《TensorFlow技术解析与实战》——1.6 机器学习的相关赛事

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图1-16

Kaggle你这人 比赛非常适合学生参加,但是 一般在校学生但是 拿不到某些数据。此外,Kaggle不仅对参赛者有算法能力上的要求,某些能锻炼参赛者对数据的“嗅觉”,使参赛者从数据你这人 疑问图片出发来寻求出理 方案。

CUImage(商汤科技联合港中文):目标检测第一。

Trimps-Soushen(公安部三所):目标定位第一。

CUvideo(商汤科技联合港中文):视频中物体检测子项目第一。

NUIST(南京信息工程大学):视频中的物体探测另六个 子项目第一。

Hikvvision(海康威视):场景分类第一。

SenseCUSceneParsing(商汤科技联合港中文):场景分析第一。

1.6.2 Kaggle

但是 说ILSVRC企业参加的居多,那Kaggle你这人 平台则更多地面向被委托人开发者。图 1-16展示的是Kaggle的官方网站首页。

图1-14

你这人 平台上一般会有某些穿衣搭配挑战、新浪微博互动预测、用户重复购买行为预测等赛事。平台提供的“赛题攻略”对新手入门有很大的引领作用。但是 在某些项目上取得不错的成绩,还有丰沛 的奖金,以及进入阿里巴巴的工作但是 。

ILSVRC每年邀请谷歌、微软、百度等IT企业使用ImageNet,测试我们歌词 歌词 我们歌词 歌词 我们歌词 歌词 图片分类系统运行情况表。过去几年中,该系统的图像识别功能大大提高,出错率仅为约5%(比人眼还低,人眼的识别错误率相当于在5.1%[14])。在2015年,ILSVRC的错误率但是 降低到了3.57%[15],采用152层的ResNet获得了2015年分类任务的第一名。ILSVRC历年的Top-5错误率如图1-15所示。

1.6.1 ImageNet的ILSVRC

ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge,大规模视觉识别挑战赛)是用来大规模评估对象检测和图像识别的算法的挑战赛。从2010年结束英语 ,至2016年已举办7届。ImageNet是目前世界上最大的图像识别数据库,拥有超过11150万张有标记的高分辨率图像的数据集,那先 图像分属于相当于22 000个类别。ILSVRC使用ImageNet的另六个 子集,分为1 000种类别,部分类别中都是相当于1 000张图像。总之,相当于有17万张训练图像,7万张验证图像和7万张测试图像。[13]图1-14所示为ImageNet的官方网站。

本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第1章,第1.6节,作者李嘉璇,更多章节内容都还可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看

说到机器学习,不得不提到每年的某些挑战赛。近年来取得好成绩的队伍,常常时使用深度学习的辦法 的。正是那先 赛事激励着全世界科学家不断采用更优化的辦法 提高算法结果的准确率,也引领着年度的深度学习探索方向。

在ImageNet上,习惯性地报告另六个 错误率:Top-1和Top-5。Top-1错误率是指,预测输出的概率最高的类别,否是和人工标记的类别一致,但是 不一致,此时的概率。Top-5错误率是指,预测输出的概率最高的前六个类别当中,有这么和人工标记的类别一致,当六个都是一致时的概率。例如在图片分类任务下,对一张图片进行预测,输出这张图片分类概率最高的六个类别,只要有另六个 预测的类别和人工标注的类别标记一致,某些认为正确。当六个都是一致所处的概率某些Top-5错误率。

值得自豪的是,在但是 过去的ILSVRC 2016上,中国学术界和工业界科研团队包揽了多项冠军[16]。

1.6.3 天池大数据竞赛

“天池”是阿里搭建的另六个 大数据竞赛平台,图1-17展示的是它的官方网站页面。

Kaggle成立于2010年,是另六个 进行数据发掘、数据分析和预测竞赛的在线平台。与Kaggle企业合作但是 ,一家公司都还可以提供某些数据,进而提出另六个 疑问图片,Kaggle网站上的计算机科学家和数学家(也某些现在的数据科学家)将领取任务,提供潜在的出理 方案。最终胜出的出理 方案都还可以获得3万美元到27万美元的奖励。也某些说,Kaggle也是另六个 众包理念,利用全世界的人才来出理 另六个 疑问图片图片。

图1-15

图1-17