深度学习

RNN通过隐藏状态传递时序信息，但难以捕捉长期依赖；LSTM引入遗忘门、输入门和输出门机制，有效解决梯度消失问题，提升对长距离依赖的学习能力，适用于语言建模、翻译等序列任务。 在处理序列数据时，比如时间序列、文本或语音，传统的神经网络难以捕捉数据中的时序依赖关系。RNN（循环神经网络）和LSTM（长…

PIL通过Pillow实现图像打开、显示、保存，支持裁剪、缩放、模式转换、绘图等操作，适用于图像处理与数据预处理。 PIL（Python Imaging Library）是一个用于处理图像的库，现在主要通过其活跃的分支Pillow来使用。它支持多种图像格式，能进行图像打开、修改、保存等操作，是Pyt…

本文详细介绍了在pytorch中对预训练vgg-19模型进行微调的两种核心策略：一是更新模型所有层的权重以适应新任务；二是通过冻结大部分层，仅微调vgg-19分类器中的特定全连接层（fc1和fc2）。文章将通过示例代码演示如何精确控制参数的梯度计算，并强调根据新数据集的类别数量调整最终输出层的重要性…

本文旨在解决kerastuner在使用f1分数、auc等非默认指标作为超参数调优目标时遇到的`keyerror`问题。核心在于理解kerastuner如何识别并记录指标，并提供一套实用的方法，指导用户正确地在keras模型中编译这些指标，并以kerastuner期望的命名格式（如`val_f1_sc…

本文详细介绍了如何利用langchain中chromadb的`persist_directory`功能，高效地持久化存储向量嵌入。通过将生成的嵌入数据保存到本地磁盘，可以有效避免重复计算，显著提升工作流程效率。教程将涵盖持久化chromadb实例的创建与后续加载的完整过程。 在处理大规模文本数据并生…

OpenCV提供基于Haar级联和DNN模型的人脸检测功能，首先安装opencv-python库，使用Haar级联需加载haarcascade_frontalface_default.xml模型，将图像转为灰度图后调用detectMultiScale检测人脸并绘制矩形框；对于复杂场景推荐使用DNN模…

本教程旨在解决tensorflow用户在使用`tf.keras.datasets`加载数据集时遇到的网络连接问题。当默认的下载机制因网络限制而失败时，本文将详细指导如何手动下载`.npz`格式的数据集，并利用numpy库将其高效、准确地加载到tensorflow项目中，确保训练数据的本地可用性，从而…

本教程详细介绍了在 pytorch 中对预训练 vgg-19 模型进行微调的两种核心策略。我们将探讨如何实现全网络层的微调，以及如何选择性地仅微调其最后两个全连接层（fc1、fc2）及最终分类层。文章提供了具体的代码示例，演示了如何加载模型、冻结或解冻参数，并根据自定义数据集替换输出层，旨在帮助读者…

本文旨在解决keras二分类器始终预测单一类别的问题，即使在数据集类别平衡的情况下。我们将从数据准备、模型构建与训练入手，深入分析导致该问题的潜在原因，并提供一系列诊断与优化策略，包括进行充分的探索性数据分析（eda）、优先尝试传统统计模型、精炼特征工程，以及审视数据本身的内在关联性，以帮助开发者构…

本文深入探讨了tensorflow keras中图像数据增强的工作机制，特别关注增强操作的随机性如何影响模型在训练过程中对原始图像的感知。我们将解释数据增强是动态且随机应用于每个批次，这意味着模型通常会看到原始图像的多种变体，而非固定不变的原始图像，并讨论这对于模型泛化能力的重要性。 图像数据增强的…