中新网厦门12月9日电 23岁的广州姑娘林希妤8日在红星美凯龙·中国女子公开赛上凭借2杆优势结束四年冠军荒,第七次在女子中巡赛上捧起冠军奖杯,获得31.5万元人民币冠军奖金,以及至少6个世界积分。

“首先,作为中国选手,我很开心能赢得红星美凯龙·中国女子公开赛。”林希妤说,“其次,这两年,我过得不是特别顺利,经过了很大一个低谷。今年我的表现有很大改善。最终能够以冠军结束这一年,肯定是我最想要的结果。”

“这是女子中巡最高的荣誉,非常高兴能得到它。绝不容易,我为此付出了巨大努力,我赢了4个冠军才得到它。”张维维说。

刘艳赛后表达了遗憾,特别是对五号洞,五杆洞吞下双柏忌。“出门状态挺好的,可是运气不太好,然后五杆洞的那个双柏忌,也说明我经验欠缺,我的球撞上了那个牌子。如果没有它,我还可以一搏,”刘艳说,“这也算我花两杆买了个教训。以后打球千万不能嫌麻烦。”

如果你需要复习自编码器相关知识,可以看看斯坦福大学的深度学习教程(网址:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/unsupervised/Autoencoders/)。自编码器的基本思想是建立一个预测输入的神经网络。

黑龙江省环境监测中心站预测:21日至22日,哈尔滨市扩散条件一般,按现有污染物排放情况,本次中度以上污染将持续至23日,期间可能出现短时重度污染。(完)

数据增强背后的思想很简单:在不改变标签值的情况下,以提供新数据的方式改变输入。

下面就让我介绍几个在有限的数据上使用深度学习的方法,以及阐述为什么我认为这可能是未来研究中最令人兴奋的领域之一。

对于林希妤夺冠,冯珊珊给予了高度评价,“我们大陆选手再怎么也该赢中国女子公开赛。林希妤真的挺不容易,前两年经历了一些起伏。可是今年她保住了卡,而且时隔多年之后拿到了冠军。恭喜她取得胜利。我想有第一个,就会有第二个和第三个来自大陆的冠军。”

中国“一姐”冯珊珊名列第三。睿体育 摄

华埠与苏荷区(SoHo)、小意大利(Little Italy)等商圈紧邻,王先生说,不仅华埠生意变差,苏荷区的店也是一间接着一间关。

陈小姐说,今年这些保暖商品卖得特别差;虽然今年冬天来得比往年晚,但她认为卖不好不仅是天气缘故,“来看、询价的人很多,但真正掏出钱来买的人却少之又少,有时候一整天什么东西都卖不出去。”

每年年底的“黑色星期五”购物潮、“小商家星期六”,都可以吸引不少民众消费,但勿街34号礼品店店主严伟方说,现在年轻人都上网购物,“那些什么购物潮都对我们没有实质帮助,尤其今年生意特别差。”

你也可以使用域知识来限制对网络的输入,以降低维度或将网络体系结构调整的更小。

图为哈尔滨机场停机坪。(杜战文摄)

大量问题的数据非常有限,因为获取更多的数据要么非常昂贵要么不可行,就比如说检测罕见疾病或教育成果。找到方法来应用深度学习等最好的技术来解决这些问题是非常令人兴奋的!正如吴恩达(Andrew Ng)也曾提到:

从中得到的关于小数据的益处是确保你建立的深度网络能利用这种集成效应。

众所周知,深度学习是有史以来最棒的事情。它能够在大量数据上以低成本解决复杂问题。唯一的问题是你既不在谷歌工作,也不在脸书工作,你的数据是稀缺的,那么你该怎么办?你是能继续使用是深度学习的能力,还是已无计可施?

红星美凯龙·中国女子公开赛由中国高尔夫球协会和厦门市体育局主办,福建省高尔夫球协会和厦门市高尔夫球协会协办,女子中巡和WGS世界高尔夫系列赛联合认证,中女职业高尔夫赛事(北京)有限公司与东方(厦门)高尔夫乡村俱乐部综合旅游有限公司联合承办,由红星美凯龙冠名赞助。(完)

在我们探讨在有限的数据上使用深度学习的方法之前,请先从神经网络后退一步,建立一个简单的基线。用一些传统模型(如随机森林)进行实验通常不会花费很长时间,而这将有助于评估深度学习的所有潜在提升,并针对你的问题提供更多权衡深度学习方法和其他方法的视角。

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华埠核心圈的勿街(Mott St。)生意也相当清淡;原本在坚尼路上贩卖纪念品及季节商品的陈小姐因为店租关系,在两年前搬到了勿街,前后加起来在华埠已经十多年。

这听起来可能很荒谬,但是你真的考虑过自己能否收集更多的数据吗?我经常向公司提出获取更多数据的建议,但他们视我的建议如疯人疯语,这让我很吃惊。是的,投入时间和金钱去收集更多的数据是可行的,而事实上,这通常也是你最好的选择。例如,也许你正试图对稀有鸟类进行分类,但数据非常有限。几乎可以肯定地说,你可以仅仅通过标注更多的数据来比较轻易地解决这个问题。你不确定需要收集多少数据?对此,你可以在增加额外的数据时尝试绘制学习曲线(相关教程链接:https://www.dataquest.io/blog/learning-curves-machine-learning/),并同时查看模型性能的变化,从而确定所需的数据量。

