格式统一
https://detectron2.readthedocs.io/tutorials/data_loading.html
不使用train而是使用Model进行自定义训练
实现并写一个新的model层，注册到config以供使用
https://detectron2.readthedocs.io/tutorials/write-models.html
自定义整个训练过程的方式
https://github.com/facebookresearch/detectron2/blob/master/tools/plain_train_net.py
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本文是对CRF基本原理的一个简明的介绍。当然，“简明”是相对而言中，要想真的弄清楚CRF，免不了要提及一些公式，如果只关心调用的读者，可以直接移到文末。 # 按照之前的思路，我们依旧来对比一下普通的逐帧softmax和CRF的异同。 # CRF主要用于序列标注问题，可以简单理解为是给序列中的每一帧都进行分类，既然是分类，很自然想到将这个序列用CNN或者R…
这一份****中，我会用简明的例子和手绘图，为你讲解循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的原理和使用方法。 关于深度学习，我已经为你讲解了不少内容了。 咱们简单回顾一下。常见的深度学习任务，面对的数据类型主要是三类： 第一类，是结构化数据，也就是样本和属性组成的表格。例如《如何用Python和深度神经网络锁定即将流失的客…
卷积定义 在维基百科上，卷积定义为： 离散卷积定义为： [ 0, 1, 2, 3]和[0, 1, 2]的卷积例子如下图所示： Python实现（直接卷积） 根据离散卷积的定义，用Python实现： def conv(a, b): N = len(a) M = len(b) YN = N + M – 1 y = [0.0 for i in range(YN)]…
看了Ian大神的论文，学习一下GAN。 一、基本介绍 生成对抗网络由两部分组成：Generatative model 和 Discriminative model，以下分别简称为G 和 D。 在GAN中，训练集是无标签数据集data，G接受数据z，产生G(z)，而D判定G产生的数据是来自于真实数据data还是由G产生的。在训练过程中，双方不断优化自己，直到D…
PyTorch之强大的hub模块和搭建神经网络进行气温预测 在PyTorch中，我们可以使用hub模块来加载预训练的模型，也可以使用它来分享和重用模型组件。在本文中，我们将介绍如何使用hub模块来加载预训练的模型，并使用它来搭建神经网络进行气温预测，并提供两个示例说明。 示例1：使用hub模块加载预训练的模型 以下是一个使用hub模块加载预训练的模型的示例代…
屏蔽label输出 layer { name: “silence0” type: “Silence” bottom: “label” phase: TRAIN }
keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的：由于我代码中 model.compile(loss=’categorical_crossentropy’, optimizer=’sgd’, metrics=[‘accuracy’]) 即损失函数用的是categorical_crossentropy所以，在pycharm中…
1.回顾 上一篇博文(循环神经网络系列（一)Tensorflow中BasicRNNCell)中我们介绍了在Tensoflow中，每个RNN单元的实现，以及对应各个参数的含义。自那之后，我们就能通过Tensorflow实现一个单元的计算了。 import tensorflow as tf import numpy as np x = np.array([[1,…
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