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冰露
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不同优化器在分类任务中的表现(二)
前言上一篇文章中我们主要通过编写各优化器函数,找到其在目标函数上的极小值,得到不同优化器的作用。本篇文章我们将接着上一篇的学习,继续详细介绍不同优化器在鸢尾花数据集上的分类表现。鸢尾花数据在不同优化器下的分类表现这一部分主要通过构建全连接网络,体会有无优化器的全连接网络的差别,从而深入理解优化器在神经网络模型构建中的作用,主要设计流程如下:创建实验环境:在ModelArts平台创建MindS...
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2021-11-15 14:50:51
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2021-11-15 14:50:51
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不同优化器在分类任务中的表现(一)
前言优化器是神经网络训练过程中非常重要的结构,正是因为优化器的存在帮助初始化参数的网络一步步学习到了符合训练集数据特征的最优参数。本文主要通过分析无优化器、SGD优化器、Momentum优化器、Adam优化器模型原理,编写优化器函数,求其极值点和分类任务下的结果,得到不同优化器的作用。然后,通过初始化一个全连接网络,通过对比网络训练前后网络的预测能力来体会优化器的重要性。接下来我们将通过以下...
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2021-11-15 14:45:37
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2021-11-15 14:45:37
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自定义Python模块
模块的概念模块是python程序架构的一个核心概念每一个以扩展名.py结尾的Python源代码文件都是上一个模块。模块名同样也是一个标识符,需要符合标识符的命名规则在模块中定义的全局变量、函数、类 都是提供给外接直接使用的工具。模块就好比是工具包,要想使用这个工具包中的工具,就需要先导入这个模块。模块的两种导入方式import导入在导入多个模块时,每个导入应独占一行import 模块名1im...
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2021-11-15 14:33:58
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目标检测学习之路--概述
通过本文我们可以:了解目标检测算法的分类知道目标检测的常用指标IOU了解目标定位的简单实现方式目标检测的定义识别图片中有哪些物体以及物体的位置(坐标位置)。其中,需要识别哪些物体是人为设定限制的,仅识别需要检测的物体;物体的坐标位置由两种表示方法:极坐标表示(xmin, ymin, xmax, ymax):物体位置的左上角,右下角坐标。中心点坐标表示(x_center, y_center, ...
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2021-11-15 14:28:44
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一文读懂计算机视觉目标识别、检测、分类、分割任务
计算机视觉(Computer Vision)是研究如何使机器“看”的科学。在CV领域,主要的任务分别为图像分类/定位、目标检测、目标跟踪、语义分割以及实例分割。此外还有很多其他更加具体的任务。本文将针对这些主要任务的概念做介绍。
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2021-05-21 12:00:51
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2021-05-21 12:00:51
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在华为云服务器上使用 MindSpore
本文主要通过实际应用案例:基于华为云服务器的 CIFAR-10 图像分类,对开源框架 MindSpore 进行介绍。
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冰露
2021-05-12 16:55:28
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