CNN过拟合

MATLAB 实现 SRCNN 图像超分辨率重建

SRCNN代码实现。

leo__520·2025-07-09 13:32

视频讲解：多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用

p=42891原文出处：拓端数据部落公众号分析师：ZiqiYe视频讲解：多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用作为数据科学领域的从业者，我们常面临这样的挑战：如何让机器真正“看懂”图像中的信息

·2025-07-08 23:51

机器学习知识点复习上（保研、复试、面试）百面机器学习笔记

4.过拟合和欠拟合三、经典算法1.支持向量机SVM2.逻辑回归3.决策树四、降维1.主成分分析（PrinalComponentsAnalysis,PCA）降维中最经典的方法2.线性判别分析

·2025-07-08 20:36

Python实现基于POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量回归预测的详细项目实例

目录Python实她基她POA-CNN-LSTM-Attentikon鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行她变量回归预测她详细项目实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义

nantangyuxi·2025-07-08 16:14

Python训练打卡Day46

通道注意力(SE注意力)知识点回顾：不同CNN层的特征图：不同通道的特征图什么是注意力：注意力家族，类似于动物园，都是不同的模块，好不好试了才知道。

编程有点难·2025-07-08 16:08

【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择

特征选择（FeatureSelection）系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤，通过筛选最相关、信息量最大的特征，提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

60天python训练营打卡day46

学习目标：60天python训练营打卡学习内容：DAY46通道注意力(SE注意力)知识点回顾：1.不同CNN层的特征图：不同通道的特征图2.什么是注意力：注意力家族，类似于动物园，都是不同的模块，好不好试了才知道

·2025-07-07 23:35

超轻量级中文OCR项目使用教程

超轻量级中文OCR项目使用教程chineseocr_lite超轻量级中文ocr，支持竖排文字识别,支持ncnn、mnn、tnn推理(dbnet(1.8M)+crnn(2.5M)+anglenet(378KB

甄墨疆·2025-07-07 15:14

【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数

正则化代价函数（RegularizedCostFunction）详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术，通过在原始代价函数中添加惩罚项，约束模型参数的大小，从而提高泛化能力。

·2025-07-07 12:23

李宏毅2025《机器学习》第四讲-Transformer架构的演进

CNN（卷积神经网络）：为

·2025-07-07 09:28

文末含资料链接！YOLOv11性能飞跃：深度融合iRMB注意力机制，实战教程助你突破检测极限！

文章目录1.介绍：揭秘iRMB——轻量化与高性能的完美融合1.1摘要：洞察iRMB的设计哲学与卓越表现1.2简单描述：深入剖析iRMB的构造与工作原理核心灵感：CNN与Transformer的珠联璧合iRMB

博导ai君·2025-07-07 02:46

初始CNN(卷积神经网络)

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）作为深度学习的重要分支，在图像识别、目标检测、语义分割等领域大放异彩。

超龄超能程序猿·2025-07-06 21:04

典型的几种神经网络

骨干网络CNN(卷积神经网络)RNN(循环神经网络)三级目录CNN(卷积神经网络)包括输入层、隐藏层、输出层：输入层一般为一张图片（w,h,d）,输入层数据一般要做归一化处理;隐藏层包含特有的卷积层（卷积核有权重系数

Victor Zhong·2025-07-06 19:23

CHAIN（GAN的一种）训练自己的数据集

简介简介：作者针对数据有限场景下GANs训练中的判别器过拟合问题，提出了CHAIN（Lipschitz连续性约束归一化）方法。

这张生成的图像能检测吗·2025-07-06 09:21

60天python训练计划----day51

DAY51复习日作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高importosimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transfor

尘浮728·2025-07-06 04:52

python训练60天挑战-day51

DAY51复习日作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高kaggl的一个图像数据集；数据集地址：LungNoduleMalignancy

·2025-07-06 04:21

DAY 51 复习日

作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高（一）Day43代码importosimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch

忧陌606·2025-07-06 03:50

【python深度学习】DAY 51 复习日

作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高1.读取数据使用CIFAR-10图像数据importtorchfromtorchvisionimportdatasets

