Продолжаем говорить о сверточных нейронных сетях (CNN) с использованием Python-фреймворка TensorFlow в рамках задач Computer Vision. Для понимания работы глубоких сверточных сетей может пригодиться визуализация. В этой статье мы расскажем,…
Метка: tensorflow
ЗАЧЕМ ВАМ ДООБУЧЕНИЕ: как повысить точность ML-модели
В предыдущей статье мы говорили об одном из методов Transfer Learning — выделении признаков. Сегодня продолжим разговор о трансферном обучении и затронем ещё один метод использования предварительно обученных архитектур —…
Расширяем датасет с помощью Data Augmentation в Tensorflow
В предыдущей статье мы говорили о аффинных преобразованиях, применяемых для Computer Vision (компьютерного зрения). Аффинные преобразования изображений лежат в основе Data Augmentation. Сегодня расскажем, как применять Data Augmentation с помощью…
Влево, вправо, поворот: аффинные преобразования в Python и Tensorflow
В предыдущей статье мы затрагивали тему Data Augmentation, важную для компьютерного зрения (Computer vision). В основе Data Augmentation лежат аффинные преобразования, о применении которых мы расскажем сегодня. Читайте в этой…
Data augmentation и сверточные нейронные сети в TensorFlow
Продолжим говорить о сверточных нейронных сетях (CNN) в TensorFlow. В этой статье мы расскажем вам, как обучать модели CNN на данных с цветными изображениями кошек и собак. Читайте у нас:…
Сверточные нейронные сети в TensorFlow
Сверточные нейронные сети (CNN) являются одними из самых эффективных сетей Deep Learning. Сегодня мы расскажем вам о CNN в фреймворке TensorFlow. Читайте в этой статье: загрузка и подготовка датасета MNIST,…