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文章 2024-04-27 来自：开发者社区

【视频】少样本图像分类？迁移学习、自监督学习理论和R语言CNN深度学习卷积神经网络实例

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30793 您想构建一个没有太多训练数据的机器学习模型吗？众所周知，机器学习需要大量数据，而收集和注释数据需要时间且成本高昂（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 本文介绍了一些在没有太多数据或标记数据的情况下进行图像分类的方法。我将介绍迁移学习、自监督学习的最重要方面。 利用未标记的数据...

【视频】少样本图像分类？迁移学习、自监督学习理论和R语言CNN深度学习卷积神经网络实例
文章 2022-11-29 来自：开发者社区

Pytorch基于迁移学习的VGG卷积神经网络-手撕（可直接运行）-部分地方不懂的可以参考我上一篇手撕VGG神经网络的注释 两个基本一样 只是这个网络是迁移过来的

import torch import torchvision import torchvision.models from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt from tqdm import tqdm from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader....

文章 2022-11-29 来自：开发者社区

Pytorch基于迁移学习的Alexnet卷积神经网络-手撕（可直接运行）-部分地方不懂的可以参考我上一篇手撕Alexnet神经网络的注释 两个基本一样 只是这个网络是迁移过来的

import torch import torchvision import torchvision.models from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt from tqdm import tqdm from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader....

文章 2022-06-13 来自：开发者社区

PyTorch学习系列教程：卷积神经网络【CNN】

LeNet5——CNN的开山之作前篇介绍了DNN网络，理论上通过增加网络层数可以逼近任意复杂的函数，即通用近似定理。但在实践过程中，增加网络层数也带来了两个问题：其一是层数较深的网络容易可能存在梯度消失或梯度弥散问题，其二是网络层数的增加也带来了过多的权重参数，对训练数据集和算力资源都带来了更大的考验。与此同时，针对图像这类特殊的训练数据，应用DNN时需要将其具有二维矩阵结构的像素点数据拉平成一....

PyTorch学习系列教程：卷积神经网络【CNN】
文章 2022-02-17 来自：开发者社区

【学习记录】《DeepLearning.ai》第十课：卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)

第十课：卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)1.1 计算机视觉(Computer vision)通常如果处理大图用传统的神经网络需要特别大的输入，因此需要大量内存。对于计算机视觉应用来说，要处理大图片，就需要进行卷积计算。1.2 边缘检测示例垂直边沿检测器:上图是一个垂直边沿检测器，注意它的计算过程。卷积过程，$6*6$​​的图形经过一个过滤器（或者叫卷积核....

【学习记录】《DeepLearning.ai》第十课：卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)

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