系列文章
[Day 09] 從 tensorflow.keras 開始的 VGG Net 生活 (第二季)
2. VGG 實作(tensorflow) 2.1 南無觀世"import"啥？ import itertools from sklearn...
[Day 12] 從 tensorflow.keras 開始的 MobileNet 生活
0. 進度條 模型 進度 VGG Net 完成 ResNet 完成 DensNet 完成 MobileNet 此篇 Efficie...
[Day 13] 從 tensorflow.keras 開始的 EfficientNet 生活
0. 進度條 模型 進度 VGG Net 完成 ResNet 完成 DensNet 完成 MobileNet 完成 Efficie...
[Day 14] 用 MLFlow 記錄模型實驗，就。很。快
前言 在整理實驗結果之前，先來說說怎麼紀錄實驗~~你484常常聽到以下對話 A: 哭啊，明天Meeting要報告的實驗記錄我都還沒整理。B: 你都怎麼記錄呢？...
[Day 15] 卷積類明星模型大亂鬥
前言 前幾天我介紹許多經典卷積神經網路架構，也順便等我的模型們都訓練完成。我總共訓練了9種模型，分別是VGG16, ResNet, ResNetv2, Dens...
[Day 16] 我的資料哪有這麼平衡！第一季 (data augmentation)
前言 走過了資料分析、演算法選擇後，我們得知了有些可以改善模型的方向: 解決資料不平衡 學習率的設定 訓練輪數 模型深度 階段式訓練 今天我要來著手處理資料...
[Day 17] 我的資料哪有這麼平衡！第二季 (class weights)
前言 走過了資料分析、演算法選擇後，我們得知了有些可以改善模型的方向: 解決資料不平衡(Now) 學習率的設定(Not yet) 訓練輪數(Not yet)...
[Day 18] 我會把我的over fitting，drop好drop滿
前言 走過了資料分析、演算法選擇後，我們得知了有些可以改善模型的方向: 解決資料不平衡(Done) 學習率的設定(To do) 訓練輪數(To do) 模型深...
[Day 19] 還是學不會，再縮小一點 ~ (學習率衰減)
前言 走過了資料分析、演算法選擇後，我們得知了有些可以改善模型的方向: 解決資料不平衡(Done) 學習率的設定(Now) 訓練輪數(To do) 模型深度(...
[Day 20] 兩段式訓練比兩段式左轉更安全 (遷移學習技巧)
前言 走過了資料分析、演算法選擇後，我們得知了有些可以改善模型的方向: 解決資料不平衡(Done) 學習率的設定(Done) 訓練輪數(Nice to hav...