深度学习把样本和标签捆绑在一起打乱 / 张生荣

python训练数据时打乱训练数据与标签的两种方法小结

如下所示: <code class="language-python">import numpy as np data = np.array([[1,1],[2,2], ...

目录多标签分类器多标签分类器损失函数代码实现多标签分类器多标签分类任务与多分类任务有所不同,多分类任务是将一个实例分到某个类别中,多标签分类任务是将某个实例分到多个类别中.多标签分类任务有有 ...

目录 1 摘要 2 方法介绍 2.1 多分类任务对抗样本 2.2 多标签任务对抗样本 2.3 双分类器对抗训练人脸表情对抗训练 1 摘要当前深度模型抵御对抗攻击最有效的方式就是对抗训练,神经网络在 ...

前言 labelme是一个非常好用的免费的标注软件,博主看了很多其他的博客,有的直接是翻译稿,有的不全面.对于新手入门还是有点困难.因此,本文的主要是详细介绍labelme该如何使用. 一.label ...

二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题.今天我们将学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或负面. 一.数据集来源我们使用的是IMDB数据集,它包含来自互联网电影数据库(IMDB)的50000条严 ...

软件架构 mnist数据集的识别使用了两个非常小的网络来实现,第一个是最简单的全连接网络,第二个是卷积网络,mnist数据集是入门数据集,所以不需要进行图像增强,或者用生成器读入内存,直接使用简单的f ...

目录读取数据集读取小批量整合所有组件目前广泛使用的图像分类数据集之一是MNIST数据集.如今,MNIST数据集更像是一个健全的检查,而不是一个基准. 为了提高难度,我们将在接下来的章节中讨论在 ...

目录前言源码与数据源码数据 train.py 源码及分析 data_helpers.py 源码及分析 text_cnn.py 源码及分析前言 Github源码地址本文同时也是学习唐宇迪老师 ...

目录 1.逻辑回归的限制 2.深度学习的引入 3.深度学习的计算方式 4.神经网络的损失函数 1.逻辑回归的限制逻辑回归分类的时候,是把线性的函数输入进sigmoid函数进行转换,后进行分类,会在图 ...

目录前言实现过程 1. 获取数据 2. 数据扩充与数据缩放 3. 迁移学习 4. 微调 5. 预测前言本文使用 cpu 的 tensorflow 2.4 完成迁移学习和模型微调,并使用训练好的 ...

数据增强卷积神经网络非常容易出现过拟合的问题,而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法. 2012 年 AlexNet 在 ImageNet 上大获全胜,图片增强方法功不可没,因为有了图片增强 ...

概述经典端对端无线通信系统如下图所示: 信源 xx使用信源编码,去除冗余得到比特流 ss. 对 ss进行信道编码(如 Turbo.LDPC 等)得到 yy,增加相应的校验位来抵抗信道噪声. 对比特流 ...

目录一.导入所需的库二.定义可视化函数显示图像上的边界框和类标签三.获取图像和标注四.使用RandomSizedBBoxSafeCrop保留原始图像中的所有边界框五.定义增强管道六.输入用 ...

目录前言什么是pip 再说 pip, 它就像应用宝下面给我们的手机安装应用宝 Centos 安装pip for python2 试用pip来安装库配置国内的Pypi镜像仓库安装virtual ...

下面进行一个高维线性实验假设我们的真实方程是: 假设feature数200,训练样本和测试样本各20个模拟数据集 num_train,num_test = 10,10 num_features = ...

目录问题场景描述问题的思考 gather的说明问题的解决问题场景描述我在复现Faster-RCNN模型的过程中遇到这样一个问题: 有一个张量,它的形状是 (128, 21, 4) roi_l ...

目录 LeNet 模型训练在本节中,我们将介绍LeNet,它是最早发布的卷积神经网络之一.这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究院Yann LeCun在1989年提出的(并以其命名),目的是识 ...

目录 VGG块 VGG网络训练模型与芯片设计中工程师从放置晶体管到逻辑元件再到逻辑块的过程类似,神经网络结构的设计也逐渐变得更加抽象.研究人员开始从单个神经元的角度思考问题,发展到整个层次,现在又 ...

目录训练深层网络为什么要批量归一化层呢? 批量归一化层全连接层卷积层预测过程中的批量归一化使用批量归一化层的LeNet 简明实现争议训练深层神经网络是十分困难的,特别是在较短的实践内使 ...

目录扰动的鲁棒性实践中的dropout 简洁实现扰动的鲁棒性在之前我们讨论权重衰减(L2正则化)时看到的那样,参数的范数也代表了一种有用的简单性度量.简单性的另一个有用角度是平滑性,即函数不 ...

目录 1. PyQt5 控件简介 1.1 什么是控件 1.2 编辑控件的属性 1.3 PyQt5 的控件类型输入控件: 显示控件: 高级控件: 2. 按钮控件 2.1 按钮控件简介 2.2 按键按钮 ...