像分类是深度学习学科中的一个常见问题.此示例演示如何通过基于迁移学习方法训练模型来创建您自己的自定义图像分类器,该方法基本上是重新训练预先训练的模型(如Incept

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特

pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型 pytorch和tensorflow的爱恨情仇之张量 pytorch版本:1.6.0 tensorflow版本:1.15.0 之前我们就已经了解了pytorch和tensorflow中的变量,本节我们深入了解可训练的参数-变量 接下来我们将使用sklearn自带的iris数据集来慢慢品味. 1.pytorch (1)第一种方式,不使用nn.Module或nn.Sequntial()来建立模型的情况下自定义参数: 加载数据集并转换为te

​  前言 训练过程主要是指编写train.py文件,其中包括参数的解析.训练日志的配置.设置随机数种子.classdataset的初始化.网络的初始化.学习率的设置.损失函数的设置.优化方式的设置.tensorboard的配置.训练过程的搭建等. 由于篇幅问题,这些内容将分成多篇文章来写.本文介绍参数解析的两种方式. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. 一个模型中包含众多的训练参数,如文件保存目录.数据集目录.学习率.epoch数

本文来自于腾讯Bugly公众号(weixinBugly),未经作者同意,请勿转载,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/OWD5UEiVu5JpYArcd2H9ig 作者:liujizhou 导语:在刚刚过去的WWDC上,苹果发布了Core ML这个机器学习框架.现在,开发者可以轻松的使用Core ML把机器学习功能集成到自己的应用里,让应用变得更加智能,给用户更牛逼的体验. 苹果在 iOS 5 里引入了 NSLinguisticTagger 来分析自然语言.iOS 8

一.Opencv中的核函数定义(4种): 1.CvSVM::LINEAR : 线性内核,没有任何向映射至高维空间,线性区分(或回归)在原始特点空间中被完成,这是最快的选择. 2.CvSVM::POLY : 多项式内核: 3.CvSVM::RBF : 基于径向的函数,对于大多半景象都是一个较好的选择: 4.CvSVM::SIGMOID : Sigmoid函数内核: 二.svm_type:指定SVM的类型(5种): 1.CvSVM::C_SVC : C类支撑向量分类机. n类分组 (n≥2),容许用

继看完 贺完结!CS231n官方笔记 上一次已经成功跑起caffe自带的例程,mnist和cifar10 但是终归用的是里面写好的脚本,于是打算训练自己的img 〇.目标 准备好food图片3类(出于数据安全考虑,使用food101公开数据集) 每一类都是没有resize的1000张图片 现在的任务就是: 将这三类food分类 通过这个小任务应该可以熟练caffe使用 小问题列表: (1)这个后面的数字只要不一样就行了吧,用于表示类别? 答:ML中类别都是用数字表示的,而且必须是连续的,这是so

转自:https://anifacc.github.io/deeplearning/machinelearning/python/2017/08/30/dlwp-ch14-keep-best-model-checkpoint/,感谢分享 深度学习模型花费时间大多很长, 如果一次训练过程意外中断, 那么后续时间再跑就浪费很多时间. 这一次练习中, 我们利用 Keras checkpoint 深度学习模型在训练过程模型, 我的理解是检查训练过程, 将好的模型保存下来. 如果训练过程意外中断, 那么我

数据库下载:LIBSVM Data: Classification, Regression, and Multi-label 一.机器学习模型的参数 模型所需的参数格式,有些为:LabeledPoint. # $example on$ def parse(lp): label = float(lp[lp.find('(') + 1: lp.find(',')]) vec = Vectors.dense(lp[lp.find('[') + 1: lp.find(']')].split(','))

一.mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库,由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集.mnist数据库官方网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ .可直接下载四个解压文件,分别对应:训练集样本.训练集标签.测试集样本和测试集标签.解压缩之后发现,其是在一个文件中包含了所有图像. 二.caffe支持的数据格式:Lmdb和Leveldb 它们都