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飞桨领航团AI达人创造营课程笔记Lesson_3:深度学习模型训练和关键参数调优详解_百度飞桨如何训练模型
作者:你好赵伟 | 2024-05-30 00:22:37
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百度飞桨如何训练模型
目录
1 模型选择
1.1 回归任务
1.1.1 人脸关键点检测
1.2 分类任务
1.2.1 图像分类
1.3 场景任务
2 模型训练
2.1 基于高层API训练模型
2.2 使用PaddleX训练模型
2.2.1 YOLOv3模型的训练接口示例,函数内置了piecewise学习率衰减策略和momentum优化器。
2.2.2 配置数据集
2.2.3 初始化模型
2.2.4 模型训练
2.3 模型训练通用配置基本原则
3 超参优化
3.1 超参优化基本概念
3.1.1 参数
3.1.2 超参数
3.2 手动调整参数的四大方法
1) Early stopping
2) 让学习率从高逐渐降低
3) 宽泛策略
4) 小批量数据(mini-batch)大小不必最优
4 效果演示
4.1 可视化 输入与输出
4.2 巧用VisualDL
4.3 VisualDL可视化流程
4.4 权重可视化
5 总结
1 模型选择
1.1 回归任务
1.1.1 人脸关键点检测
完整代码详见
基于空间注意力SAM的GoogLeNet实现人脸关键点检测并自动添加表情贴纸
68点的人脸关键点检测:
声明:
本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:
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