谈谈深度学习中的Batch_Size Batch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。 首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？...其二，由于不同权重的梯度值差别巨大，因此选取一个全局的学习率很困难。 Full Batch Learning 可以使用Rprop 只基于梯度符号并且针对性单独更新各权值。...这就是在线学习（Online Learning）。线性神经元在均方误差代价函数的错误面是一个抛物面，横截面是椭圆。对于多层神经元、非线性网络，在局部依然近似是抛物面。...使用在线学习，每次修正方向以各自样本的梯度方向修正，横冲直撞各自为政，难以达到收敛。 ? 优化示意图 可不可以选择一个适中的 Batch_Size 值呢？...这里跑一个 LeNet 在 MNIST 数据集上的效果。MNIST 是一个手写体标准库，我使用的是 Theano 框架。这是一个 Python 的深度学习库。
作者 | Nikolay Oskolkov 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 本文将讨论如何利用多种生物信息源，OMIC数据，以便通过深度学习实现更准确的生物系统建模。...在本文中将使用Keras进行深度学习，并展示如何集成多个OMIC数据，以揭示在各个OMIC中不可见的隐藏模式。 单细胞产生大数据 数据集成的问题对于数据科学来说并不是全新的问题。...将CITEseq数据与深度学习集成 将进行单细胞转录（scRNAseq）和蛋白质组学的无监督集成（scProteomics）从CITEseq数据，8个617脐带血单核细胞（CBMC），采用自动编码器，其非常适合用于捕获单细胞组学的高度非线性性质数据...将scNMTseq数据与深度学习集成 虽然CITEseq包括两个单细胞水平的信息（转录组学和蛋白质组学），另一个奇妙的技术scNMTseq提供来自相同生物细胞的三个OMIC：1）转录组学（scRNAseq...因此数据整合是合乎逻辑的下一步，它通过利用数据的整体复杂性提供对生物过程的更全面的理解。深度学习框架非常适合数据集成，因为当多种数据类型相互学习信息时，它通过反向传播真正“整合”更新参数。
[深度数据]·深度学习数据集大全 数据来自 skymind.ai 整理 最近新增数据集 开源生物识别数据：http://openbiometrics.org/ Google Audioset：...地址：http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech256/ STL-10 数据集：用于开发无监督特征学习、深度学习、自学习算法的图像识别数据集...地址： https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/radar-data/nexrad ————————我是深度学习图像的分割线———————— 人工数据集 Arcade...————————我是深度学习视频的分割线———————— 视频数据集 Youtube-8M：用于视频理解研究的大型多样化标记视频数据集。...地址：https://www.yelp.com/dataset ————————我是深度学习文本的分割线———————— 问答数据集 Maluuba News QA 数据集：CNN 新闻文章中的 12
海量数据（又称大数据）已经成为各大互联网企业面临的最大问题，如何处理海量数据，提供更好的解决方案，是目前相当热门的一个话题。...类似MapReduce、 Hadoop等架构的普遍推广，大家都在构建自己的大数据处理，大数据分析平台。 相应之下，目前对于海量数据处理人才的需求也在不断增多，此类人才可谓炙手可热！...越来越多的开发者把目光转移到海量数据的处理上。但是不是所有人都能真正接触到，或者有机会去处理海量数据的，所以就需要一些公开的海量数据集来研究。 在Quora上有人就问到，如何获取海量数据集。...*先来个不能错过的数据集网站（深度学习者的福音）：* http://deeplearning.net/datasets/** 首先说说几个收集数据集的网站： 1、Public Data Sets...希望也能有企业开发自己的数据集给研究人员使用，从而推动海量数据处理在国内的发展！
