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B 站视频:《十分钟讲解 Matplotlib 的核心内容与基本逻辑》 Matplotlib_examples.ipynb # 入门 # 基本设置 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 一些基本设置# 设置支持中文字体(黑体)matplotlib.rcParams['font.family'] = ['SimHei']matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 设置图片清晰度(200dpi: 200...
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# 原理 迁移学习可以通过小数据量样本对模型进行微调,达到针对小数据量数据集更好的拟合效果 # 训练 / 验证 / 测试集伪代码流程 # 代码实战 # 自定义数据集 import torchimport os, globimport random, csvfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoaderfrom torchvision import transformsfrom PIL import Imageclass Pokemon(Dataset): def __init__(self, root, resize, mode):...
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# Lenet5 网络模型 import torchfrom torch import nnfrom torch.nn import functional as Fclass Lenet5(nn.Module): """ for cifar10 dataset. """ def __init__(self): super(Lenet5, self).__init__() self.conv_unit = nn.Sequential( # x: [b, 3, 32, 32] => [b, 16, ] nn.Conv2d(3,...
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# 什么是卷积神经网络 注意,是把一个 kernel 里的三个窗口做完运算后生成的三个值累加起来,得到新的 feature map。对于下一层有 16 个通道,则是把一个 kernel 里的 16 个窗口做完运算后生成的 16 个值累加起来,算作一个新的 feature。 # 代码示例 # 类风格 API # 函数风格 API ‍ # 池化层和采样 # 池化层 最大池化:取 kernel 里的最大值 平均池化:取 kernel 里的平均值 # 上采样 将特征图放大 # BatchNorm # Image Normalization 这里的均值和方差是统计了数百万张图片在 RGB...
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# 过拟合问题 # 欠拟合 当 train acc. is bad 并且 test acc. is bad as well 可以认为是欠拟合,但现在神经网络的学习能力太强了,所以这种问题不常见 # 过拟合 当 train loss and acc. is much better 但是 test acc. is worse 就是过拟合,也就是泛化能力 Generalization Performance 不够,所以目前的主要问题就是如何缓解过拟合问题 # 训练 / 验证 / 测试集的划分 对于测试集,我们不能做任何事情,所以通常来说将训练集划分为训练集和验证集 #...
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# Logistic Regression # Q1 why not maximize accuracy? acc.=∑I(predi==yi)len(Y)acc.=\frac{\sum I\left(pred_{i}==y_{i}\right)}{len\left(Y\right)} acc.=len(Y)∑I(predi​==yi​)​ 如果最小化 accuracy,会造成 gradient = 0 的现象。因为用 sigmoid 做激活函数,小于 0.5 判断为 0,大于 0.5 判断为 1,如果参数 w 从 0.4 提升到...
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# Broadcasting 自动扩展维度语法糖 # 关键点 A 和 B 张量做 broadcasting,如果 B 前面缺失一个维度,则自动在前面插入一个维度 插入的维度大小为 1,接下来会自动将其维度大小为 1 的维度扩张到和 A 张量相同位置维度一样的大小 例子:Bias [32, 1, 1] -> [1, 32, 1, 1] -> [4, 32, 14, 14] 所以 broadcasting 的本质就是 unsqueeze + expand # 案例 for actual demanding [class, students,...
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# 基本数据类型 # 基本数据类型 ​​ # 常用类型 FloatTensor DoubleTensor ByteTensor IntTensor LongTensor # 标量 ​ ​​ 常用来表示 Loss # 一维张量 ​ ​​​ 有三种方式: 给定内容生成一维张量 给定维度大小生成一维张量 从 np 中得到一维张量 常用于 Bias 神经元的偏置,和 Linear Input # 二维张量 dim、size () 和 shape 的区分。对于一个维度为 [2, 2] 这样的张量,它的: dim 为 2,也就是数学上的 Rank,秩; size () 和 shape...
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# 常见词汇 # Border 国界;边界 cross the border 过了边界 You should never try to illegally cross the board into a different country. # Declaration card /form 海关申报书 Most countries require you to fill in a declaration card. # Arrival card /form 入境卡 For China, foreigners just have to fill in a small arrival card. #...