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  我被神经网络的力量和能力所吸引。在机器学习和深度学习领域,几乎每一次突破都以神经网络模型为核心。

  这在计算机视觉领域尤为普遍。无论是简单的图像分类还是更高级的东西(如对象检测),神经网络开辟了处理图像数据的可能性。简而言之,对于像我这样的数据科学家来说,这是一座金矿!

  当我们使用深度学习来解决一个图像分类问题时,简单的神经网络总是一个好的起点。但是,它们确实有局限性,而且模型的性能在达到一定程度后无法得到改善。

  这就是卷积神经网络(CNNs)改变了竞争环境的地方。它们在计算机视觉应用中无处不在。老实说,我觉得每一个计算机视觉爱好者都应该可以很快学会这个概念。

  我将向你介绍使用流行的PyTorch框架进行深度学习的新概念。在本文中,我们将了解卷积神经网络是如何工作的,以及它如何帮助我们改进模型的性能。我们还将研究在PyTorch中CNNs的实现。

  让我们快速回顾一下第一篇文章中涉及的内容。我们讨论了PyTorch和张量的基础知识,还讨论了PyTorch与NumPy的相似之处。

  PyTorch中的张量类似于NumPy的n维数组,也可以与gpu一起使用。在这些张量上执行操作几乎与在NumPy数组上执行操作类似。这使得PyTorch非常易于使用和学习。

  在本系列的第1部分中,我们构建了一个简单的神经网络来解决一个案例研究。使用我们的简单模型,我们在测试集中获得了大约65%的基准准确度。现在,我们将尝试使用卷积神经网络来提高这个准确度。

  在一个简单的神经网络中,我们把一个三维图像转换成一维图像,对吧?让我们看一个例子来理解这一点:

  我们现在可以很容易地说,这是一只狗。如果我告诉你这两个图像是一样的呢?相信我,他们是一样的!唯一的区别是第一个图像是一维的,而第二个图像是相同图像的二维表示。

  你能分辨出这两幅图像的区别吗?至少我不能。由于这是一个一维的表示,因此很难确定它们之间的区别。现在,让我们看看这些图像的二维表示:

  神经网络的另一个问题是参数太多。假设我们的图像大小是28*28*3 -所以这里的参数是2352。如果我们有一个大小为224*224*3的图像呢?这里的参数数量为150,528。

  这就是卷积神经网络真正有用的地方。CNNs有助于从图像中提取特征,这可能有助于对图像中的目标进行分类。它首先从图像中提取低维特征(如边缘),然后提取一些高维特征(如形状)。

  在本文中,我们不会深入讨论这些主题的细节。如果你希望了解滤波器如何帮助提取特征和池的工作方式,我强烈建议你从头开始学习卷积神经网络的全面教程。

  理论部分已经铺垫完了,开始写代码吧。我们将讨论与第一篇文章相同的问题陈述。这是因为我们可以直接将我们的CNN模型的性能与我们在那里建立的简单神经网络进行比较。

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