【Pytorch神经网络实战案例】25 （带数据增强）基于迁移学习识别多种鸟类（CUB-200数据集）
1 数据增强在目前分类效果最好的EficientNet系列模型中，EfficientNet-B7版本的模型就是使用随机数据增强方法训练而成的。RandAugment方法也是目前主流的数据增强方法，用RandAugment方法进行训练，会使模型的精度得到提升。2 RandAugment2.1 Rand...
【Pytorch神经网络实战案例】24 基于迁移学习识别多种鸟类（CUB-200数据集）
1 迁移学习在实际开发中，常会使用迁移学习将预训练模型中的特征提取能力转移到自己的模型中。1.1 迁移学习定义迁移学习指将在一个任务上训练完成的模型进行简单的修改，再用另一个任务的数据继续训练，使之能够完成新的任务。1.1.1 迁移学习举例在ImageNet数据集上训练过的ResNet模型，其任务是...
Pytorch(四)】学习如何使用 PyTorch 读取并处理数据集
学习如何使用 PyTorch 读取并处理数据集在处理任何机器学习问题之前都需要读取数据，并对数据进行预处理。处理数据样本的代码可能会变得混乱且难以维护，因此 PyTorch 将数据集代码与模型训练代码相分离，从而获得更好的可读性和模块化。下面我们将以手写数字0~9的数据集 MNIST 为例，学习如何...
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