Epoch

yolovx

1.输入端（1）StrongaugmentationYolox主要采用了Mosaic、Mixup两种数据增强方法有两点需要注意：（1）在训练的最后15个epoch，这两个数据增强会被关闭掉。
沙小菜·2023-02-04 23:39

keras动态调整学习率

keras随着epoch及loss变化情况动态调整学习率，主要利用Callback,ReduceLROnPlateau来实现importkeras.backendasKfromkeras.callbacksimportCallback
AI剑客·2023-02-04 11:36

yolox意外中断再训练的方法

example/yolox_voc/yolox_voc_s.py-d1-b16--fp16-cYOLOX_outputs/yolox_voc_s/latest_ckpt.pth--resume--start_epoch
Faster--YOLO·2023-02-04 10:01

【深度学习】YOLOv5断点训练——中断后继续训练

/继续训练情况描述：1.训练过程中中断了，继续训练2.训练完了，但是未收敛，在这个基础上，还想用这个权重、学习率等参数继续训练多一些批次1.训练过程中中断了，继续训练断电、或者什么原因中断了，比如设定epoch
别出BUG求求了·2023-02-04 10:30

keras 中的 verbose 详解

evaluate中都有verbose这个参数，下面详细说一下fit中的verboseverbose：日志显示verbose=0为不在标准输出流输出日志信息verbose=1为输出进度条记录verbose=2为每个epoch
cb_guo·2023-02-04 04:54

用python将excel中的数据画为曲线图（x_y）

如上图所示，使用epoch作为横坐标，dice做纵坐标画曲线图。其中一个sheet画一条曲线，将多个sheet的曲线画到一张图中。
我不是薛定谔的猫·2023-02-03 23:41

hashCode 对偏向锁的影响

MarkWord//32bits://--------//hash:25------------>|age:4biased_lock:1lock:2(normalobject)//JavaThread*:23epoch
hayabusa_l·2023-02-03 15:04

批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)以及小批量梯度下降(MBGD)的理解及 batch、epoch、iteration的含义

梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（BatchGradientDescent）、随机梯度下降（StochasticGradientDescent）以及小批量梯度下降（Mini-BatchGradientDescent）。其中小批量梯度下降法也常用在深度学习中进行模型的训练。接下来，我们将对这三种不同的梯度下降法进行理解。批量梯度下降法批量梯度下降法最原始
weixin_40744387·2023-02-03 14:38

Dataset and DataLoader 加载数据集

文章目录7、DatasetandDataLoader加载数据集7.1Revision7.1.1Manualdatafeed手动数据输入7.1.2Epoch,Batch-Size,Iterations7.2DataLoader
LeoATLiang·2023-02-02 16:17

yolov7模型训练结果分析以及如何评估yolov7模型训练的效果

最近是刚刚训练yolov7模型，但是只会一股脑的训练是不行的，要懂得训练多少epoch，以及通过哪些指标来查看训练的效果如何，现在这几天的经验总结一下。
breeze_csdn·2023-02-02 16:07

zookeeper的一些基本概念

核心：文件系统（目录树）/通知机制（观察者模式）集群SID服务器标识和myId一致ZXID事务ID，用来标识一次服务器状态的变更EPOCH每个leader任期内的代号写入数据leader收到请求leader
一个坏人_9c31·2023-02-02 13:21

torch.save()

假设网络为model=Net(),optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=args.lr),假设在某个epoch，我们要保存模型参数，优化器参数以及epoch
Better-1·2023-02-02 13:26

机器学习 关于Batch and Momentum

Batch在机器学习基本概念中讲述了Optimization的方法，我们可以将训练资料划分为batches不断用batch进行参数更新，直至所有看完batch，为一个epoch。
聪明的Levi·2023-02-02 08:24

机器学习笔记（15）— 基本概念batch、batchsize、epoch、iteration

本文主要介绍机器学习中的四个基本概念，batch、batchsize、epoch、iteration，这几个概念对于初学者来说容易混淆。因此在次记录一下。
开门儿大弟子·2023-02-02 08:23

李宏毅深度学习——机器学习训练(三)批次batch和动量momentum

虽然在使用gpu处理不同大小batch的时间并没有太大差距（下左图），但当一个epoch含有的batch越多，处理一个epoch所需输入的batch数越多，时间也越长（下右图）
m0_58586235·2023-02-02 08:52

bert-lstm调参记录

11-6第一次跑全量数据#定义全局超参数batch_size=64lr=4e-5dropout=0.15epoch=5max_length=512#句子长度sent_hidden_size=512#隐藏层维度
神洛华·2023-02-01 10:05

