文章地址：史上最全的FaceNet源码使用方法和讲解（一）（附预训练模型下载）转载请注明出处。前提条件：已安装并配置好Tensorflow的运行环境。第一步：准备facenet程序：一、下载FaceNet源码。下载地址：facenet源码二、精简代码。作者在代码里实现了很多功能，但是对于初学者来说，很多代码是没有必要的，反倒找不到学习这个程序的入口。建议先精简一下代码，便于...

一、安装显卡驱动cuda和cudnn1、这里用的是cuda8.0，因为购买的服务器已经配置好的cuda环境，所以暂时先略过。2、安装cudnn。如果要使用gpu来对tensorflow进行加速，除了安装CUDA以外，cuDNN也是必须要安装的。跟cuda一样，去nvidia的官网下载cuDNN的安装包。这里注意：不要下cuDNN v5.1Developer Library for Ubuntu16

解决样本不均衡问题的第三种策略

其实就是hosts的问题，搜索了一圈，发现解决方案直接明了：解决方法，打开路径C:\Windows\System32\drivers\etc下的hosts文件# GitHub Start192.30.253.112 github.com192.30.253.119 gist.github.com151.101.184.133 assets-cdn.github.com151.101...

二、通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡1、简单粗暴法：在算法实现过程中，给样本量比较少的类别得到的损失值赋予更高得权重，给样本量较多的类别得到的损失值赋予更低得权重，然后进行说白了就是简单粗暴地为小样本标签增加损失函数的权值，原理很简单。对于交叉损失函数来说，具体公式在：https://blog.csdn.net/weixin_42462804/article/details/998210...

Pandas不覆盖现有sheet在Excel中写入数据的方法在平常把pandas写入Excel的时候，用到的是 df.to_excel('文件名.xlsx', sheet_name='sheet1'语句，示例如下：A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])df = pd.DataFrame(A)df.to_excel('test_excel.xlsx',sheet_na...

解决样本不均衡问题的第三种策略

一、什么是决策树既然要用决策树，那么我们首先要知道决策树的基本原理。初听到决策树这个名字的时候，我觉得他是一种最不像机器学习算法的算法。我们生活中的和决策树相关的例子比比皆是，假如你出去买东西，如果价格合适，那就买下来，如果价格太高，那就和商家讨价还价，如果商家同意打折，那就买下来，如果商家不同意便宜点，那就放下东西走人。这就会构建出下图这样的一个决策树。这不就是编程里最基本的if-el...

前言：整体上翻译了squeezenet：AlexNet-level accuracy with 50X fewer paramenters and 0.5MB model size.这篇论文，便于英文基础不好的同行进行阅读，由于时间仓促，难免有很多错误，请在评论区指出错误并提出宝贵意见，我会及时修正。论文地址：aqueezenet论文SQUEEZENET: ALEXNET-级别精度...

前言：这是关于模型剪枝（Network Pruning）的一篇论文，论文题目是：Learning both weights and connections for efficient neuralnetworks，作者在论文中提出了一种通过网络剪枝对模型进行压缩的思路，详细地描述了模型剪枝的思路，流程和方法。论文地址：Learning both weights and connecti...