深度学习正则化---数据增强

引言: 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中.降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y,其中x是原始数据点的表达,目前最多使用向量表达形式. y是数据点映射后的低维向量表达,通常y的维度小于x的维度(当然提高维度也是可以的).f可能是显式的或隐式的.线性的或非线性的. 目前大部分降维算法处理向量表达的数据,也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据.之所以使用降维后的数据表示是因为:①在原始的高维空间中,包含有冗余信息以及噪音信息,在实际应

tensorflow 数据读取 队列和线程 文件读取, 图片处理 问题:大文件读取,读取速度, 在tensorflow中真正的多线程 子线程读取数据 向队列放数据(如每次100个),主线程学习,不用全部数据读取后,开始学习 队列与对垒管理器,线程与协调器 tf.FIFOQueue(capacity=None,dtypes=None,name="fifo_queue") # 先进先出队列 dequeue() 出队方法 enqueue(vals,name=None) 入队方法 enqueu

上篇文章介绍了深度学习中数据增强技术的应用,及部分TensorFlow实现代码.废话不说了,这篇接着介绍: TensorFlow实现图片数据增强 注:类似的方法放在了代码中注释的部分,实际调试时可以分别打开运行 ③图像色彩调整 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf # 读取图片 image_data = tf.gfile.FastGFile("data/dog3.jpg", 'br').read() # 4中调整

在实现网络爬虫的过程中,验证码的出现总是会阻碍爬虫的工作.本期介绍一种利用深度神经网络来实现的端到端的验证码识别方法.通过本方法,可以在不切割图片.不做模板匹配的情况下实现精度超过90%的识别结果. 本文分为两个部分,第一个部分介绍如何利用深度神经网络实现验证码的训练和识别,第二个部分介绍在实现过程中需要克服的工程问题. 一. 基于深度神经网络的验证码识别 验证码的识别是从图片到文字的过程.传统的算法如OCR正是为了解决此类问题而设计的.然而,在真实情形中,验证码通常并不以规则的文字出现,即文字

机器学习和深度学习资料合集 注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二开始更新 希望转载的朋友,你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多．此外:某些资料在中国访问需要梯子. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in

本文转自:http://blog.csdn.net/sinat_34707539/article/details/52105681 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen

你可能不知道的7个深度学习实用技巧 原创 2018-02-09 专知内容组 专知 [导读]前几天,深度学习工程师George Seif发表了一篇博文,总结了7个深度学习的技巧,主要从提高深度学习模型的准确性和速度两个角度来分析这些小技巧.在使用深度学习的时候,我们不能仅仅把它看成一个黑盒子,因为网络设计.训练过程.数据处理等很多步骤都需要精心的设计.作者分别介绍了7个非常实用小技巧:数据量.优化器选择.处理不平衡数据.迁移学习.数据增强.多个模型集成.加快剪枝.相信掌握了这7个技巧,能让你在实际

有人说,「深度学习“等于”深度卷积神经网络算法模型+大规模数据+云端分布式算力」.也有人说,「能够在业内叱咤风云的AI都曾“身经百战”,经历过无数次的训练与试错」.以上都需要海量数据做依托,对于那些数据量匮乏的领域,就衍生出了数据增强技术.即,根据一个原始数据,稍作改动,变成一个对于AI来说的全新的数据. 01 为什么做数据增强? 数据规模的重要性到底怎样呢?可以说,深度学习的火热和蓬勃发展,直接源于普林斯顿大学教授李飞飞及她所带领的团队创作的一个包含百万级图片的数据集ImageNet.工业级人

声明:转来的,原文出处:http://blog.csdn.net/achaoluo007/article/details/43564321 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. &