Python argparse.ArgumentParser()用法

1.概述argparse是python用于解析命令行参数和选项的标准模块，一方面可以接收运行代码时用户传入的各种参数（比如传入数据路径），另一方面也可以规范的定义程序中用到的参数（比如定义epoch及batch_size
tiancanucas·2023-02-01 09:07

TensorFlow: visualization of train process using `train_on_batch`

Callthefunctiontrain_on_batch_TBdeftrain_on_batch_TB(nb_epoch,batch_size,model,X,Y,validation_x,validation_y
byamao1·2023-02-01 06:52

（笔记）深度学习基本概念理解01

4.通过多个epoch，使得每一次参数朝损失最小的方向优化
·2023-02-01 00:54

手写体识别实现

在完成每轮epoch后，对误差进行测算并显示。此外，将误差随epoch训练次数变化情况和准确率用plt进行可视化。深度神经网络实现：在神经网络中包括输入层、中间层、输出层。输入层负责接受网络中所
PLZGAV·2023-01-31 19:08

deap dataset的不同分类模型的实现（4）-MNE基础概念学习

raw，epoch，evoked，events都是MNE库定义的，所以想知道他们是什么，需要去看官方文档。
大大U·2023-01-31 07:41

完整的模型训练套路(一)

文件，然后再引用）4.创建网络模型5.损失函数6.优化器优化7.设置训练网络的一些参数记录训练的次数:total_train_step=0记录测试的次数;total_test_step=0训练的轮数:epoch
李同学的笔记·2023-01-30 13:20

【深度学习训练流程】浅析深度学习训练流程

可不使用scheduler进行学习率更新，设为None，则学习率为恒定值）model初始化，选择使用GPU训练还是CPU训练loss选择优化函数，forepochinrange(epochs):#训练几个epoch
桐原因·2023-01-30 05:09

深度学习通用训练步骤

lr更新test（）#每个epoch完验证一下（记得指定为验
S-Tatum·2023-01-30 05:36

rgw元数据同步流程

thread调用该接口开启元数据同步RGWRemoteMetaLog.run_sync()获取master的信息，在结构体rgw_mdlog_info中,包含num_shards、period、realm_epoch
小跑001·2023-01-29 11:27

TypeError: forward() missing 1 required positional argument: ‘target‘

=loss(np.array([output,label]))#获取损失函数loss=torch.nn.CrossEntropyLoss()#开始训练forepochinrange(args.num_epoch
m0_53342923·2023-01-28 14:37

使用enumerate(zip(dataset_loader1, dataset_loader2))注意事项

dataset_loader2))注意事项要注意需要把：修改为：因为python3zip中的数据只能操作一次，内存就会释放，当下次访问时就会无法访问，如果按照第一张图片的写法，相当于训练模型的过程中只有第1个epoch
牙签2333·2023-01-28 07:02

torch.utils.data.DataLoader与enumerate联用发现

发现不同Epoch，相同step(下文解释)情况下，enumerate取到的训练数据不一样。这样意味着DataLoader()联用enumerate()使用时候，每次取到的训练数据是动态的。
笔写心城·2023-01-28 07:31

【Python报错】train epoch数据读取for i, batch in enumerate(train_loader)失败？卡住？

fori,batchintqdm(enumerate(train_loader),desc=f"Epoch:{epoch+1}/{epochs}.Loop:Train",total=len(train_loader
MengYa_DreamZ·2023-01-28 07:55

利用VGG16做花数据集的识别

本次实验中，我使用的是keras的vgg16模型，然后再添加了三层全连接层对花进行识别，50个epoch后在验证集中的准确率为87.63，不算很好，但有由于确实太耗费时间了，就不太想去重新调参然后训练了
i_actor·2023-01-27 15:22

matplotlib画可定制格式的折线图

每次画图都得重新学习一遍matplotlib，不如把代码直接记下来，每次都可以直接使用（这是一个用于画深度学习epoch-acc图像的函数，接受四个参数，前两个参数是两个长度相同的list，就是训练的历史数据
蓝一潇、薛定谔的猫·2023-01-27 12:12

keras.fit epoch回调函数详解

在每个training/epoch/batch结束时，如果我们想执行某些任务，例如模型缓存、输出日志、计算当前的auc等等，Keras中的callback就派上用场了。
LN烟雨缥缈·2023-01-27 07:00

model.fit()的fit()函数参数

validation_split=0.0,validation_data=None,shuffle=True,class_weight=None,sample_weight=None,initial_epoch
潘森L·2023-01-27 07:30

