背景之前文章讲了如果用 tensorflow 训练模型之后，如果对模型体积有要求，或者希望优化模型网络结构的时候，我们会调整模型的一些网络结构。但是如果证明调整后的网络结构与之前的网络结构相比的优劣性呢。最简单的，我们一般会跑一个准确率，那么除了这个准确率之外还有其他的指标能证明模型的优劣吗，这篇文章给大家讲下评估分类模型优劣的其他几个指标。名称解释举个例子，假设一个二分类模型，模型的作用是用来区
前言：深层神经网络的每一层分别对应于提取不同层次的特征信息，有低层，中层和高层，而网络越深的时候，提取到的不同层次的信息会越多，而不同层次间的层次信息的组合也会越多。可是深层神经网络却出现了梯度消失和梯度爆炸的问题，网络的效果变得越来越差，甚至出现了网络的退化问题，传统对应的解决方案则是数据的初始化(normlized initializatiton)和（batch normlizat
我在设置值的Keras后端功能上遇到麻烦。我正在尝试将模型从PyTorch转换为Keras，并试图设置Keras模型的权重，但是权重似乎没有被设置。注意:我实际上并没有使用np.ones进行设置，仅以示例为例。我努力了...加载现有模型import keras
from keras.models import load_model, Model
model = load_model(model_d
1. 逻辑回归逻辑回归是一种经典的二元分类模型，适用于数据线性可分的场景。它的核心思想是将样本通过一个线性函数映射到一个实数范围内，并通过一个sigmoid函数将其映射到0-1之间，从而得到样本属于类别1的概率。逻辑回归模型参数可以使用梯度下降等方法进行优化。优点: 参数估计快速简便，例行应用。预测结果可解释性较高。缺点: 只适用于线性可分情况。对于非线性可分问题，过拟合问题比较严重。2. 决策树
层次分析法 层次分析法（analytic hierarchy process），简称AHP。是建模比赛中比较基础的模型之一，其主要解决评价类的问题。如选择哪种方案最好，哪位员工表现最好等。主观 数学建模模型介绍：目录层次分析法1.建模步骤2.模型实现3
样本权重是对损失函数来说的对于类别少的样本 通过调节其对 损失函数的影响程度来达到提高预测精度 类型权重参数： class_weight class_weight有什么作用？在分类模型中，我们经常会遇到两类问题： 第一种是误分类的代价很高。比如对合法用户和非法用户进行分类，将非法用户分类为合法用户的代价很高，我们宁愿将合法用户分类为非法用户，这时可以人工再甄别，但是却不愿将非法用户分类为合法用户
对智能视频监控来说，摄像机处于静止情况。假设视频图像中背景像素点的特征在一段时间内变化不大，则可以认为在这一段时间内，背景像素点服从高斯分布。但是在实际情况中，存在树枝晃动、水波等干扰，背景像素点会呈现出双峰或者多峰的现象，因此必须采用多个高斯分布的方式来描述背景像素点的特征，以降低干扰。混合高斯模型的原理：根据Stauffer和Grimson的假设，到第t时刻。像素点(x0,y0)的取值集合为
嗯，这次讲一讲熵权法，一种通过样本数据确定评价指标权重的方法。熵权法之前我们提到了TOPSIS方法，用来处理有数据的评价类模型。TOPSIS方法还蛮简单的，大概就三步。将原始数据矩阵正向化。 也就是将那些极小性指标，中间型指标，区间型指标对应的数据全部化成极大型指标，方便统一计算和处理。将正向化后的矩阵标准化。 也就是通过标准化，消除量纲的影响。计算得分并排序 公式就是。对于上述和的计算，我们往往
数据分析师（入门） DC学院
回归和分类的区别分类：对离散型变量进行预测（二分类、多分类）回归：对数值型变量进行预测区别：回归的y为数值连续型变量；分类的y是类别离散型变量分类问题1. 分类问题示例：信用卡 从x1:职业，x2：收入等等信用卡申请人不同的信息维度，来判断y：是否发放信用卡，发放哪一类信用卡2. 分类经典方法：logistic回归（二
实战说明本次实战为，使用一些常用的回归模型对数据集做出预测，绘制预测结果是否符合要求。本次实战的回归模型有：Linear Regression（线性回归）Decision Tree Regressor（决策树回归）SVM Regressor（支持向量机回归）K Neighbors Regressor（K近邻回归）Random Forest Regressor（随机森林回归）Adaboost Reg
