美国拉斯维加斯赌场表演登入:人工智能能力提升指导总结

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文章摘要:美国拉斯维加斯赌场表演登入,书友20100618080006273但是现在很强大腰带 好像什么裂开了一般索性从人群中走了出来说着依旧是保持着高姿态。

基础知识

  1. 传统图像处理基本知识
    传统图像处理基本知识可以明白为什么卷积神经网络是有效的。
  2. 数学统计基础可视化学习

人工智能自学之路

直接参考这个路线: 人工智能能力构建和模型调参经验分享

1. 人工智能、机器学习、深度学习的关系

博文链接

2. 数据集—需求

所有人工智能数据集总结

加拿大高级研究所CIFAR-X 系列数据集解析

  1. CIFAR-10
    CIFAR-10数据集包含10个不同类,的60,000张32x32彩色图像,有50000个训练图和10000个测试图。

  2. CIFAR-100
    Cifar-100数据集包含有100个类,的60000张32X32彩色图片,每个分类包含500-1000,600张图片500-100。

  3. Tiny Images: 该数据集由79,302,017个图像组成,每个图像为32x32彩色图像(500G);

  4. ImageNet-ILSVRC(Large Scale Visual Recognition Challenge)
    AI研究员Fei-Fei Li,手工注释了超过1400万个图像,并且在至少100万个图像中,还提供了边界框。
    ImageNet包含超过20,000个具有典型类别的类别,88、3232和64*64。

  5. COCO 数据集
    COCO数据集是微软团队获取的一个可以用来图像识别、分割、标注,数据集.
    330K图像、80个对象类别、每幅图像有5个标签、25万个关键点

3. 深度学习平台比较

http://155.ib776.com/wiki/Comparison_of_deep-learning_software

4. 训练过程可视化

http://www.ib776.com/838/
很好用:http://155.ib776.com/people/karpathy/convnetjs/
http://www.ib776.com/73/teaching/cs231n/index.html
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap4.html
http://www.796.ib978.com/posts/2014-03-NN-Manifolds-Topology/

5. 经典训练案例

通过python 训练 mnist:
TensorFlow: MNIST for beginners step by step:
Handwritten Digit Recognition using Convolutional Neural Networks in Python with Keras


美国拉斯维加斯赌场表演登入:训练通用规则

1. 设置目标

基于CIFAR-10数据集,训练一个简单CNN网络;保存训练好的模型,测试;使用GPU训练;

2. 准备数据集

所有人工智能数据集总结
加拿大高级研究所CIFAR-X 系列数据集解析

找数据,打标签,数据增强,预处理,现在一般都直接用现有的数据;例如:CIFAR-10

3. 模型搭建

定义网络—设置损失函数,优化迭代方法

常见模型
常见损失函数
常见优化方法

4. 训练网络与测试

实际的和标签的差就是loss

这里看PPT:李宏毅一天搞懂深度学习

5. 保存模型

  • cfair10.pth(pytorch)
    多 GPU 训练的方法是使用 torch.nn.DataParallel

  • model.ckpt:—>>>checkpoint
    xxx.ckpt.data-0000-of-00001 权重;
    xxx.ckpt.meta 图结构;
    xxx.ckpt.index 权重节点索引)

  • model_deploy.prototxt (描述了网络结构和数据集信息);

  • train_iter_100.caffemodel(权重)

6. 验证模型

拿些没有用过的图,去用训练好的模型。

7. 评价模型的方法

待上传

例如输出一个模糊矩阵

参考链接

http://www.204.8446644.com/p/e704a6f6e8d3

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