Улучшение глубокого обучения с увеличением данных Увеличение данных — это важнейший метод в конвейерах машинного обучения и глубокого обучения, который помогает повысить производительность и обобщение моделей. Он включает в себя применение различных преобразований к существующему набору данных, тем самым создавая новые примеры, которые являются вариациями исходных данных. В контексте данных изображения увеличение данных включает в себя такие операции, как вращение, отражение,..

Введение Классификация изображений известна как азбука глубокого обучения, до такой степени, что классификация цифр MNIST превратилась в практическое упражнение Hello World . Это наиболее широко известный и широко обсуждаемый аспект глубокого обучения, предлагающий лучшие варианты обслуживания, поскольку на Kaggle представлены сотни наборов данных и сотни руководств по широкому спектру приложений. Ежегодный турнир ImageNet L arge Scale Visual Recognition Challenge известен тем,..

"Машинное обучение" Уловки построения модели ML или DNN Каждый может легко вписать данные в любую модель машинного обучения или фреймворка глубокого обучения. Следование лучшим практикам может помочь вам отличить других. Также вы можете рассмотреть следующие уловки. Вот несколько методов, которые я применил в своем путешествии по анализу данных. Таблица содержания Подготовка данных Обработка ваших собственных данных Использовать тензор Увеличение данных Выборка..