关于后面的损失函数，建议选择FocalLoss，这是何凯明大神的杰作，源码如下所示：deffocal_loss(y_true,y_pred):pt_1=((y_true,1),y_pred,(y_pred))return(()*(pt_1))数据做好，就可以开始训练了~~~四、整幅场景图像的缺陷检测上述训练的网络，输入是64x64x3的，但是整幅场景图像却是512x512的，这个输入和模型的输入对不上号，这怎么办呢？其实，可以把训练好的模型参数提取出来，然后赋值到另外一个新的模型中，然后把新的模型的输入改成512x512就好，只是在conv3+maxpool层提取的featuremap比较大，这个时候把featuremap映射到原图，比如原模型在末尾一个maxpool层后，输出的featuremap尺寸是8x8x128，其中128是通道数。如果输入改成512x512，那输出的featuremap就成了64x64x128，这里的每个8x8就对应原图上的64x64，这样就可以使用一个8x8的滑动窗口在64x64x128的featuremap上进行滑动裁剪特征。然后把裁剪的特征进行fatten，送入到全连接层。具体如下图所示。全连接层也需要重新建立一个模型，输入是flatten之后的输入，输出是softmax层的输出。这是一个简单的小模型。在这里提供一个把训练好的模型参数。深度人工智能学院图像分割项目。青海语音识别人工智能培训课程
像素是没有抽象意义的，但人脑可以把这些像素连接成边缘，边缘相对像素来说就变成了比较抽象的概念；边缘进而形成球形，球形然后到气球，又是一个抽象的过程，大脑就知道看到的是一个气球。模拟人脑识别人脸，也是抽象迭代的过程，从开始的像素到第二层的边缘，再到人脸的部分，然后到整张人脸，是一个抽象迭代的过程。再比如看到图片中的摩托车，我们可能在脑子里就几微秒的时间，但是经过了大量的神经元抽象迭代。对计算机来说开始看到的根本也不是摩托车，而是RGB图像三个通道上不同的数字。所谓的特征或者视觉特征，就是把这些数值给综合起来用统计或非统计的形式，把摩托车的部件或者整辆摩托车表现出来。深度学习的流行之前，大部分的设计图像特征就是基于此，即把一个区域内的像素级别的信息综合表现出来，利于后面的分类学习。如果要完全模拟人脑，我们也要模拟抽象和递归迭代的过程，把信息从细琐的像素级别，抽象到“种类”的概念，让人能够接受。卷积的概念计算机视觉里经常使卷积神经网络，即CNN，是一种对人脑比较精确的模拟。什么是卷积？卷积就是两个函数之间的相互关系，然后得出一个新的值，他是在连续空间做积分计算，然后在离散空间内求和的过程。新疆人工智能培训深度人工智能学院python人工智能课程。
（3）半监督学习（Semi-supervisedLearning）：这类学习方式，既用到了标签数据，又用到了非标签数据。给定一个来自某未知分布的有标记示例集L={(x1,y1),(x2,y2),…,(xl,yl)}，其中xi是数据，yi是标签。对于一个未标记示例集U={xl+1,xl+1,…,xl+u}，I《u，于是，我们期望学得函数f:X→Y可以准确地对未标识的数据xi预测其标记yi。这里均为d维向量,yi∈Y为示例xi的标记。半监督学习就是以“已知之认知（标签化的分类信息）”，扩大“未知之领域（通过聚类思想将未知事物归类为已知事物）”。但这里隐含了一个基本假设——“聚类假设（clusterassumption）”，其主要要义就是：“相似的样本，拥有相似的输出”。认识“感知机”所谓的感知机，其实就是一个由两层神经元构成的网络结构，它在输入层接收外界的输入，通过激励函数（含阈值）的变换，把信号传送至输出层，因此它也称之为“阈值逻辑单元（thresholdlogicunit）”。所有“有监督”的学习，在某种程度上，都是分类（classification）学习算法。而感知机就是有监督的学习，所以，它也是一种分类算法。感知机是如何学习的？对象本身的特征值，一旦确定下来就不会变化。因此，所谓神经网络的学习规则。
