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【进阶OpenCV】 (21) --卷积神经网络实现人脸检测

本篇介绍了如何通过使用dlib库中的卷积神经网络(CNN)人脸检测模型来检测一张图片中的人脸。注意!!:为例减少模型的计算,使用加载的CNN人脸检测模型对图片进行人脸检测时,上采样次数可以少一点。

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#opencv#cnn#人工智能 +2
【深度学习】(8)--神经网络使用最优模型

本篇介绍了:如何使用保存好的最优模型加载模型的两种方法:1.加载模型状态字典;2.加载整个模型实例注意:两种方法都需要提前定义神经网络结构。

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#深度学习#人工智能#神经网络 +1
【深度学习】(7)--神经网络之保存最优模型

本篇介绍了:为什么随着迭代次数越来越多,模型的准确率会上下震荡甚至于下降。—> 过拟合pt\pth,t7三个扩展名,用于保存完整模型或者模型参数。模型的好坏,通过体现在测试集的结果上。保存最优模型的两种方法:保存模型参数和保存完整模型。

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#深度学习#人工智能#pytorch +1
【机器学习】(5)--正则化之L1和L2正则化

综上所述,L1正则化和L2正则化都是通过向损失函数中添加正则化项来提高模型的泛化能力,但它们在惩罚项的形式、特点和应用场景上存在差异。在实际应用中,应根据具体问题和需求选择合适的正则化方法。

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#机器学习#人工智能#python +2
【机器学习】(18) --TF-IDF方法

什么是TF-IDF值?它有什么作用?如何计算TF-IDF值使用TF-IDF对象得到文章单词权重下期介绍,使用jieba库进行中文分词。

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#机器学习#人工智能#python +2
【深度学习】(10)--ResNet残差网络

本篇介绍了:ResNet残差网络的好处:解决梯度消失和梯度爆炸以及退化问题。ResNet残差网络有两个核心特征:1. 残差结构;2. BN(Batch Normalization)。残差结构:防止退化。BN:减少梯度消失和梯度爆炸问题。

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#深度学习#网络#人工智能 +3
【深度学习】(4)--卷积神经网络

本篇介绍了卷积神经网络的结构以及它的优点:1. 卷积神经网络能够将变换的物体识别出来。2. 卷积神经网络的结构:由输入层、卷积层、激活层、池化层、全连接层、输出层组成。3. 什么是感受野。

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#深度学习#cnn#人工智能 +2
【机器学习】(19) --TF-IDF中文处理

本篇介绍了:1. jieba分词的基础用法2. 如何计算中文文本中单词的TF-IDF值3. 型拟合变换之后,模型中已经将每个单词的TF-IDF值计算出来了

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#机器学习#easyui#人工智能 +3
Python数据容器(3)--遍历与列表生成式

在Python中,遍历(Traversal)是指按顺序访问数据结构(如列表、元组、字典、集合或字符串等)中的每一个元素,并对它们执行某种操作的过程。Python提供了多种遍历数据结构的方法,包括使用for循环、while循环、列表推导式、生成器表达式以及迭代器等。但最常见和直接的遍历方式是使用for循环。那么接下来我们来介绍一下数据容器的遍历:索引遍历有序的数据容器才可以使用索引遍历,比如list

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#python#开发语言
【机器学习】(9) --逻辑回归实现手写数字识别

逻辑回归更适合二分类算法,但是也可以通过一些策略,扩展到多分类问题。注意要将读取的数据进行标准化操作,灰度图图片数据相差过大。学会调整参数,优化模型,比如本篇在交叉验证中找寻最优的惩罚因子。

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#机器学习#逻辑回归#人工智能 +3
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