成功解决TypeError: fit() got an unexpected keyword argument ‘np_epoch‘

把原代码：history=model.fit(X_train,y_train,np_epoch=epoch,batch_size=256,shuffle=False,validation_data=(X_test
杨貔貅的学习笔记·2023-01-27 07:30

python里fit_在Python中model.predict()和model.fit()做什么？

model.predict(new_state.reshape(1,64),batch_size=1)和model.fit(X_train,y_train,batch_size=batchSize,nb_epoch
weixin_39521009·2023-01-27 07:29

model.fit中的Epoch、Batch_Size和iteration详解

https://blog.csdn.net/xjp_xujiping/article/details/82953246https://blog.csdn.net/lafengxiaoyu/article/details/111602955文章目录一，原因二，epochs三，batch_size(每一批次数据的多少)四，Iterations（批次的多少）五，举个例子六，model.fit介绍一，原因
xiaiming0·2023-01-27 07:57

机器学习中Batch Size、Iteration和Epoch的概念

机器学习中BatchSize、Iteration和Epoch的概念Epoch一个epoch指代所有的数据送入网络中完成一次前向计算及反向传播的过程。
DoubleLin_·2023-01-27 07:57

Yolov2模型——pytorch实现

conv不再使用bias)，改善模型的收敛性，同时去掉dropout；2.高分辨率分类器(HighResolutionClassifier)：使用448x448的完整分辨率对分类网络(主干网络)进行10epoch
CV_Peach·2023-01-26 10:33

Python内建time模块中的perf_counter()

time模块把1970年1月1日00：00：00（UTC）作为时间纪元(Epoch)，即时间计算的开始。
LabVIEW_Python·2023-01-26 02:45

深度学习笔记（二十一）学习率衰减和局部最优问题

在1epoch内（1passthroughdata）：α=α01+decay_rate∗epoch_num\alpha=\frac{\alpha_0}{1+decay\_rate*epoch_\_num
Mr.zwX·2023-01-25 10:10

2.2 优化算法（MINI-BATCH、指数加权平均、动量梯度下降、RMSPROP、Adam优化算法、学习率衰减、局部最优）

选用子训练集进行梯度下降；batch梯度下降：选用整个数据集进行梯度下降；mini-batch的大小为m（数据集大小）；随机梯度下降：选用一个样本当做一个子训练集进行梯度下降；mini-batch的大小为1；术语-epoch
bijingrui·2023-01-25 10:39

学习率衰减、局部最优、Batch归一化、Softmax回归

1epoch=遍历一遍训练集学习率衰减公式：例：假设衰减率decayrate=1，=0.2epochNumα10.120.06730.0540.04其它学习率衰减公式：α=0.(指数衰减)。。。
劳埃德·福杰·2023-01-25 10:08

训练模型时出现错误提醒：KeyError: ‘val_acc‘该怎么解决

site-packages\tensorflow\python\keras\callbacks.py",line1330,in_get_file_pathfile_path=self.filepath.format(epoch
越努力越幸运@·2023-01-23 07:43

Batchsize的大小怎样设置？Batchsize过大和过小有什么影响

如果我们的数据集钟含有的样本总数为12800个样本，batch_size=128，那么就需要10个batch才能够训练完一个epoch。
Emiliano Martínez·2023-01-22 13:39

深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录3）

details/105595917本文继续测试深度残差网络和自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10图像集上的表现，残差模块仍然是27个，卷积核的个数分别增加到16个、32个和64个，迭代次数从1000个epoch
dangqing1988·2023-01-22 10:06

机器学习笔记part1，系数优化(SGD/随机梯度下降)及代码实现

/1138716481,epochs(时代/学习周期)→模型通过不断地运行(学习)→不断的更新coefficient(系数)→更好地拟合数据即b=b-learningrate*error*x2把所有地epoch
丰。。·2023-01-21 19:03

深度学习

神经网络中的Epoch，Iteration，Batchsize反向传播CNN本质和优势局部卷积（提取局部特征）权值共享（降低训练难度）Pooling（降维，将低层次组合为高层次的特征）多层次结构鞍点的定义和特点若某个一阶导数为
酸辣土豆·2023-01-21 19:02

自学pytorch深度学习遇到的坑

1.在加载模型测试的时候出现并解决的问题：1.1net.load_state_dict(‘net_params.pkl’)state={'net':net.state_dict(),#模型的网络参数'epoch
世纪末的霖さん·2023-01-20 20:24

解决BUG：RuntimeError: median cannot be called with empty tensor

在加载数据集时会用到metic_logger.log_every()函数，来记录训练时间、损失大小等日志信息，代码段如图所示：#节选自deformable_detr/engine.py/train_one_epoch
beneficial·2023-01-20 20:49

【李宏毅2022 机器学习春】hw2_Classification（strong baseline）

文章目录实验记录（acc≈kaggle评分）评分标准收获参考资料实验记录（acc≈kaggle评分）实验配置：concat_nframes=19batch_size=2048num_epoch=50learning_rate
I"ll carry you·2023-01-20 17:16
上一页 7 8 9 10 11 12 13 14 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他