抽风的雨610·2025-07-06 03:20

Day51 复习日-模型改进

day43对自己找的数据集用简单cnn训练，现在用预训练，加入注意力等importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets

cylat·2025-07-06 03:19

目标检测新纪元：DETR到Mamba实战解析

【实战分享】目标检测的“后DEⱯ”时代：DETR/DINO/RT-DETR及新型骨干网络探索（含示例代码）目标检测从YOLO、FasterR-CNN到Transformer结构的DETR，再到DINO、

加油吧zkf·2025-07-06 00:59

PyTorch实战：从零构建CNN模型，轻松搞定MNIST手写数字识别

PyTorch实战：从零构建CNN模型，轻松搞定MNIST手写数字识别大家好！欢迎来到我的深度学习博客！

·2025-07-05 23:23

计算机视觉中的Transformer：ViT模型详解与代码实现

计算机视觉中的Transformer：ViT模型详解与代码实现关键词：计算机视觉、Transformer、ViT、自注意力机制、图像分块摘要：传统卷积神经网络（CNN）统治计算机视觉领域多年，但2020

AI大模型应用工坊·2025-07-05 22:16

遥感影像岩性分类：基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法

遥感影像岩性分类：基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法1.任务概述岩性分类是地质遥感的核心任务，旨在通过遥感影像识别地表岩石类型。

神经网络15044·2025-07-05 20:00

Python训练营-Day41

#原始模型（2层卷积）classOriginalCNN(nn.Module):def__init__(self):super().

m0_72314023·2025-07-05 20:57

python打卡day41@浙大疏锦行

：1.输入→卷积层→Batch归一化层（可选）→池化层→激活函数→下一层2.Flatten->Dense(withDropout，可选)->Dense(Output)作业：尝试手动修改下不同的调度器和CNN

风逸hhh·2025-07-05 14:17

MOBILEVIT: 轻量级、通用且适用于移动设备的视觉Transformer

摘要轻量级卷积神经网络（CNN）是移动视觉任务的事实标准。它们的空间归纳偏置使得它们能够在不同的视觉任务中以较少的参数学习表示。然而，这些网络在空间上是局部的。

AI专题精讲·2025-07-05 12:01

视觉表征和多模态融合

方法：卷积神经网络(CNN)：传

一只齐刘海的猫·2025-07-05 11:27

【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】01.神经网络算法理论详解与实践-(4)神经网络中的重要组件

第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门第一部分：神经网络算法理论详解与实践第四节：神经网络中的重要组件内容：激活函数、loss函数、dropout、梯度消失与爆炸、过拟合与欠拟合神经网络的性能依赖于多个关键组件的合理设计与使用

·2025-07-05 04:37

目标检测在国防和政府的应用实例

一、目标检测技术概述目标检测是计算机视觉的核心任务，通过算法对图像/视频中的物体进行识别与定位，当前主流技术包括：经典算法：YOLO系列（实时性强）、FasterR-CNN（精度高）、SSD（平衡速度与精度

MzKyle·2025-07-05 03:34

PyTorch实战：从零开始构建CIFAR-10图像分类模型 (附详细代码与图解)

今天，我们将一起踏上一段激动人心的深度学习之旅：使用强大的PyTorch框架，从零开始构建一个卷积神经网络（CNN），来解决经典的CIFAR-10图像分类问题。

电脑能手·2025-07-04 12:21

day41

#原始模型（2层卷积）classOriginalCNN(nn.Module):def__init__(self):super().

m0_62568655·2025-07-04 12:19

Day44

1.预训练概念：在大规模数据上训练模型学习通用知识，再迁移到下游任务微调2.常见模型：图像有AlexNet、ResNet、ViT；NLP有BERT、GPT3.图像模型发展：从手工特征到深度学习，从CNN

·2025-07-04 12:19

RT-DETR改进|爆改模型|涨点|使用VMamba作为骨干网络（附代码+修改教程）

VMamba是一种全新的视觉框架，VMamba结合了CNNs和ViTs的优势，同时优化了计算效率，能够在保持全局感受野的情况下实现线性复杂度。为了解决方向敏感性问题，VMamba引入

爆改模型·2025-07-04 02:14

Rust实现FasterR-CNN目标检测全流程

使用Rust和FasterR-CNN进行目标检测FasterR-CNN是目标检测领域广泛使用的深度学习模型。Rust生态中可以通过tch-rs（Torch绑定）调用预训练的PyTorch模型实现。

