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2021 iThome 鐵人賽
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AI & Data

AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列

目標是做出一個人臉表情辨識的手機版應用程式，可能會用到的工具有Python、Visual Studio Code、Kotlin和Android Studio。從零開始清理資料、建立模型、製作程式介面到部署模型。這過程中有許多技巧和理論，也可能會遇到一些問題，想透過這30天跟大家分享。

鐵人鍊成 ｜ 共 30 篇文章 ｜ 24 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
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DAY 11

[Day 11] 從零開始的 DenseNet 生活

0. 進度條 模型 進度 VGG Net (完成) ResNet (完成) DensNet (此篇) MobileNet (未完成)...

2021-09-26 ‧ 由 佑佑來了 分享
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DAY 12

[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...

2021-09-27 ‧ 由 佑佑來了 分享
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DAY 13

[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...

2021-09-28 ‧ 由 佑佑來了 分享
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DAY 14

[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？...

2021-09-29 ‧ 由 佑佑來了 分享
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DAY 15

[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...

2021-09-30 ‧ 由 佑佑來了 分享
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DAY 16

[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...

2021-10-01 ‧ 由 佑佑來了 分享
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DAY 17

[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)...

2021-10-02 ‧ 由 佑佑來了 分享
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DAY 18

[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...

2021-10-03 ‧ 由 佑佑來了 分享
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DAY 19

[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(...

2021-10-04 ‧ 由 佑佑來了 分享
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DAY 20

[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...

2021-10-05 ‧ 由 佑佑來了 分享
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