Публикации по теме 'resnet'


Чрезвычайно большой мини-пакет SGD: обучение ResNet-50 на ImageNet за 15 минут 3/100
3-й тезис посвящен тренировке Rest-50 с использованием очень больших мини-пакетов SGD. Обзор Внедрите методы для поддержания точности при чрезвычайно большом размере мини-пакета. В эксперименте они использовали такие методы, как Разминка RMSprop Пакетная нормализация без скользящего среднего График медленного старта обучения Условия следующие Ссылка на сайт [1711.04325] Чрезвычайно большой минипакет SGD: обучение ResNet-50 в ImageNet за 15..
Трансферное обучение 101: Часть 1
Загрузка современной модели и оценка в TF 2.0. «Стоя на плечах гигантов» Трансферное обучение определяется ниже: Переносное обучение и адаптация предметной области относятся к ситуации, когда то, что было изучено в одной обстановке… используется для улучшения обобщения в другой обстановке — стр. 526, Глубокое обучение , 2016 г. Таким образом, говоря простыми словами, это процесс использования современных моделей в соответствующей области для решения нашей проблемы. Давайте..
Классификация пород собак с CNN
Следующий проект машинного обучения был завершен в рамках программы Data Scientist Nanodegree, которую я завершил в апреле 2020 года. Весь код можно найти на моем Github . 1. Введение Основная цель этого проекта - изображение собаки, алгоритм определит приблизительную породу собаки. Если он снабжен изображением человека, код идентифицирует похожую породу собаки. Во время проекта я создал CNN из Scatch и два CNN, используя технику Transfer Learning, используя разные архитектуры...
Простые сверточные нейронные сети против ResNets
В компьютерном зрении и распознавании изображений путь не был обнадеживающим, простая нейронная сеть не работала должным образом, и традиционные процедуры машинного обучения тоже не работали. В настоящее время благодаря инновациям CNN (сверточных нейронных сетей) открылся путь для следования этой ветви и продолжения разработки новых алгоритмов, поддерживающих область глубокого обучения. В этом процессе был создан новый тип сети, его имя — ResNets, и он в основном является сыном CNN,..
Останавливаться! Ни входа, ни контрольно-пропускного пункта, позвольте мне поджечь его и получить (Факел) видение !! ;)
Да! вы меня прямо здесь Я обозначаю структуру PyTorch для классификации дорожных знаков, таких как парковка запрещена, раздавать, школа впереди, неровная дорога, остановка, горб, ограничение скорости и многие другие. Здесь мы поговорим о распознавании светофоров библиотекой машинного обучения PyTorch и его преимуществах. Давайте начнем: Задумывались ли вы когда-нибудь о том, как Facebook справляется с оскорбительными и ненадлежащими фотографиями, которыми делятся несколько..
ПОНИМАНИЕ ОСТАТОЧНЫХ СЕТЕЙ
Распознавание изображений в последние годы продвинулось вперед благодаря доступности больших наборов данных и мощных графических процессоров, которые позволили обучать очень глубокие архитектуры. Симонян и др. Авторы VGG продемонстрировали, что, просто складывая больше слоев, мы можем повысить точность. До этого в 2009 Йошуа Бенжио в своей монографии Изучение глубинных архитектур для ИИ дал убедительный теоретический анализ эффективности глубоких архитектур. В предыдущих..
Нейронные ОДУ (интуитивное понимание основ)
Https://arxiv.org/abs/1806.07366 Нейронные обыкновенные дифференциальные уравнения пытаются решить проблему данных временных рядов. Это новый подход, предложенный Университетом Торонто и Vector Institute. Эта статья была удостоена награды за лучшую работу Neurips 2018. В ней описывается новый метод решения проблем, открывший так много возможностей для традиционных подходов к машинному обучению. Похоже, эта статья, как и GAN (ссылка на мой средний пост), станет следующим большим..