Introduction 数据预处理 主要分为 数据归一化 和 PCA/ZCA白化 两种方法。...数据预处理 的 时序位置 在数据扩充之后，模型训练之前： 数据采集 –> 数据标记 –> 数据扩充 –> 数据预处理 –> 模型训练 数据归一化 包括 简单缩放 和 规范化 。...简单缩放 为了使得最终的数据向量落在 [0，1] 或 [ -1，1] 的区间内（根据数据情况而定）。...Code 数据归一化 的 具体实现代码 参见我的另一篇文章：图像预处理: 规范化 。 ---- [1] 图像预处理: 规范化 [2] 数据预处理-UFLDL
本文整理里一些科研中可能会需要的某类数据集，需要的自己带走。 视频人体姿态数据集 1....而且该数据库提供标注好的前景轮廓视频。不过此数据库的正确率已经达到100%了。...下载地址：http://vision.stanford.edu/Datasets/OlympicSports/ UCI收集的机器学习数据集 ftp://pami.sjtu.edu.cn http:/...微软人体姿态数据库 MSRC-12 Gesture Dataset 手势数据集 http://www.datatang.com/data/46521 备注：数据堂链接：http://www.datatang.com...文本分类数据集 一个数据集是可以用的，即rainbow的数据集 http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs/p … ww/naive-bayes.html 其余杂数据集 癌症基因：
如果说LeNet-5是深度学习的hello world，那么mnist就是深度学习数据集里的“hello world”，看看文【1】的作者，Yann Lecun，Y.Bengio，Patrick Haffner...如果你想了解早期学者们对gradient-based learning（基于梯度的学习方法）方法的一点努力，想了解为什么卷积神经网络需要local reception field（局部感受野），需要sub-sample...数字从0～9，图片大小是28*28，训练数据集包含 60000个样本，测试数据集包含10000个样本，示例图如下。 ?...数据集共有60000张彩色图像，图像大小是32*32，共10个类，每类6000张图。其中50000张组成训练集合，每一类均等，都是5000张图。...可以看出，cifar10有点类似于类别多样性得到了扩充的mnist的彩色增强版，图像大小差不多，数据集大小也一样，类别也相等。 ?
然后我们说一下我们平常使用的向量所占的空间大小，以Pytorch官方的数据格式为例（所有的深度学习框架数据格式都遵循同一个标准）： 我们只需要看左边的信息，在平常的训练中，我们经常使用的一般是这两种类型...也就是说，假设有一幅RGB三通道真彩色图片，长宽分别为500 x 500，数据类型为单精度浮点型，那么这张图所占的显存的大小为：500 x 500 x 3 x 4B = 3M。...最基本的优化无非也就一下几点： 减少输入图像的尺寸 减少batch，减少每次的输入图像数量 多使用下采样，池化层 一些神经网络层可以进行小优化，利用relu层中设置inplace 购买显存更大的显卡 从深度学习框架上面进行优化...下篇文章我会说明如何在Pytorch这个深度学习框架中跟踪显存的使用量，然后针对Pytorch这个框架进行有目的显存优化。...文章来源于Oldpan博客 欢迎关注Oldpan博客公众号，持续酝酿深度学习质量文：
深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示，并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。...深度学习模拟更多的神经层神经活动，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示，深度学习的示意图如图1所示。...人类感知系统这种明确的层次结构极大地降低了视觉系统处理的数据量，并保留了物体有用的结构信息。深度学习正是希望通过模拟人脑多层次的分析方式来提高学习的准确性。...目前深度学习按照结构和技术应用的方式，可以把结构分为三类： 生成性深度结构 该结构描述数据的高阶相关特性，或观测数据和相应类别的联合概率分布。...CNNs作为深度学习框架是基于最小化预处理数据要求而产生的。受早期的时间延迟神经网络影响。CNNs靠共享时域权值降低复杂度。
