深度学习首先： 导致这个问题的原因可能是因为学习率α的问题如果要真正理解为什么loss 上升, 并且 准确率降低要从梯度下降算法说起线性回归问题因为我们是线性回归问题, 要使这条直线比较符合上边标记点的走向，因此我们要更新斜率和截距来使其更好的贴合这写标记衡量是否是最佳贴合这些标记的直线的标准就是cost function 损失函数这个损失函数的计算方法在这里就不做过多的解释了但是如果当直线是这样
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2024-07-11 13:44:13
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0 摘要论文名称：High-frequency Component Helps Explain the Generalization of Convolutional Neural Networks 论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.13545 github：https://github.com/HaohanWang/HFC每当我们训练完一个CNN模型进行推
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2024-05-26 19:56:17
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Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015.本文是继RCNN[1]，fast RCNN[2]之后，目标检测界的领军人物Ros
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2024-08-12 12:15:45
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Datawhale 零基础入门CV赛事-Task3 字符识别模型在前面的章节，我们讲解了赛题的背景知识和赛题数据的读取。本章开始构建一个字符识别模型，基于对赛题理解本章将构建一个定长多字符分类模型。3 字符识别模型本章将会讲解卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的常见层，并从头搭建一个字符识别模型。3.1 学习目标学习CNN基础和原理使用Pytorch
机器学习 - 评价指标含义指标准确率（Accuracy）召回率（Recall） / 灵敏度（Sensitive）特异度（Specificity）精准度（Precision）F ScoreROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）AUC（Area Under Curve）（Python代码） （介绍在机器学习的 二分类 场景中，通过哪些指标对模型
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2024-07-23 20:49:26
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由于神经网络可以随意设计，先验假设较少，参数多，超参数更多，那模型的自由度就非常高了，精心设计对于新手就变得较难了。这里简单介绍一些CNN的trickCNN的使用 神经网络是特征学习方法，其能力取决隐层，更多的连接意味着参数爆炸的增长，模型复杂直接导致很多问题。比如严重过拟合，过高的计算复杂度。CNN其优越的性能十分值得使用，参数数量只和卷积核大小，数量有关，保证隐含节点数量（与卷积步长
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2024-09-12 15:09:56
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小伙伴们，终于到了实战部分了！今天给大家带来的项目是用PaddlePaddle进行车牌识别。车牌识别其实属于比较常见的图像识别的项目了，目前也属于比较成熟的应用，大多数老牌厂家能做到准确率99%+。传统的方法需要对图像进行多次预处理再用机器学习的分类算法进行分类识别，然而深度学习发展起来以后，我们可以通过用CNN来进行端对端的车牌识别。任何模型的训练都离不开数据，在车牌识别中，除了晚上能下载到的一
# Python CNN计算准确率的科普文章
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）作为深度学习中的一种特殊架构，被广泛应用于图像识别和图像处理等领域。准确率是评估模型性能的一个重要指标，本文将介绍如何在Python中使用CNN计算准确率，并提供详细的代码示例。
## 1. 什么是CNN？
CNN是一种前馈神经网络，它主要通过卷积层，池化层和全连
原创
2024-09-25 04:33:31
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如下图：了解DL的三步骤；三步做完之后，获得一个NN，接着检查所得到的模型，根据检查的结果执行相应的措施。对于DL来说，过拟合往往不是你首先会碰到的问题，反而是训练过程就很难得到满意的结果，即可能训练集上的准确率就一直很低。如果你在训练集上准确率很高了，但在测试集上准确率低，那才是过拟合。 &nbs
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2024-05-09 12:01:16
