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【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（二十）：圖像增強(qiáng)、微調(diào)

2年前作者：郭老二分類：Toy博客閱讀(24)違法舉報(bào)

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AI學(xué)習(xí)目錄匯總

1、圖像增強(qiáng)

圖像增強(qiáng)可以擴(kuò)展訓(xùn)練樣本數(shù)量、減小對(duì)某個(gè)屬性的依賴。比如，裁剪圖像，可以減少模型對(duì)對(duì)象出現(xiàn)位置的依賴；調(diào)整亮度、顏色等因素來降低模型對(duì)顏色的敏感度等

1.1、準(zhǔn)備工作

頭文件
%matplotlib inline：圖表直接嵌入到Notebook中，本人使用的jupyter-lab

%matplotlib inline
import torch
import torchvision
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

顯示圖片文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-681306.html

d2l.set_figsize(

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【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（五）：線性代數(shù)
標(biāo)量就是我們常見的單個(gè)數(shù)字（包括整數(shù)、小數(shù)等等），可以使用只有一個(gè)元素的張量表示用小寫字母表示，如：x、y、z
2024年02月15日
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【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（十四）：多層感知機(jī)
在前面介紹過，使用softmax回歸來處理分類問題時(shí)，每個(gè)輸出通過都一個(gè)仿射函數(shù)計(jì)算，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下，輸入和輸出之間為全鏈接層：多層感知機(jī)就是在輸入和輸出中間再添加一個(gè)或多個(gè)全鏈接層，將中間的層稱為“隱藏層”，下圖為添加了一個(gè)全鏈接層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：現(xiàn)實(shí)世
2024年02月13日
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【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（十八）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
發(fā)布時(shí)間：1989年模型目的：識(shí)別手寫數(shù)字 1.3.1 相關(guān)函數(shù)原型 1）nn.Conv2d：卷積層
2024年02月13日
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【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（十一）：分類問題-softmax回歸
1）連續(xù)值與離散值線性回歸模型，適用于輸出為連續(xù)值的情景。 softmax回歸模型，適用于輸出為離散值的情景。例如圖像類別，就需要對(duì)離散值進(jìn)行預(yù)測。softmax回歸模型引入了softmax運(yùn)算，使輸出更適合離散值的預(yù)測和訓(xùn)練。 2）輸出個(gè)數(shù) 線性回歸模型，輸出單元為1個(gè)，而
2024年02月14日
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【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（十七）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門
我們?cè)谇懊鎸W(xué)習(xí)的多層感知機(jī)中，已經(jīng)認(rèn)識(shí)了全鏈接層，缺點(diǎn)很明顯，在稍微大點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)模型中，參數(shù)成指數(shù)級(jí)別增長。參數(shù)量很快就達(dá)到數(shù)十億，這樣的量級(jí)幾乎無法計(jì)算。為此科學(xué)家們想出一個(gè)減少參數(shù)的方法：卷積。從全鏈接層到卷積的推論，使用如下兩個(gè)原則：平
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【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（十二）：從零開始實(shí)現(xiàn)softmax回歸
對(duì)于圖像算法，每個(gè)像素可以視為一個(gè)特征，例如圖像的分辨率為28x28，則有784個(gè)特征。而且常常將二維的圖像像素矩陣展開為長度為784的向量。本例中，將使用Fashion-MNIST數(shù)據(jù)集，它是一個(gè)服裝分類數(shù)據(jù)集，可以將服裝分為10個(gè)類別。輸入圖像的分辨率為28x28，即特征是長度
2024年02月13日
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【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（九）：從零開始實(shí)現(xiàn)線性回歸的訓(xùn)練
在深度學(xué)習(xí)中，用來訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集通過標(biāo)注來實(shí)現(xiàn)。咱們?cè)谶@一步使用函數(shù)來生成一組數(shù)據(jù)集定義數(shù)據(jù)生成函數(shù)：synthetic_data
2024年02月14日
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【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（十六）：自定義網(wǎng)絡(luò)層、保存/加載參數(shù)、使用GPU
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2024年02月13日
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【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（十九）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（GoogLeNet、ResNet、DenseNet）
發(fā)布時(shí)間：2014年 GoogLeNet的貢獻(xiàn)是如何選擇合適大小的卷積核，并將不同大小的卷積核組合使用。之前介紹的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)都是串行的，GoogLeNet使用并行的網(wǎng)絡(luò)塊，稱為“Inception塊” “Inception塊”前后進(jìn)化了四次，論文鏈接： [1]https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf [2]https://arxiv.org/pdf/150
2024年02月12日
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【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（十八）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(LeNet、AlexNet、VGG、NiN)
發(fā)布時(shí)間：1989年模型目的：識(shí)別手寫數(shù)字 1.3.1 相關(guān)函數(shù)原型 1）nn.Conv2d：卷積層
2024年02月12日
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