【第二阶段】10-回归算法【课程内容】主流回归模型，线性回归，逻辑回归LR及其变种和扩展算法。梯度下降，牛顿法,拟牛顿法LBFGS等优化方法，逻辑回归优化问题的求解。【实战部分】波士顿房价预测、金融预测回归实战【课程目标】掌握和学习主流回归模型，线性回归，逻辑回归及其变种和扩展算法。了解和掌握通过梯度下降，牛顿法,拟牛顿法等优化方法进行逻辑回归优化问题的求解。通过实例掌握如何应用逻辑回归等回归算法。自由讨论学习：1、阶段考试，动态掌握学习情况、进度和效果；2、小项目实操，机器学习任意算法实操小项目；3、小组总结讨论。【第三阶段】11-聚类算法【课程内容】无监督学习模型，了解主流的聚类算法。了解不同相似度计算算法。深入了解不同的数据降维方法。掌握文本降维方法(LDA)【实战部分】新闻分类实战、文本降维实战【课程目标】掌握Kmeans以及其衍生算法，掌握modelbased聚类方法，掌握无监督降维方法：PCA、ICA、字典学习，掌握监督降维方法LDA，掌握文本降维方法LDA，深入理解聚类算法与分类算法的区别，理解聚类算法的优缺点。深度人工智能学院自然语言处理。
感知机的训练法则感知机的学习规则：对于训练样例（x，y）（需要注意的是，这里粗体字x表示训练集），若当前感知机的实际输出y’，假设它不符合预期，存在“落差”，那么感知机的权值依据如公式规则调整：其中，η∈(0,1)称为学习率(learningrate)这里需要注意的是，学习率η的作用是“缓和”每一步权值调整强度的。它本身的大小，也是比较难以确定的。如果η太小，网络调参的次数就太多，从而收敛很慢。如果η太大，容易错过了网络的参数的较优解。因此，合适的η大小，在某种程度上，还依赖于人工经验。感知机的表征能力1969年，马文·明斯基和西摩尔·派普特（SeymourPapert）在出版了《感知机：计算几何简介”》一书[2],书中论述了感知机模型存在的两个关键问题：（1）单层的神经网络无法解决不可线性分割的问题，典型例子如异或门电路（XORCircuit）；（2）更为严重的问题是，即使使用当时较先进的计算机，也没有足够计算能力，完成神经网络模型所需要的超大的计算量（比如调整网络中的权重参数）。深度人工智能学院模型部署交付课程。广东语音识别人工智能培训机构
深度人工智能学院模型评估测试方法。青海语音识别人工智能培训课程
【第二阶段】7-深度学习框架pytorch【课程内容】作为深度学习主流分析框架pytorch，通过掌握pytorch基本概念，计算模型和原理，能够通过pytorch进行深度学习和模型构建与训练。学习掌握训练过程优化方法与问题优化。【实战部分】图片分类实战、房价预测【课程目标】了解及学习变量作用域与变量命名。搭建多层神经网络并完成优化。）正则化优化神经网络。梯度问题与解决方法。【第二阶段】8-决策树与随机森林【课程内容】决策树算法的原理，度量指标和算法变种。掌握和了解GBDT，AdaBoost，随机森林等集成学习模型的原理和集成学习算法。【实战部分】鸢尾花分类实战、金融预测【课程目标】了解和掌握决策树算法的原理，度量指标和算法变种。掌握和了解随机森林和，GBDT等集成学习模型的原理和集成学习算法。应用XGboost，通过GBDT算法完成预测实例，加深对算法和实战的融合。【第二阶段】9-分类算法【课程内容】了解和掌握KNN、SVM及朴素贝叶斯算法原理，熟悉集成学习(Bagging、Boosing)对于分类算法的优化过程，掌握数据降维方法应用。青海语音识别人工智能培训课程
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