1. Pytorch导出ONNXtorch.onnx.export函数实现了pytorch模型到onnx模型的导出，在pytorch1.11.0中，torch.onnx.export函数参数如下：def export(model, args, f, export_params=True, verbose=False, training=TrainingMode.EVAL,
文章目录数学建模常见的一些方法1. 层次分析法(The analytic hierarchy process, 简称AHP)1.1 直接问权重的弊端1.2 一致性检验的步骤1.3 三种方法计算权重算术平均法几何平均法特征值法1.4 层次分析法的一些局限性 数学建模常见的一些方法1. 层次分析法(The analytic hierarchy process, 简称AHP)建模比赛中最基础的模型之一
先写在前面的话这篇笔记写下来，感觉似乎在我所学范围内对着两种模型简单模式的使用好像并不广泛，也不见什么复杂的例子。复杂的模式也没有去讲……看看之后还有没有相关的内容吧，之后再补。评价模型加权平均适用于每一项权重和评分都容易获得 对应的权重乘以对应的数值再求和。层次分析适用于没有给出权重和分析，需要自己定义的情况构造判断矩阵准则颜值C1 稀有度C2 知识C3 趣味性C4两两比价：Ci相对于Cj的重要
参考l2正则L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题。权重衰减（weight decay）weight decay（权值衰减）的使用既不是为了提高收敛精确度也不是为了提高收敛速度，其最终目的是防止过拟合。在损失函数中，weight decay是放在正则项（regularization）前面的一个系数，正则项一般指示模型的复杂度，所以weight decay的作
目录：topsis简介topsis法基本原理数据正向化 2.1. 极小型指标转化为极大型指标 2.2. 中间型指标转化为极大型指标 2.3. 区间型指标转化为极大型指标标准化评分构建总结0. topsis简介 Topsis法，全称为Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution中文常翻译为优劣解距离法，该方法能够根
目录一、评价类模型1.AHP（层次分析法）2.TOPSIS法（优劣解距离方法）二、插值与拟合模型1.插值算法2.拟合算法（cftool工具箱）一、评价类模型1.AHP（层次分析法） 最基础的评价类模型，通过打分解决评价类问题（两两比较，推算权重）。 Matlab代码：disp('请输入判断矩阵A')
A=input('A=
一、数据分类模型数据库的类型是根据数据模型来划分的，而任何一个DBMS也是根据数据模型有针对性地设计出来的，这就意味着必须把数据库组织成符合DBMS规定的数据模型。目前成熟地应用在数据库系统中的数据模型有：层次模型、网状模型和关系模型。它们之间的根本区别在于数据之间联系的表示方式不同(即记录型之间的联系方式不同)。层次模型以“树结构”表示数据之间的联系。网状模型是以“图结构”来表示数据
一、定义是一种网状数据结构，是由有穷非空的顶点集合和描述顶点间关系的有边的集合组成。由G（V，E）表示，G(Graph)就是这个图；V(Vertex)是该图的顶点，是图的数据元素；E(Edge)是图的边，是描述顶点之间的关系的。如果所有的边edge都是双向的，就称无向图（undirected graph）。反之如果边是有向的，就是有向图（directed graph）。当图的每条边edge 都被分
评价分类模型的指标1. 准确率acc = 分类正确的样本数/总样本数例如：当样本总数是100，正确分类的样本个数是60，那么 acc = 60/100=0.6 。 缺点：当正负样本不均衡的时候，用准确率不能很好的评估模型的好坏。例如：正样本个数为：995个；负样本个数为：5个；即使我的模型不做任何训练，对所有的数据都判定为正，这样得到的准确率也很高，acc=99.5%。2. 混淆矩阵3. F1_s
这篇文章对mmdetection（包括mmlab的其他例如mmclassification等）训练得到的模型权重，或者说checkpoints文件进行分析，一般模型保存在work-dir文件夹下，具体路径要参考训练用到的config，即配置文件。保存的模型一般是.pt的文件。读取.pth文件具体数值修改.pth文件具体数值（比如修改卷积核通道数）读取.pth文件具体数值.pt模型文件读取方法这种模
