神经网络
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pytorch神经网络训练及测试流程&代码
神经网络的训练及测试其实是个相对固定的流程，下面进行详细说明，包括命令行设置基本参数、如数据集路径等其他参数的设置、学习率、损失函数、模型参数的保存与加载及最终train.py与t…
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神经网络（十五）在VS Code下搭建PyTorch环境
本文主要记录如何在电脑中安装pytorch以及在vscode中配置相关环境，以及在配置过程中遇到的一些问题。废话不多说，现在开始。 一、安装VS Code …
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yolov5s.yaml中各参数作用意义及使用netron工具来可视化yolov5s的结构
文章目录 一、`yolov5s.yaml`中各行（参数）所表示的意义 1.1 `depth_multiple`和`width_multiple`介绍 1.2 yolov5中新增的F…
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PyTorch：梯度计算之反向传播函数backward()
一、计算图 计算图，是一种用来描述计算的有向无环图。 我们假设一个计算过程，其中、、、都是维向量。 上述过程，用计算图表现出来，就是下图。 从这张图中可以看出，、、、是直接创建的，…
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图像风格迁移 CycleGAN原理
CycleGAN是一种很方便使用的用于进行图像风格转换的模型。它的一大优势就在于不需要成对的数据集就可以进行训练。比如我们只需要随便一大堆真人图像和随便另一大堆动漫图像，就可以…
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【PyG】异构图学习 – 图神经网络
大量真实世界的数据集被存储为异构图，这促使Pytorch geometry (PyG)中为它们引入了专门的函数。例如，推荐领域中的大多数图，如社交图，都是异构的，因为它们存储关于不…
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深度学习：根据 loss曲线，对模型调参
深度学习模型调参笔记 train loss 下降，val loss下降，说明网络仍在学习； 奈斯，继续训练 train loss 下降，val loss上升，说明网络开始过拟合了；…
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【PyG】与networkx的图转换
在使用图神经网络的过程中，往往需要使用到相关的 GNN 库，而在这些 GNN 库中，一款比较高效热门的图神经网络库是 PyTorch 中的 PyG 库。PyG 提供了很多经典的图神…
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【论文笔记】基于深度学习的步态识别综述《Gait Recognition Based on Deep Learning: A Survey》
目录 1. 简介 2. 理论背景 2.1 生物识别 2.1.1 指纹识别 2.1.2 虹膜识别 2.1.3 人脸识别 2.1.4 多模态生物识别 2.1.5 其他方法 2.2 深度…
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PyTorch深度学习实战 | 神经网络的优化难题
即使我们可以利用反向传播来进行优化，但是训练过程中仍然会出现一系列的问题，比如鞍点、病态条件、梯度消失和梯度爆炸，对此我们首先提出了小批量随机梯度下降，并且基于批量随机梯度下降的不…
