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本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A 谷歌大规模机器学习:模型训练.特征工程和算法选择 (32PPT下载) 2017-01-26 新智元 1新智元编译   来源:ThingsExpo.Medium 作者:Natalia Ponomareva.Gokula Krishnan Santhanam 整理&编译:刘小芹.李静怡.胡祥杰 新智元日前宣布,获6家顶级机构总额达数千万元的PreA轮融资,蓝驰创投领投,红杉资本中国基金.高瓴智

一个高精度AI模型离不开大量的优质数据集,这些数据集往往由标注结果文件和海量的图片组成.在数据量比较大的情况下,模型训练周期也会相应加长.那么有什么加快训练速度的好方法呢? 壕气的老板第一时间想到的通常是提升算力,增加资源. 如果足够有钱的话,基本不需要再继续看其他解决方案了. 但大多数情况下,面对昂贵的算力资源,我们不可能无限增加的.那在花了大价钱买到了有限资源的情况下,我们还可以通过什么方式加快模型训练,提高资源利用率呢? 本文将为大家介绍的就是 iGear 高性能缓存加速方案,我们先看一张

1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的.选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤 定义算法公式,也就是神经网络的前向算法.我们一般使用现成的网络,如inceptionV4,mobilenet等. 定义loss,选择优化器,来让loss最小 对数据进行迭代训练,使loss到达最小 在测试集或者验证集上对准确率进行评估 下面我们来看深度学习模型训练中遇到的难点及如何解决 2 模型训练难点及解决

目录 VGG-19模型简单介绍 VGG-19模型文件介绍 分析模型文件 mean值查看 Weight和Bias查看 读取代码 读取模型 训练代码 参考资料 VGG-19的介绍和训练这里不做说明,网上资源很多,而且相对比较简单. 本博文主要介绍VGG-19模型调用官方已经训练好的模型,进行测试使用. VGG-19模型简单介绍 VGG-19模型文件介绍 这里是重难点,VGG-19模型存储的方式有点复杂 可以通过作者文档说明去查看 可以通过在线调试查看结构,对比模型得出结论 imagenet-vgg-

人脸检测及识别python实现系列(3)——为模型训练准备人脸数据 机器学习最本质的地方就是基于海量数据统计的学习,说白了,机器学习其实就是在模拟人类儿童的学习行为.举一个简单的例子,成年人并没有主动教孩子学习语言,但随着孩子慢慢长大,自然而然就学会了说话.那么孩子们是怎么学会的呢?很简单,在人类出生之前,有了听觉开始,就开始不断听到各种声音.人类的大脑会自动组织.分类这些不同的声音,形成自己的认识.随着时间的推移,大脑接收到的声音数据越来越多.最终,大脑利用一种我们目前尚未知晓的机制建立了一个

理解dropout from:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3258122.html 开篇明义,dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃.注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络. Dropout是指在模型训练时随机让网络某些

前言 第一次写博客,有点紧张和兴奋.废话不多说,直接进入正题.如果你渴望使你的电脑能够进行人脸识别:如果你不想了解什么c++.底层算法:如果你也不想买什么树莓派,安装什么几个G的opencv:如果你和我一样是个还没入门的小白,但是想体验一下人脸识别的魅力.那么恭喜你,这篇文章就是为你准备的.让我们开始吧! 一.需要准备的材料 1.一台可以联网的有摄像头的电脑(手动滑稽). 2.python3.7的安装包 二.Python3.7及其第三方包的安装 1.Python3.7的安装 关于python3.

训练:model.fit()函数 fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=, verbose=, callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=, steps_per_epoch=None, validation_steps=None, val

前言 4 月热播的韩剧<王国>,不知道大家有没有看?我一集不落地看完了.王子元子出生时,正逢宫内僵尸作乱,元子也被咬了一口,但是由于大脑神经元尚未形成,寄生虫无法控制神经元,所以医女在做了简单处理后,判断不会影响大脑.这里提到了人脑神经元,它也是 AI 神经网络的研究起源,具体展开讲讲. 人脑中总共有 860 亿个神经元,其中大脑皮层有 160 亿个神经元.大脑皮层的神经元数量决定了动物的智力水平,人的大脑皮层中神经元数量远高于其他物种,所以人类比其他物种更聪明.大象的脑子总共有 2570 亿

0. 引子 在训练轻量化模型时,经常发生的情况就是,明明 GPU 很闲,可速度就是上不去,用了多张卡并行也没有太大改善. 如果什么优化都不做,仅仅是使用nn.DataParallel这个模块,那么实测大概只能实现一点几倍的加速(按每秒处理的总图片数计算),不管用多少张卡.因为卡越多,数据传输的开销就越大,副作用就越大. 为了提高GPU服务器的资源利用率,尝试了一些加速的手段. 基于Pytorch1.6.0版本实现,官方支持amp功能,不再需要外部apex库: 此外比较重要的库是Dali. 梳理了

