卷积神经网络长尾数据集识别的技巧包
demi 在 周二, 11/22/2022 - 16:46 提交
对长尾数据集的tricks进行了分析和探索,并结合一种新的数据增强方法和两阶段的训练策略,取得了非常好的效果。
神经网络是一种受到生物神经系统启发而设计的计算模型,用于机器学习和人工智能领域。神经网络由大量的人工神经元(模拟生物神经元)组成,这些神经元通过连接权重相互连接,形成网络结构。神经网络的目标是通过学习和调整权重来模拟和解决复杂的问题。
对长尾数据集的tricks进行了分析和探索,并结合一种新的数据增强方法和两阶段的训练策略,取得了非常好的效果。
我们已经介绍过很多解析机器学习模型的方法,例如如pdp、LIME和SHAP,但是这些方法都是用在表格数据的,他们能不能用在神经网络模型呢?
算力的具体计算还依赖特定背景,本文只做一般性描述。
在本篇博文中,我们分享了一个通用框架,用于优化神经网络的典型固定特征——通道数和位宽——以使网络在训练过程中学会自我压缩。
一种新的深度估计方法,能够赋予神经网络强大的深度估计的泛化能力。
神经网络技术应用于各个行业,在公交领域的各种预测起着重要作用。
对于BN,在训练时,是对每一批的训练数据进行归一化,也即用每一批数据的均值和方差。
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。
机器学习算法可以检查单个模拟星系,并预测其存在的数字宇宙的整体构成……
神经网络足以强大到可以解决任何问题?无论何时,选择神经网络总是正确的选择吗?