Практические руководства Как обучить сиамскую нейронную сеть Простой способ работать с классами, которые не видны во время тренировок Когда вы впервые начинаете с машинного обучения, становится ясно, что для точного и надежного обучения модели требуются огромные объемы данных. И хотя это правда, при обучении моделей для целей, где требуется настраиваемый набор данных, вам часто приходится идти на компромисс в отношении уровня данных, которые видит ваша модель. Так было со мной;..

Вили Ван , Джон Инакей и Майк Ван Одна из новых концепций в области глубокого обучения - Few Shot Learning. Если вы изучали машинное обучение или глубокое обучение, вы, вероятно, слышали этот термин раньше. Но что это? Как это на самом деле работает? Мы углубимся в тему и покажем один из способов выполнения краткого обучения через сети-близнецы. Ниже мы узнаем, как построить систему One Shot Learning с использованием Twin Networks. Вы можете найти нашу реализацию Twin Network в..

Что такое сиамская сеть? Сиамская нейронная сеть (SNN) — это класс архитектуры нейронной сети, который содержит две или более идентичных подсети. «Идентичные» здесь означают, что они имеют одинаковую конфигурацию, параметры и веса. Обновление параметров зеркально отражается в обеих подсетях и используется для поиска сходства между входными данными путем сравнения векторов признаков. Почему сиамская сеть? Нейронные сети хороши почти во всех задачах, но они полагаются на все больше..

Одна из распространенных проблем индустрии интернет-рекламы - это мошенничество. Несмотря на то, что методы мошенничества различаются на разных рынках, во всем мире есть много общего. В этом посте мы встретимся: Мошенники, меняющие имидж Вложения, которые помогают находить расстояния, чтобы мы могли быстрее отличать изображения друг от друга. Сиамская сеть с Triplet Loss объяснена простым языком Уловки и хаки - чтобы мы могли лучше обучать сеть Возможные атаки Один из..

За пределами триплетной потери: эксперименты с однократным обучением с четырехкратной потерей Вступление Эта статья является продолжением моей предыдущей статьи о One Shot Learning, Siamese Networks и Triplet Loss с Keras . Здесь описаны One Shot Learning и Mining , поэтому, если вы еще не знакомы с этими концепциями, я настоятельно рекомендую вам сначала прочитать их. Один мой друг говорит, что для достижения значительного прогресса в машинном обучении нужно читать..