Sign Up

Sign Up to our social questions and Answers Engine to ask questions, answer people’s questions, and connect with other people.

Have an account? Sign In
Continue with Google
Continue with Facebook
or use


Have an account? Sign In Now

Sign In

Login to our social questions & Answers Engine to ask questions answer people’s questions & connect with other people.

Sign Up Here
Continue with Google
Continue with Facebook
or use


Forgot Password?

Don't have account, Sign Up Here

Forgot Password

Lost your password? Please enter your email address. You will receive a link and will create a new password via email.


Have an account? Sign In Now

Sorry, you do not have a permission to ask a question, You must login to ask question.

Continue with Google
Continue with Facebook
or use


Forgot Password?

Need An Account, Sign Up Here

Please briefly explain why you feel this question should be reported.

Please briefly explain why you feel this answer should be reported.

Please briefly explain why you feel this user should be reported.

Sign InSign Up

Stack Ask

Stack Ask Logo Stack Ask Logo

Stack Ask Navigation

  • Home
  • About Us
  • Contact Us
Search
Ask A Question

Mobile menu

Close
Ask a Question
  • Home
  • About Us
  • Contact Us
Home/ Questions/Q 2690
In Process
tvd12
  • 0
tvd12Enlightened
Asked: October 18, 20212021-10-18T14:30:41+00:00 2021-10-18T14:30:41+00:00In: Machine Learning

[Machine Learning]Training bằng ảnh

  • 0

Ở video này anh thấy em đang training bằng ảnh, bên trong nó dùng thuật toán gì để so sánh ảnh em nhỉ? Liệu rằng có phải https://en.wikipedia.org/wiki/Cosine_similarity

machine learning
  • 6 6 Answers
  • 82 Views
  • 0 Followers
  • 0
Answer
Share
  • Facebook
  • Report

6 Answers

  • Voted
  • Oldest
  • Recent
  1. Vu Luong Anh Pundit
    2021-10-18T15:01:44+00:00Added an answer on October 18, 2021 at 3:01 pm

    Đấy là kiểu xử lý ảnh truyền thống anh ạ. Còn học máy nó đi tìm map f(x) = y, trong đó x là ảnh đầu vào, y là 0 (chó) hoặc 1 (mèo). Nhiều khi kết quả nó không giải thích được dưới dạng sinh học.

    • 1
    • Share
      Share
      • Share on Facebook
      • Share on Twitter
      • Share on LinkedIn
      • Share on WhatsApp
      • Report
  2. Vu Luong Anh Pundit
    2021-10-18T14:33:21+00:00Added an answer on October 18, 2021 at 2:33 pm

    Video này mới load ảnh vào thôi chưa dùng thuật toán gì cả anh ạ.

    Em chưa hiểu câu hỏi của anh lắm, vì sao cần so sánh ảnh anh nhỉ?

    • 0
    • Share
      Share
      • Share on Facebook
      • Share on Twitter
      • Share on LinkedIn
      • Share on WhatsApp
      • Report
    • tvd12 Enlightened
      2021-10-18T14:41:12+00:00Replied to answer on October 18, 2021 at 2:41 pm

      Ví dụ là nhận dạng khuôn mặt chẳng hạn, thì anh hiểu rằng trên khuôn mặt mỗi người đều có một số điểm sinh trắc nhất định và liên kết với nhau thành 1 ma trận, và khi training là training dựa trên cái ma trận đúng không em? nếu anh hiểu đúng thì anh đang hiểu là việc nhận dạng chó mèo nó cũng như vậy đúng không em?

      • 0
      • Share
        Share
        • Share on Facebook
        • Share on Twitter
        • Share on LinkedIn
        • Share on WhatsApp
        • Report
      • hieuthai642 Beginner
        2021-10-20T04:41:57+00:00Replied to answer on October 20, 2021 at 4:41 am
        This answer was edited.

        Hình như e hiểu ý anh Dũng nên xin trả lời tí. Theo như em hiểu, deep learning thì sẽ cố gắng tạo ra 1 mạng, mà mạng này có khả năng biểu diễn input thành vector/ma trận gì đó. Lúc init các thống số của mạng thì có thể init xấp xỉ 0, hoặc có 1 vài kỹ thuật iinit khác.