Introduction 数据扩充（data augmentation），又名 数据增强 / 数据增广。 其本质即： 缺少海量数据时，为了保证模型的有效训练，一分钱掰成两半花。...Code 之前做项目时有写过简易的数据增强工具，已开源：图像算法工具箱。 其中包含了最常见的图像水平翻转、垂直翻转和水平垂直翻转。可将图像数据量扩充为原来的4倍。...Summary 在实际操作中，常将多种数据扩充操作叠加使用，比如，对原图像分别 (水平、垂直、水平垂直)翻转 和 (-30°、-15°、15°、30°)旋转 后，数据量扩充为原来的8倍。...此时，再对这组数据统一各进行一次随机扣取，则数据量翻为原来的16倍。与此类同，我们可以将数据扩充为原来的n次方倍，数据量简直不要太海量。。。...另外，如果是 图像检测任务 或者是 图像分割任务 ，记得 将 图像数据 和 标记数据 进行 同步扩充（比如图像翻转时，对应的标记坐标跟着做相应翻转）。
本文链接：https://blog.csdn.net/github_39655029/article/details/89151587 作为深度学习的基础，我们常会频繁对数据进行操作，以下则是介绍如何对内存中的数据进行常用操作的相关代码
comp3 Pascal VOC 2007 comp4 Pascal VOC 2010 comp3 Pascal VOC 2010 comp4 Pascal VOC 2011 comp3 以上5个数据集...inria_persons.png ETH Pedestrian苏黎世联邦理工学院 行人数据集 ?...eth_pedestrian.png TUD-Brussels Pedestrian 布鲁塞尔都柏林大学行人数据集 Daimler Pedestrian 戴勒姆行人数据 KITTI Vision...Benchmark 德国卡尔斯鲁厄理工学院自动驾驶数据集 3.姿势分析 Leeds Sport Poses 利兹大学体育姿势数据集 ?...leeds_sport_poses.jpg 4语义标注 MSRC-21 微软数据集 https://www.microsoft.com/en-us/research/project/image-understanding
很多朋友在学习了神经网络和深度学习之后，早已迫不及待要开始动手实战了。第一个遇到的问题通常就是数据。...深度学习(CV方向)的经典数据集包括MNIST手写数字数据集、Fashion MNIST数据集、CIFAR-10和CIFAR-100数据集、ILSVRC竞赛的ImageNet数据集、用于检测和分割的PASCAL...可以说是每个入门深度学习的人都会使用MNIST进行实验。作为领域内最早的一个大型数据集，MNIST于1998年由Yann LeCun等人设计构建。...MNIST数据集包括60000个示例的训练集以及10000个示例的测试集，每个手写数字的大小均为28*28。...7届ILSVRC大赛，这使得ImageNet极大的推动了深度学习和计算机视觉的发展。
---- 目录 业务问题 误差度量 机器学习和深度学习在我们的问题中的应用 数据来源 探索性数据分析-EDA 现有方法 资料准备 模型说明 结果 我对改善RMSLE的尝试 未来的工作 GitHub存储库...训练数据分为训练集和测试集。 对于基本线性回归模型，测试集包含10%的数据，对于深度学习模型，测试集包含总数据的20%。...为了进一步提高分数，我们正在探索使用深度学习来解决这个问题 8.2深度学习 递归神经网络（RNN）擅长处理序列数据信息。我们使用门控递归单元（GRU），它是一种新型的RNN，训练速度更快。...所有这些共同构成了我们的深度学习模型的80维特征向量。 ? 嵌入 除了训练测试的划分，深度学习（DL）管道的数据准备遵循与ML管道相同的例程。...训练 对于训练模型1和模型2，我们使用具有默认学习率的Adam优化器。此外，这些模型被训练为3个epoch，batch量大小加倍。模型1和模型2的试验数据的RMSLE分别为0.436和0.441。
Tensorflow和Caffe等深度学习中，监督学习的数据标注是一件非常繁琐和耗时的工作，目前大多数公司都采用外包给标注公司进行处理，或者购买现有的数据集，使得进行深度学习研究的成本异常高。...一、思路 步骤： 1、以一个初步模型对小批量待标注数据进行检测，这里的初步模型可以是自己用少批量数据集训练出来的，也可以用网上公布的； 2、对检测出来的结果进行人为干预纠正； 3、把纠正后的数据训练新的模型...virajmavani/semi-auto-image-annotation-tool 2、easyDL智能标注 2.1、智能标注 百度easyDL提供了智能标注的功能，跟以上思路差不多，都是先对小批量数据进行标注学习训练...，然后以学习结果去标注剩下的数据集，然后人工纠正，迭代求精。...但easyDL官方不提供数据导出功能和api，这阻碍了我们把数据拿到Tensorflow和Caffe进行训练。
