fastai05-Pet Breeds
额,这章的结尾有点草率啊.主要介绍了图像的预处理,交叉熵损失,学习率的查找
预处理
- 第一步,调整大小,创建足够大的图像,以便它们有足够的边距,以便在内部区域进行进一步的增强变换,而不会创建空区域。此变换通过使用较大的裁剪大小调整为正方形来工作。在训练集上,裁剪区域是随机选择的,并且裁剪的大小被选择为覆盖图像的整个宽度或高度,以较小者为准。
- 性能要求表明,我们应该尽可能将增强变换(如旋转,缩放,剪切等)组合成更少的变换(以减少计算次数和有损操作次数),并将图像转换为统一大小.
交叉熵损失
算了,代码复现完了就行,懒得记了,反正也不会再看,下次边看边记吧.