        Với bài toán phân loại, vd nhận diện khuôn mặt hay chó mèo, thì giai đoạn training là mình đang muốn mạng của chúng ta có khả năng tạo ra các vector “khác” nhau nhất có thể (Vd phân biệt mặt người thì sẽ muốn vector người A khác vector người B, người C nhất có thể | phân biệt chó mèo gà thì sẽ muốn vector 1 chú chó khác mèo hay gà nhất có thể).

        Thường thì người ta sẽ quy bài toán trên về bài toán tối ưu của 1 hàm loss function, loss function này đại diện cho mục tiêu đạt được, vì vậy loss function thường là tổng thể của tất cả mục tiêu nhỏ mà ta muốn đạt được. Training là quá trình đi tìm cực tiểu của loss function này.

        Như phân loại chó/mèo/gà thì phải bao gồm cả chó != mèo, chó != gà, gà != mèo

        Để quá trình training diễn ra nhanh hơn thì e để ý người ta thường cố xây dựng cho hàm loss này càng “dốc” càng tốt (vì training bản chất là đi ngược chiều đạo hàm nên càng dốc thì đi càng nhanh), tức là những kq sai sẽ bị “trừng phạt” nặng (làm giá trị của loss function tăng nhiều)

        Còn về việc xây dựng hàm loss function thì em nghĩ cosine similarity cũng là 1 cách, nhưng em thấy người ta thường chuộng cross entrophy loss hơn, vì hàm này sẽ “trừng phạt” rắt nặng nếu mà 2 gía trị thật & predict khác nhau. Hình như trong pytorch thì đây cũng là default loss function. Em có hỏi 1 người bạn đang học ML ở Hàn, thì tùy vào bài toán mà sẽ xây dựng hàm loss khác nhau, vd bạn e thì thường dùng cross entrophy loss trong hầu hết mọi training, do đặc thù của ngành bạn e nên trong 1 số trường hợp thì nó dùng thêm kull-back divergence loss

        Em có thấy 1 bài báo nói sơ về 1 số loss function trong keras, còn nếu đi sâu về mặt toán thì chắc phải tìm trong các sách hàn lâm hơn
        https://towardsdatascience.com/a-guide-to-neural-network-loss-functions-with-applications-in-keras-3a3baa9f71c5

        • 2
        • Share
          Share
          • Share on Facebook
          • Share on Twitter
          • Share on LinkedIn
          • Share on WhatsApp
          • Report
        • monkey Enlightened
          2021-10-20T05:01:50+00:00Replied to answer on October 20, 2021 at 5:01 am

          Câu trả lời rất chi tiết em ạ. Chắc anh sẽ phải tách thành nhiều câu hỏi nữa thì mới hiểu hết được, cám ơn em nhé.

          • 0
          • Share
            Share
            • Share on Facebook
            • Share on Twitter
            • Share on LinkedIn
            • Share on WhatsApp
            • Report
          • hieuthai642 Beginner
            2021-10-20T05:14:14+00:00Replied to answer on October 20, 2021 at 5:14 am

            Cảm ơn anh ạ

            • 0
            • Share
              Share
              • Share on Facebook
              • Share on Twitter
              • Share on LinkedIn
              • Share on WhatsApp
              • Report

You must login to add an answer.

Continue with Google
Continue with Facebook
or use


Forgot Password?

Need An Account, Sign Up Here

Sidebar

Ask A Question

Stats

  • Questions 826
  • Answers 1k
  • Best Answers 80
  • Users 338
  • Popular
  • Answers
  • monkey

    [Deep Learning] Làm thế nào để xác định được cái ...

    • 16 Answers
  • Thành Vương

    Bug sai đường dẫn khi config ckeditor lên live

    • 14 Answers
  • Tú Trần Anh

    [Ezyfox Server] Unity game client không gửi được command khi ...

