一，数据增强概述二，opencv图像增强-几何变换三，pytorch图像增强四，imgaug图像增强参考资料一，数据增强概述数据增强（也叫数据扩增）的目的是为了扩充数据和提升模型的泛化能力。有效的数据扩充不仅能扩充训练样本数量，还能增加训练样本的多样性，一方面可避免过拟合，另一方面又会带来模型性能的提升。数据增强几种常用方法有:图像水平/竖直翻转、随机抠取、尺度变换和旋转。其中尺度变换（scaling）、旋转（rotating）等方法用来增加卷积卷积神经网络对物体尺度和方向上的鲁棒性。在此基础上，对原图或已变换的图像(或图像块)进行色彩抖动(colorjittering)也是一种常用的数据扩充
?作者：韩信子@ShowMeAI?机器学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/41?本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/289?声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容自动化机器学习，也称为自动化ML或AutoML，是自动化完成开发耗时且需要反复迭代的机器学习建模过程。它让数据科学家、分析师和开发人员轻松构建具有高规模、高效率和生产力的机器学习模型，同时保持模型质量。常规的机器学习模型开发应用，需要大量时间来构建和比较若干个不同模型。借助自动化机器学
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前言一，Normalization概述1.1，Normalization定义1.2，什么情况需要Normalization1.3，为什么要做Normalization1.4，DataNormalization常用方法1.5，代码实现二，normalizeimages2.1，图像normalization定义2.2，图像normalization的好处2.3，PyTorch实践图像normalization参考资料前言一般机器学习任务其工作流程可总结为如下所示pipeline。在工业界，数据预处理步骤对模型精度的提高的发挥着重要作用。对于机器学习任务来说，广泛的数据预处理一般有四个阶段（视觉任务
前言一，Normalization概述1.1，Normalization定义1.2，什么情况需要Normalization1.3，为什么要做Normalization1.4，DataNormalization常用方法1.5，代码实现二，normalizeimages2.1，图像normalization定义2.2，图像normalization的好处2.3，PyTorch实践图像normalization参考资料前言一般机器学习任务其工作流程可总结为如下所示pipeline。在工业界，数据预处理步骤对模型精度的提高的发挥着重要作用。对于机器学习任务来说，广泛的数据预处理一般有四个阶段（视觉任务
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。春暖花开，各位深度学习er想不想给自己的“丹炉”升级一波？“炼丹”爱好者们应该知道，在该领域中，**GPU的总体表现完胜CPU。那么GPU应该怎么选？不妨来看看这篇超级详尽的“2023版GPU选购指南”。知名测评博主、华盛顿大学在读博士TimDettmers亲测后，写下万字长文，手把手教你Pick性价比最高的显卡，避免踩雷。△光是目录就有这么长……至于谁是性价比之王，不卖关子，这里先放上Tim哥的结论：对于16位训练过程，RTX3080的性价比最高；对于8位和16位推理，RTX4070Ti的性价比最高。有意思的是，不只
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。春暖花开，各位深度学习er想不想给自己的“丹炉”升级一波？“炼丹”爱好者们应该知道，在该领域中，**GPU的总体表现完胜CPU。那么GPU应该怎么选？不妨来看看这篇超级详尽的“2023版GPU选购指南”。知名测评博主、华盛顿大学在读博士TimDettmers亲测后，写下万字长文，手把手教你Pick性价比最高的显卡，避免踩雷。△光是目录就有这么长……至于谁是性价比之王，不卖关子，这里先放上Tim哥的结论：对于16位训练过程，RTX3080的性价比最高；对于8位和16位推理，RTX4070Ti的性价比最高。有意思的是，不只
如何提升PyTorch「炼丹」速度？最近，知名机器学习与AI研究者SebastianRaschka向我们展示了他的绝招。据他表示，他的方法在不影响模型准确率的情况下，仅仅通过改变几行代码，将BERT优化时间从22.63分钟缩减到3.15分钟，训练速度足足提升了7倍。作者更是表示，如果你有8个GPU可用，整个训练过程只需要2分钟，实现11.5倍的性能加速。下面我们来看看他到底是如何实现的。让PyTorch模型训练更快首先是模型，作者采用DistilBERT模型进行研究，它是BERT的精简版，与BERT相比规模缩小了40%，但性能几乎没有损失。其次是数据集，训练数据集为大型电影评论数据集IMDBL
如何提升PyTorch「炼丹」速度？最近，知名机器学习与AI研究者SebastianRaschka向我们展示了他的绝招。据他表示，他的方法在不影响模型准确率的情况下，仅仅通过改变几行代码，将BERT优化时间从22.63分钟缩减到3.15分钟，训练速度足足提升了7倍。作者更是表示，如果你有8个GPU可用，整个训练过程只需要2分钟，实现11.5倍的性能加速。下面我们来看看他到底是如何实现的。让PyTorch模型训练更快首先是模型，作者采用DistilBERT模型进行研究，它是BERT的精简版，与BERT相比规模缩小了40%，但性能几乎没有损失。其次是数据集，训练数据集为大型电影评论数据集IMDBL
