Paddle7日打卡营第四期心得
文献,在阅读文献过程中对许多问题似懂非懂,因此对我来说此次打卡营是一次非常宝贵的经历,亲自动手跑几个模型,尝试调参优化网络结构(虽然失败了...
车牌识别运行错误
with fluid.dygraph.guard():----> 2 model=MyDNN() #模型实例化 3 model.train() #训练模式 4 opt...
神经网络训练过程的超参数调节
模型选择: 解决一个具体问题时,先看PaddleHu,再看PaddleX能不能实现,如果前两者都不行,则考虑PaddleD等模...
导航
(PaddlePaddle)多机多卡高效训练优势,通过深度神经网络与多任务学习等技术,持续学习海量数据和知识。基于该框架的艾尼(ERNIE)预训练模型,已...
【经验分享】DuReader 分析
是非类和观点类问题。规模:包含 200K 个问题,420K 个答案和 1M 个文档; 是目前最大的中文 MRC 数据集。
简介表 1: 机器...
图像项目的数据获取与预处理总结
方法还包括,基于生成对抗网络GAN生成“假”数来增强,注入噪声数据等等。
做数据增强的原因是有些深度学习的模型复杂度太高了,且在数...
第二课笔记
(除以标准差)将各个维度的方差标准化处于[-1,1]之间,其目的是提高收敛效率,统一不同输入范围的数据对模型学习的影响,映射到激活函数有效梯度...
数据集的获取和处理
标准化处于[-1,1]之间
一 目的是提高收敛效率,统一不同输入范围的数据对于模型学习的影响,映射到激活函数有效梯度的值域...
飞桨复现TPN心得
使用ResNet2d的参数,PyTorch的操作如下:
```python# 首先初始化ResNet2d模型,然后根据名称找到3D ResNet在2D...
图神经网络7日打卡营学习心得
讲了图算法的许多应用,并温习了一些基本知识,温故而知新。
第二天讲的图游走类的模型,使得我对node2vec,metapath2vec及其...