    • 12 Answers
  • tvd12
    tvd12 added an answer 1. Anh không hiểu tại sao em lại cần phải… February 4, 2023 at 7:50 am
  • tvd12
    tvd12 added an answer Cái này anh thấy là em đang gửi dữ liệu… February 4, 2023 at 7:46 am
  • monkey
    monkey added an answer Đây em: class Event{} class Room{} class EventRoom{eventId, roomId} February 2, 2023 at 9:07 am

Related Questions

  • monkey

    [Deep Learning] Làm thế nào để xác định được cái ...

    • 16 Answers

Top Members

tvd12

tvd12

  • 76 Questions
  • 1k Points
Enlightened
monkey

monkey

  • 122 Questions
  • 1k Points
Enlightened
Nguyễn Thái Sơn

Nguyễn Thái Sơn

  • 205 Questions
  • 307 Points
Enlightened

Trending Tags

#formatdate .net .net core .net oop abstract class access app access token ai analytics android ansible anti-flooding apache poi api app architecture artificial intelligence assembly async asyncawait atomicboolean authentication backend backend nestjs background bash script batch bean big project binding bitcoin blockchain blog boot-nodes branch british btree bucket4j buffered build bundle c# c# .net cache caching callback career career path cast centos chat cloud cloud reliability commit communication company computer science concurrent config-css connection pool content-disposition contract convert date to number cookie cors cosmos cosmos-sdk crawl data cron css database database migration datasource datastructure deadlock decentralized exchange deep learning deploy contract design-pattern design patterns devops dex di distraction programing dns docker download draw.io du học duration dữ liệu lớn eclip editor elasticsearch email employee english erc20 erc721 estimation eth ethereum ethereum login excel exception exception handle exception handler executor export compliance extensions exyfox ezyfox ezyfox-boot ezyfox-server ezyfoxserver ezyhttp ezymq-kafka ezyredis facebook fe filter floating point flutter format json freetank french front-end frontend fullstack fulltextsearch future gallery game game-box game-room game-server gateway get get file zip git glide go golang google gorilla graduation thesis graphql grapql grpc guide h2 database handy terminal hazelcast hibernate hibernateconfig html http https hyperloglog image index indexing integration-test intellij interface interview io ioc ipfs isolate issue it java java core javacore javascript java spring javaw java web jenkins jetbrains job join jotform jpa js json json file jsonproperty json to object jsp jsp & servlet junit-test jvm jwt kafka keep promise kerberos keycloak kotlin language languague library list load-balancing load balancer lock log log4j log4j-core login lưu trữ machine learning macos mail mail template main maria db math maven merge message queue messaging metamask microservice microservices migration mobile model mongo monitoring mq msgpack multi-threading multiple tenant multithread multithreading mysql n naming naming convention nan netcore netty networking nft nft game nginx nio node.js nodejs non-blocking io null oop opensource optimize oracle orm otp message paginaiton pagination pancakeswap panic partition pdf pgpool phỏng vấn plugin pointer postgresql postman pre private_key procedure profile programming project management promise properties push-noti push message android push notification python python unicode qrcode question queue rabbitmq reactive reactjs reactjs download readmoretextview recyclerview redis refactor refresh token regex replica repository request resilence4j resource rest resttemplate roadmap ropssten ropsten round robin rust rxjava s3 schedule scheduled scheduled spring boot search security send email send mail server servlet session shift jis singleton sjis slack smart contract soap socket socket server soft delete solution sosanh spring spring-boot-test spring-jpa spring aop springboot spring boot spring data jpa spring redis springsecurity spring security springwebflux mysql spring websocket spring websocket cors sql sql server sse ssl email stackask storage stream stream api stress test structure trong spring boot study synchronize synchronized system environment variables test thread threadjava threadpool thread pool thymeleaf tomcat totp tracking location transaction transfer transfer git udp uniswap unit test unity upload upload file utf-8 file validate validate date vector view volatile vue vue cli watermark web web3 web3 client webassembly webflux webpack websocket windows 11 winforms work zip file zookeeper

Footer

Stack Ask

Stack Ask is where Developers Ask & Answers. It will help you resolve any questions and connect you with other people.

About Us

  • Meet The Team
  • About Us
  • Contact Us

Legal Stuff

  • Terms of Service
  • Privacy Policy
  • Cookie Policy

Help

Follow

© 2021 Stack Ask. All Rights Reserved
Powered by youngmonkeys.org