Публикации по теме 'transfer-learning'
Тонкая настройка BERT для классификации текста с помощью FARM
Простое и быстрое трансферное обучение с использованием новейших моделей НЛП
Прошлой осенью, пытаясь настроить предварительно обученную многоязычную модель BERT для интеллектуального анализа аргументов (выявления структур аргументов в тексте) в контексте моей магистерской диссертации, я наткнулся на фреймворк с открытым исходным кодом FARM ( F Рамка для A создания R презентации ( M моделей) от Deepset.ai . Они предоставили не только немецкую модель BERT, но и легко..
Как выбрать лучшую предварительно обученную модель Кераса для классификации изображений
В случае сомнений используйте данные, чтобы принять решение!
Решение, какую предварительно обученную модель использовать в вашей задаче глубокого обучения, находится на одном уровне с классическими дилеммами, например, какой фильм смотреть на Netflix и какие хлопья покупать в супермаркете (PS купите ту, которая с наименьшим содержанием сахара и наибольшим содержанием клетчатки) . В этом посте будет использоваться подход на основе данных в Python, чтобы найти лучшую предварительно..
Распознавание лиц с помощью VGG.
Как мы все знаем, распознавание лиц — это метод идентификации или подтверждения личности человека по его лицу. В настоящее время распознавание лиц используется для того, чтобы сделать мир безопаснее, умнее и удобнее. Существует множество вариантов использования, например: блокировка телефона, идентификация людей в социальных сетях, посещаемость школы и многое другое. Существуют разные способы распознавать лица с помощью LBPH (гистограммы локального бинарного паттерна) , который..
Распознавание лиц с использованием трансферного обучения
Что такое распознавание лиц?
Распознавание лиц - это метод идентификации личности по лицу. Он способен идентифицировать человека из источника цифрового изображения. Он имеет различные варианты использования, например, его можно использовать как систему посещаемости, можно использовать для проверки личности клиента, можно использовать в аэропортах, полицейские участки и многое другое.
Что такое трансферное обучение?
Трансферное обучение использует информацию, полученную при..
Трансферное обучение: общий обзор фантастической концепции
Вы когда-нибудь были впечатлены тем, как люди учатся разным вещам? Интересно понять, как мы можем изучить концепцию и применить ее к различным сценариям. Немного запутались? Разрешите пояснить это на примере. Так, например, если вы хотите выучить новый язык, чтобы сказать «Python», мы по сути используем наш собственный опыт (с C, C ++, JAVA и т. Д.), Чтобы привыкнуть к Python. Мы даже пытаемся согласовать синтаксис, операторы цикла, обработку исключений и т. Д. Таким образом, мы изучаем..
Классификатор пород собак — какую породу собак он классифицирует, если вы введете лицо Трампа?
Этот пост является частью проекта Udacity Data Science Nanodegree. Он познакомит вас со сверточной нейронной сетью (CNN) с помощью приложения-классификатора пород собак.
Это собака?
Пример приложения показан на рисунке 1. В качестве входных данных оно использует изображение и предсказывает породу собаки. Подожди... Мы что-то забыли? Что, если входное изображение не собака?
Обнаружить человека
Фух. Нам повезло, что существует реализация OpenCV каскадных классификаторов..
Использование глубокого обучения для классификации пород собак
Разве это не отличная идея узнать, к какой породе принадлежит собака, по ее изображению? Что делает его более интересным, так это определить похожую породу собаки, когда вы фотографируете человека.
Обучение модели классификации изображений - непростая задача с нуля, и вам, вероятно, понадобится миллион обучающих выборок. Интересно, что одна из самых привлекательных функций сверточных нейронных сетей (CNN) заключается в том, что мы можем применять трансферное обучение , а именно, взяв..