KENYCHEN奉孝·2025-07-03 21:42

学习笔记(29):训练集与测试集划分详解：train_test_split 函数深度解析

测试阶段：用测试集评估模型在未见过的数据上的表现，避免“过拟合”（模型只记住训练数据的噪声，无法泛化到新数据）。类比场景：学生通过“练习题”（训练集）学习知识，再通过“考

宁儿数据安全·2025-07-03 17:42

【Torch】nn.Dropout算法详解

1.定义nn.Dropout是PyTorch中用于防止神经网络过拟合的正则化层。

油泼辣子多加·2025-07-03 17:11

【深度学习-Day 33】从零到一：亲手构建你的第一个卷积神经网络（CNN）

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-07-03 13:43

【深度学习】卷积神经网络(CNN)原理

【深度学习】卷积神经网络原理1.卷积神经网络的组成2.卷积层2.1卷积运算过程3.padding-零填充3.1ValidandSame卷积3.2奇数维度的过滤器4.stride-步长5.多通道卷积5.1多卷积核（多个Filter）6.卷积总结7.池化层(Pooling)8.全连接层9.总结1.卷积神经网络的组成定义卷积神经网络由一个或多个卷积层、池化层以及全连接层等组成。与其他深度学习结构相比，卷

chaser&upper·2025-07-03 07:02

深度学习学习经验——卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络卷积神经网络（CNN）1.卷积神经网络的基本组成2.卷积操作3.激活函数（ReLU）4.池化操作5.全连接层6.卷积神经网络的完整实现项目示例项目目标1.加载数据2.卷积层：图像的特征探测器

Linductor·2025-07-03 07:02

DAY 45 Tensorboard使用介绍

目录DAY45Tensorboard使用介绍1.tensorboard的发展历史和原理2.tensorboard的常见操作3.tensorboard在cifar上的实战：MLP和CNN模型作业：对resnet18

HINOTOR_·2025-07-03 01:10

回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出

内容介绍长短期记忆神经网络(LSTM)作为一种循环神经网络(RNN)的变体，擅长处理序列数据并捕捉长期依赖关系，而支持向量机(SVR)则是一种强大的回归算法，能够有效地处理高维数据并防止过拟合。

matlab科研社·2025-07-02 05:16

常见机器学习算法与应用场景

1.监督学习（SupervisedLearning）1.1线性回归（LinearRegression）原理：通过拟合一条直线来表示输入和输出之间的关系，适用于预测连续值输出。

计算机软件程序设计·2025-07-02 02:52

【AI】AI大模型发展史：从理论探索到技术爆发

1.2神经网络初步实践1980年：卷积神经网络（CNN）雏形诞生1998年：LeNet-5模型成功应用于手写数字识别，成为首个商用深度学习模型关键局

不想当程序汪的第N天·2025-07-01 21:44

【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-线性回归（Linear Regression）

它通过拟合一条直线（或平面、高维超平面），来预测输出与输入变量之间的关系。1.线性回归的基本概念目标给定输入和对应的输出y，找到一个线性函数：其中：是权重（回归系数）。b是偏置（截距）。y是预测值。

IT古董·2025-07-01 07:18

YOLOv12 正式发布 | 检测效果超越YOLO11！！

代码地址：https://github.com/sunsmarterjie/yolov12提升YOLO框架的网络架构一直至关重要，尽管注意力机制在建模能力方面已被证明具有优越性，但长期以来一直专注于基于CNN

·2025-07-01 03:54

使用Ultralytics YOLO进行数据增强

在训练深度学习模型时，数据增强有助于提高模型的鲁棒性，减少过拟合，并增强对真实世界场景的泛化。

alpszero·2025-06-30 21:08

人工智能-基础篇-10-什么是卷积神经网络CNN（网格状数据处理：输入层，卷积层，激活函数，池化层，全连接层，输出层等）

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频、音频）设计的深度学习模型。

weisian151·2025-06-30 11:30

CNN-GRU混合模型学习笔记

GRU学习笔记CNN：卷积神经网络GRU（GateRecurrentUnit），门控循环单元CNN：卷积神经网络3个组成部分：1.卷积层——提取图像局部特征2.池化层——降维（防止过拟合）3.全连接层—

weixin_54372988·2025-06-30 11:28

CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测对比

本文旨在系统地比较四种基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（GRU）的不同架构，包

Matlab科研辅导帮·2025-06-30 10:26

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