DeepTables：用于表格数据的深度学习工具包 ? 简介 MLP（也称为全连接神经网络）已被证明在学习分布表示方面效率低下。 事实证明，感知器层的“Add”操作在探索乘法特征交互时性能较差。...如何在神经网络中有效地学习功能交互成为最重要的问题。 目前为止，业界已经提出了各种模型来进行CTR预测，并且这些模型在最近几年中将一直优于现有的最新技术。...这些模型还可以在合理利用的情况下为表格数据提供良好的性能。 DT旨在利用最新的研究结果为用户提供表格数据的端到端工具包。 DT的设计考虑了以下主要目标： 易于使用，非专家也可以使用。...deepnets from deeptables.datasets import dsutils from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据
来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/83626029 已授权转载，如需转载请联系作者 之前面试过程中被问到过两个问题： （1）深度学习中batch size的大小对训练过程的影响是什么样的...在不考虑Batch Normalization的情况下（这种情况我们之后会在bn的文章里专门探讨），先给个自己当时回答的答案吧（相对来说学究一点）： (1) 不考虑bn的情况下，batch size的大小决定了深度学习训练过程中的完成每个...由于目前主流深度学习框架处理mini-batch的反向传播时，默认都是先将每个mini-batch中每个instance得到的loss平均化之后再反求梯度，也就是说每次反向传播的梯度是对mini-batch...-------------------------------通俗版回答------------------------------- 那么我们可以把第一个问题简化为一个小时候经常玩的游戏： 深度学习训练过程...（因为反向的过程取决于模型的复杂度，与batchsize的大小关系不大，而正向则同时取决于模型的复杂度和batch size的大小。
Summary - MNIST CIFAR Open Image VOC COCO Imagenet Youtube-8M Size ~12MB ~170MB ~1.5GB ~2GB ~40GB(图片大小...官网：www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar 介绍：CIFAR-10数据集说明、TensorFlow CNN 测试CIFAR-10数据集 PASCAL VOC ?...、Pascal VOC 数据集介绍 COCO ?...，是COCO数据集的第一次问世。...官网：www.image-net.org 介绍：Imagenet数据集 专用为 分类任务 的数据集，现被用于训练basemodel。
我们在使用 MessagePack 对 List 对象数据进行序列化的时候，发现序列化以后的二进制数组数据偏大的情况。...logger.debug("Raw Size: [{}]", FileUtils.byteCountToDisplaySize(raw.length)); 我们会发现，针对这个 60 万个对象的 List 的序列化后的数据达到了...如果我们再定义 ObjectMapper 对象的时候添加一部分参数，我们会发现大小将会有显著改善。
这在很大程度上归功于健壮的拓扑表示，它针对真实数据中看到的不同类型的物理扰嚷变数(如视图、光照等)提供了支持。然而，大规模采用它们的关键瓶颈是计算开销和在可区分的体系结构中合并它们。...在本文中，我们采取了重要的步骤来缓解这些瓶颈，提出了一种新的一步方法，直接从输入数据生成PIs。我们设计了两种独立的卷积神经网络结构，一种以多变量时间序列信号为输入，另一种以多通道图像为输入。...据我们所知，我们是第一个提出利用深度学习直接从数据中计算拓扑特征的人。我们探讨了PI-Net架构在两个应用上的使用：使用三轴加速度计传感器数据的人体活动识别和图像分类。...我们演示了在有监督的深度学习架构中PIs的易于融合，并从数据中提取PIs的速度提高了几个数量级。 主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有。...分享最新的CVPR、ECCV、ICCV、IROS等人工智能论文，关注深度学习、自动驾驶领域。
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