现在假设你已经有一个简单的基线模型,且在获取更多数据上要么不可行要么太昂贵。此时最可靠和正确的方法是利用预训练模型,然后针对你的问题对模型进行微调。

希望本文为你提供了一些关于如何在有限的数据上使用深度学习技术的思路。我个人认为,这是一个目前没有得到足够讨论的问题,但它具有令人非常兴奋的意义。

最后一点是尝试找到结合特定领域知识的方法,以指导学习过程。例如,在论文《通过概率程序规划归纳进行类人概念学习》(Human-level concept learning through probabilistic program induction,论文链接:https://science.sciencemag.org/content/350/6266/1332)中,作者构建了一个能够在学习过程中利用先验知识从部分概念中构造整体概念的模型,这样的模型能够实现人类水平的性能,并超出了当时的深度学习方法。

坚尼路(Canal St。)可以说是华埠的主要干道,高峰期假日游客如织,而在坚尼路上已经开了20年的春芳礼品,贩卖季节商品、纪念品、手机配件等;店主王先生4日表示,他感觉今年游客人数变少,往年暑假为旺季,走在店前人行道都很难通过,但今年却不复见往年人潮。

不过她的主要竞争者刘艳在18号洞135码之外的球道上,卡在八号铁与九号铁之间,选择九号铁进攻果岭,不幸落入沙坑,之后保帕推杆涮洞而出,最终将奖杯交到了林希妤手中。

林希妤带着2杆优势开始决赛轮,全天没有人能真正威胁她的位置,特别是三号洞推入15英尺推杆抓到当天第一只小鸟后。广州姑娘在7号洞、9号洞、11号洞抓到小鸟,拉开了差距。但11号洞推入25英尺长推抓到第四只小鸟之后,她开始遇到麻烦,在最后七个洞吞下3个柏忌,最后一个洞,她在左边树底下143码的距离6号铁打到果岭沙坑边缘,然后在果岭上错过保帕推杆。

厦门姑娘刘艳再度获得亚军。睿体育 摄

例如,你有一张猫的图片,旋转图片后仍然是一张猫的图片,这便是一次不错的数据增强。另一方面,如果你有一张道路的图片,想要预测适当的方向盘转度(自动驾驶汽车),若旋转这张道路的图片将会改变适当的方向盘转度,除非你把方向盘转度调整到适当位置,否则难以预测成功。

厦门本土球员刘艳打出71杆,四轮286杆,低于标准杆2杆,连续第二年在厦门东方获得亚军。

我将其作为最后的选择,是因为结合先验知识可能是一个挑战,通常也是最耗费时间的。

微调的基本思想是取一个一定程度上跟模型所在域相似的非常大的数据集,训练一个神经网络,然后用你的小数据集对这个预先训练好的神经网络进行微调。你可以在 A Comprehensive guide to Fine-tuning Deep Learning Models in Keras 这篇文章阅读更多内容:

“按照去年的经验,我以为要打出低于标准杆11杆或者12杆才能取胜,我非常惊讶,刮起风来,厦门东方这座球场的挑战会这么大。”林希妤说,“今天我还是有起伏的,另外,刘艳也是一个很好的对手。第一次同组的选手追得这么紧。很高兴我稳住了,不过比赛过程中,压力还是蛮大的。”

截至16时30分,因低能见度天气,哈尔滨机场取消10架次,备降30架次,分别备降长春、沈阳等机场。目前,备降航班大部分已起飞前往哈尔滨。

“中国一姐”冯珊珊开局连续抓到2只死鸟,临近结束时在17号洞再次抓到死鸟,打出71杆,四轮288杆平标准杆,单独位于第三位。

严伟方举例,去年围巾生意好的时候一天可以卖出十几条,今年最好一天就卖出两条;他说,来往的人少了、生意也淡了,华埠的经济已经提早进入寒冬期。

对于图像分类问题,最常用的数据集是 ImageNet。这个数据集涵盖目标多个类的数百万张图像,因此可以用于许多类型的图像问题。它甚至包括动物,因此可能有助于稀有鸟类的分类。

九、让深度学习在小数据上也能变得很酷

从上图中可以看出,基于每个类的样本数量的性能是如何变化的,以及微调对于一些小型数据集(CUB)是多么有价值,而对于其他数据集(CIFAR-100)则没有那么有价值。

张维维的主要对手杜墨含收尾时连续两个洞从果岭外推入推杆,打出74杆,以290杆,高于标准杆2杆,获得并列第六名。

随着红星美凯龙·中国女子公开赛的落幕,女子中巡2019赛季也宣告结束。湖北姑娘张维维四轮296杆,高于标准杆8杆,获得并列第21名,夺取了奖金王。

如果你无法获得更多的数据,并且无法成功地对大型数据集进行微调,那么数据增强通常是你接下来的最佳选择。它还可以与微调一起使用。

店面靠近勿街末端的千禧行员工王小姐也大叹生意一年不如一年,而华埠的经济在9月暑假高峰期过后更明显变差,看着门口堆着满满的商品,她说,“不是因为店的位置较差,不管哪里都一样,华埠的生意已经大不如前了。”