【机器学习】正则化,欠拟合与过拟合(详细代码与图片演示!助你迅速拿下!!!)
学习目标 掌握过拟合、欠拟合的概念 掌握过拟合、欠拟合产生的原因 知道什么是正则化,以及正则化的分类 欠拟合与过拟合 1.1 欠拟合与过拟合定义 过拟合:一个假设 在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合, 但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据 (体现在准确率下降),此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂) 欠拟合:...
文字识别OCR的单据票证信息抽取的模型训练完成以后,上传的图片和提取的数据是否部署在租用的服务器?
文字识别OCR的单据票证信息抽取的模型训练完成以后,实际使用时,上传的图片和提取的数据是否也都部署在企业自己租用的阿里云服务器?
【机器学习知识点】3. 目标检测任务中如何在图片上的目标位置绘制边界框
前言 在图像分类任务中,很多时候我们不仅要知道图像中目标的类别,而且还想知道它们在图像中的具体位置。在计算机视觉里,这类任务被称为目标检测(object detection)或物体检测。 目标检测的应用领域十分广泛。例如,在无人驾驶里,需要通过识别拍摄到的视频图像里的车辆、行人、道路和障碍的位置来规划行进线路。机器人也常通过该任务来检测感兴趣的目标。安防领域则需要检测异常目标,如...
【从零开始学习深度学习】45. Pytorch迁移学习微调方法实战:使用微调技术进行2分类图片热狗识别模型训练【含源码与数据集】
本文我们将介绍迁移学习中的一种常用技术:微调(fine tuning)。如下图所示,微调由以下4步构成。 在源数据集(如ImageNet数据集)上预训练一个神经网络模型,即源模型。 创建一个新的神经网络模型,即目标模型。它复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。我们假设这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识,且这些知识同样适用于目标数据集。我们还假设源模...
如何使用快速开始实现图片分类
在快速开始中,您可以选择直接部署开源的预训练图片分类模型,或针对定制化场景,使用自己的数据集对预训练模型进行微调训练,并使用微调训练模型将图片分类成定制化的类别。本文为您介绍如何使用快速开始执行图片分类任务。
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机器学习项目实战识别mnist数据集识别图片数字
1 机器学习分析步骤机器学习项目的实际过程大致分为以下5个环节。(1)问题定义。(2)数据的收集和预处理。(3)模型(算法)的选择。(4)选择机器学习模型。(5)超参数调试和性能优化。2 问题定义这里要向大家介绍MNIST数据集。...
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