1.YOLO V4模型训练的基本思路 所有机器学习涉及模型训练,一般都有训练集.验证集.测试集,因此需要准备数据集.有了数据集,再调用训练的算法,获取训练的结果.v3.v4模型训练方法相同. 2.YOLO V4模型训练的体验 利用已有数据,体验一下模型训练的各个步骤. 网址:https://pjreddie.com/darknet/yolo/给出了模型训练的方法. 2.1.YOLO模型训练的数据集格式 YOLO训练所要求的数据格式是PASCAL VOC或者COCO等标准数据集格式. darkne

上一步建立好模型之后,现在就可以训练模型了. 主要代码如下: import sys #将当期路径加入系统path中 sys.path.append("E:\\CODE\\Anaconda\\tensorflow\\Kaggle\\My-TensorFlow-tutorials-master\\01 cats vs dogs\\") import os import numpy as np import tensorflow as tf import input_data import

Beholder is a TensorBoard plugin for viewing frames of a video while your model trains. It comes with tools to visualize the parameters of your network, visualize arbitrary arrays like gradients. Beholder是一个TensorBoard插件,用于在模型训练时查看视频帧. 它具有可视化网络参数的工具,

cross_val_score(model_name, x_samples, y_labels, cv=k) 作用:验证某个模型在某个训练集上的稳定性,输出k个预测精度. K折交叉验证(k-fold) 把初始训练样本分成k份,其中(k-1)份被用作训练集,剩下一份被用作评估集,这样一共可以对分类器做k次训练,并且得到k个训练结果. from sklearn.model_selection import cross_val_score clf = sklearn.linear_model.Logi

做下记录,脚本如下: 对比 python3 src/compare.py ../models/-/ ../faces/pyimgs/dashenlin/ytwRkvSdG1000058.png ../faces/pyimgs/dashenlin/5BdWkjzSG1000058.png 对齐 python3 src/align_dataset_mtcnn.py ../faces/lfw29/ ../faces/lfw29_align/ --image_size= 再训练(--pretrained

背景 我们在之前的文章中介绍过如何通过PAI内置的TensorFlow框架实验基于Cifar10的图像分类,文章链接:https://yq.aliyun.com/articles/72841.使用Tensorflow做深度学习做深度学习的网络搭建和训练需要通过PYTHON代码才能使用,对于不太会写代码的同学还是有一定的使用门槛的.本文将介绍另一个深度学习框架Caffe,通过Caffe只需要填写一些配置文件就可以实现图像分类的模型训练. 关于PAI的深度学习功能开通,请务必提前阅读https://

目录 1. gmm-init-mono 模型初始化 2. compile-train-graghs 训练图初始化 3. align-equal-compiled 特征文件均匀分割 4. gmm-acc-stats-ali 累积模型重估所需数据 5. gmm-sum-accs 并行数据合并 6. gmm-est 声音模型参数重估 7. gmm-boost-silence 模型平滑处理 8. gmm-align-compiled 特征重新对齐 9. train_mono.sh 整体流程详解 转载注明

人脸检测.模型训练.人脸识别 2018-08-15 今天给大家带来一套人脸识别一个小案例,主要是帮助小伙伴们解决如何入门OpenCV人脸识别的问题,现在的AI行业比较火热,AI技术的使用比较广泛.就拿现在的只能手机来说吧,现在很多智能手机都必须有人脸识别解锁.拍照自动美颜.拍照物体识别等等功能,这些都是AI技术的功劳.在此也不多说了,让我们来见证奇迹的发生. 1.首先我们先准备好跑代码的环境,这一点很重要,我在跑这个代码的时候就是环境配置搞了我半天的实际,很头疼.我使用的是python3.6.5

使用yolo3模型训练自己的数据集 本项目地址:https://github.com/Cw-zero/Retrain-yolo3 一.运行环境 1. Ubuntu16.04. 2. TensorFlow-gpu 1.4.0 或更高版本. 3. Keras 2.2.4 . 4. numpy 1.15.2(实测1.16.1会报错). 二.创建数据集 1. 使用VOC2007数据集的文件结构: 文件结构如下图,可以自己创建,也可以下载VOC2007数据集后删除文件内容. 注:数据集中没有 test.p

1. MNIST数据集介绍 MNIST是一个手写数字数据库,样本收集的是美国中学生手写样本,比较符合实际情况,大体上样本是这样的: MNIST数据库有以下特性: 包含了60000个训练样本集和10000个测试样本集: 分4部分,分别是一个训练图片集,一个训练标签集,一个测试图片集,一个测试标签集,每个标签的值是0~9之间的数字: 原始图像归一化大小为28*28,以二进制形式保存 2.  Windows+caffe框架下MNIST数据集caffemodel分类模型训练及测试 1. 下载mnist数