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最近在利用DCNN模型训练自己的数据集，利用SS数据集进行测试，做二分类，结果刚开始训练模型的准确率就为1，后面也是这样，主要原因还是数据集打乱的还不够，不能只靠tensorflow的shuffle操作来打乱，最好先打乱顺序后制作好tfrecords文件，再用shuffle函数打乱一次。 主要步骤如下： （1）找到SS标签文件 （2）制作TFRecords文件 （3）开始训练关于制作TFRecor
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2023-09-18 06:24:44
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knn算法是人工智能的基本算法，类似于语言中的"hello world!",python中的机器学习核心模块：Scikit-LearnScikit-learn（sklearn）模块，为Python语言实现机器学习的核心模块，其包含了大量的算法模型函数API，可以让我们很轻松地创建、训练、评估 算法模型。同时该模块也是Python在人工智能（机器学习）领域的基础应用模块。核心依赖模块：NumPy：p
# 如何实现Python训练集的准确率
在数据科学和机器学习中，评估模型性能的一个重要指标是训练集的准确率。准确率可以帮助我们评估模型在训练数据上的表现，理解模型是否过拟合或欠拟合。在这篇文章中，我们将逐步学习如何在Python中实现训练集的准确率，并通过代码示例和图示帮助理解。
## 一、流程概述
首先，我们需要了解实现训练集准确率的基本步骤。以下是这些步骤的概述：
| 步骤 | 说明
目录LeNet(1998)AlexNet(2012)ZF Net (2013)VGG(2014)Network In Network(2014)Inception (GoogLeNet) (2015)ResNet(2015)DenseNet(2017)LeNet(1998)LeNet-5，这个开创性的模型很大程度上引入了我们今天所知道的卷积神经网络，最初被用于邮政编码中的手写
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2024-10-16 12:16:43
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简介去年年底用Faster R-CNN 训练自己的数据集，从GitHub上下载代码，到调试通过，训练自己的数据集，前后花了将近一个月的时间。前后经历了，数据库，xml文件建立，图像尺寸，环境配置不同等问题，终于成功运行。本来写了一个Word版本的总结，但是想到在调试的过程中，从别人公开的经验中学习到很多，因此决定把自己总结的内容公开，希望能给后面入坑的童鞋们一些帮助。（水平有限若有问题欢迎指正~~
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2024-05-12 19:49:06
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一、决策树（Decision Trees）的优缺点 决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、 能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产
基于pytorch，numpy和opencv对训练图像数据集进行划分，分为训练集和验证集前言参考思路分析代码分析需要用到的第三方模块导入模块定义打开文件夹图片函数定义根据索引读取图片函数主程序内容完整版代码，方便复制粘贴总结 前言今晚又是在工位熬夜的一天，没办法，我实在是太菜了，只能熬夜学习了，说起来都是以前自己过得太轻松了，导致我现在不得不使劲补基础。 好了回归正题，为什么我要写这篇博客，最近
[1]测量信息
[2]实战
[3]注意事项
前面的话 前端工程师使用photoshop进行的大量工作实际上是测量。本文是photoshop巧用系列第二篇——测量篇 测量信息 在网页制作中需要使用photoshop测量的信息分为两类，分别是尺寸信息和颜色信息 【1】尺寸信息 尺寸信息主要通过矩形选框工具配合信息面板进行测量，共包括以下
0、纳什系数NSE(Nash–Sutcliffe efficiency coefficient):用于评价模型质量的一个评价参数,一般用以验证水文模型模拟结果的的好坏，也可以用于其他模型。公式如下： 公式中Qo指观测值,Qm指模拟值,Qt（上标）表示第t时刻的某个值,Qo(上横线)表示观测值的总平均.E取值为负无穷至1,E接近1,表示模型质量好,模型可信度高；E接近0,表示模拟结果接近观测值的平均
自然语言处理(ML),机器学习(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标翻译各有不同，所以一般情况下推荐使用英文。 现在我先假定一个具体场景作为例子：假如某个班级有男生8
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2024-01-16 20:44:17
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RCNN通过卷积神经网络提取图像特征，第一次将目标检测引入了深度学习领域。SPPNet通过空间金字塔池化，避免了对于同一幅图片多次提取特征的时间花费。但是无论是RCNN还是SPPNet，其训练都是多阶段的。首先通过ImageNet预训练网络模型，然后通过检测数据集微调模型提取每个区域候选的特征，之后通过SVM分类每个区域候选的种类，最后通过区域回归，精细化每个区域的具体位置。为了避免多阶段训练，同
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2024-06-27 06:12:27
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