摘要：
过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型 阅读全文
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n = 5 #类别数 indices = torch.randint(0, n, size=(15,15)) #生成数组元素0~5的二维数组（15*15） one_hot = torch.nn.functional.one_hot(indices, n) #size=(15, 15, n) 1. O 阅读全文
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最近一直在学pytorch，copy了几个经典的入门问题。现在作一下总结。 首先，做的小项目主要有 分类问题：Mnist手写体识别、FashionMnist识别、猫狗大战 语义分割：Unet分割肝脏图像、遥感图像 先把语义分割的心得总结一下，目前只是一部分，以后还会随着学习的深入慢慢往里面加新的感悟 阅读全文
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多层感知机（multi perceptron，MLP）。对于普通的含隐藏层的感知机，由于其全连接层只是对数据做了仿射变换，而多个仿射变换的叠加仍然是一个仿射变换，即使添加更多的隐藏层，这种设计也只能与仅含输出层的单层神经网络等价。解决问题的一个方法是引入非线性变换，对隐藏变量使用非线性变化，然后作为 阅读全文
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内容太多，捡重要的讲。 在分类问题中，通常用离散的数值表示类别，这里存在两个问题。1.输出值的范围不确定，很难判断值的意义。2.真实标签是离散值，这些离散值与不确定的范围的输出值之间的误差难以衡量。 softmax运算符解决了这两个问题。它把输出值变成了值为正且和为1的概率分布。 对于一个分类问题， 阅读全文
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最近参加了伯禹教育的动手学习深度学习项目，现在对第一章（线性回归）部分进行一个总结。 这里从线性回归模型之从零开始的实现和使用pytorch的简洁两个部分进行总结。 损失函数，选取平方函数来评估误差，公式如下： 1）从零开始实现 首先设置真实的权重和偏差w，b。随机生成一个二维数组并由此生成对应的真 阅读全文
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这里将对ENVI-IDL二次开发程序的一个通用流程做一个总结。 1.首先是文件打开和数据读取： 文件打开work_dir = dialog_pickfile(title='选择路径'，/directory) ;手动选择文件路径 fns = file_search('*.dat', count=fnu 阅读全文
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2020年2月1日。好长时间没更新博客，还真有点不习惯。受新型冠性病毒的影响，平时街上熙熙攘攘的人流了无踪影，2020的春节竟然来的如此冷清。为响应“呆在家里就是做贡献的号召”，在家一宅就是十多天。闲来无事，就总结一下ENVI-IDL二次开发的学习经验吧。 ENVI二次开发主要有两种编程方式：IDL 阅读全文
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新年第二更。 很长时间前就想总结一下用SVC来做图像分割的方法了，方法实现了，但是一直没有总结，今天再来回顾一遍。 首先介绍一下。今天要总结的图像分割其实属于像素级分类，其输出是把图像按照不同的类别逐像素的进行分割。这与常规的图片分类（如猫狗分类）这种图像分类是不一样的。 那么对于图像分割，主要有以 阅读全文
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新年第一更！祝愿新的一年技术长足进步哈！ 最近在用sklearn的回归分析模型拟合预测遥感图像，遇到了一些问题，好在一一解决，现在总结一下。 1.首先输入sklearn的数据必须reshape(-1,1),只有转换成这种格式才能进行输入。对于多因子的数据，要concatenate((a,b),axi 阅读全文