深度学习之梯度缩放介绍
混合训练(Mixed Precision Training)是一种优化深度学习模型训练过程的技术,其中梯度缩放(Gradient Scaling)是混合训练中常用的一项技术。 在深度学习中,梯度是用于更新模型参数的关键信息。然而,当使用低精度数据类型(如半精度浮点数)进行训练时,梯度的计算可能会受到数值溢出或下溢的影响,导致训练不稳定或无法收敛。 1. 梯度缩放基本概念 ...
【猫狗识别系统】图像识别Python+TensorFlow+卷积神经网络算法+人工智能深度学习
对猫狗的图片数据集进行训练,得到一个进度较高的H5格式的模型文件。然后使用Django框架搭建了一个Web网页端可视化操作界面。实现用户上传一张图片识别其名称。 一、前言 本研究中,我们开发了一个基于深度学习的猫狗识别系统,使用了TensorFlow框架下的MobileNetV2轻量级卷积神经网络模型。MobileNetV2模型以其高效的结构和较低的计算成本而闻名,非常适合在移动和嵌入式设备上使用。通过对...
计算机毕业设计Hadoop+Hive地震预测系统 地震数据分析可视化 地震爬虫 大数据毕业设计 Spark 机器学习 深度学习 Flink 大数据
2024 届本科毕业论文(设计) 基于Hadoop的地震预测的 分析与可视化研究 姓 名:____田伟情_________ 系 别:____信息技术学院___ 专 业:数据科学与大数据技术 学 号:__2011103094________ 指导教师:_____王双喜________ 年 月 日 目 录 1 绪论 2 相关技术与工具 2.1 大数据技术概述 2.2 ...
基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真,并对比CNN+GRU网络
:',num2str(ERR2)]); save R1.mat139 4.算法理论概述 时间序列预测是数据分析中的一个重要分支,它涉及到对未来事件的预测,基于历史数据中的模式和趋势。在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的组合,特别是结合长短时记忆单元(LSTM)或门控循环单元(GRU),已成为处理时间序列数据的强大工具。 4.1 CNN基础 卷积神经...
Python Keras:打造深度学习模型的利器
s是一个高级神经网络API,由纯Python编写并能够运行在TensorFlow、Theano和CNTK之上。Keras以简洁和可扩展性为目标,使研究人员能够快速实验,并能在生产环境中轻松部署。无论是深度学习的新手还是经验丰富的研究人员,Keras都能快速构建和训练深度学习模型。本文将详细介绍Keras库的安装、主要功能、基本操作、高级功能及其实践应用,并提供丰富的示例代码。 安装 Keras可以通过pi...
【深度学习】与【PyTorch实战】
目录 一、深度学习基础 1.1 神经网络简介 1.2 激活函数 1.3 损失函数 1.4 优化算法 二、PyTorch基础 2.1 PyTorch简介 2.2 张量操作 2.3 构建神经网络 2.4训练模型 2.5 模型评估 三、PyTorch实战 3.1 数据加载与预处理 3.2 模型定义与训练 3.3 模型评估与调优 3.4 模型保存与加载 四、深度学习的实际应用 4.1 图像分类 4.1.1 ...
【深度学习实战(35)】数据处理之数据增强(不修改标签)
一、简介 不需要修改标签的数据增强有变明,变暗,hsv增强,color增强,cutout,模拟太阳光,雨水,雾等。 二、 代码 import randomimport numpy as npimport os.pathimport cv2from PIL import Imagefrom PIL import ImageEnhancefrom torchvision import trans...
【PyTorch与深度学习】6、PyTorch中搭建分类网络实例
课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好,于是开始重学一遍PyTorch框架,这个是课程笔记,此节课很详细,笔记记的比较粗,这个视频课是需要有点深度学习数学基础的,如果没有数学基础,可以一边学一边查一查 1. Transforms 我们导入到数据集中的图片可能大小不一样,数据并不总是以训模型所需的最终处理形式出现。我们使用Transforms对数据进行一些操作,使其适合训练(比如统一图片的像...
深度学习之机器学习基础
文章目录 第二章 机器学习基础1 基本概念1.1 大话理解机器学习本质1.2 什么是神经网络1.3 各种常见算法图示1.4 计算图的导数计算1.5 理解局部最优与全局最优1.5 大数据与深度学习之间的关系 第二章 机器学习基础 机器学习起源于上世纪50年代,1959年在IBM工作的Arthur Samuel设计了一个下棋程序,这个程序具有学习的能力,它可以在不断的对弈中提高自己。由此提出了“机器学习...
基于深度学习的红外船舶检测识别分类完整实现数据集8000+张
随着遥感技术的快速发展,包括无人机、卫星等,红外图像在船舶检测识别中的作用日益凸显。相对于可见光图像,红外图像具有在夜晚和恶劣天气条件下高效检测识别船舶的天然优势。近年来,深度学习作为一种强大的图像处理技术,在红外船舶检测识别领域取得了显著进展。 目前,广泛采用了深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),用于红外船舶检测识别。这些模型通过大量标注的红外船舶图像数据进行训练,实现了高...