分钟我在PyTorch中对表格的数据加载器进行的简单更改如何将训练速度提高了20倍以上，而循环没有任何变化！ 深度学习：需要速度 在训练深度学习模型时，性能至关重要。数据集可能非常庞大，而低效的训练方法意味着迭代速度变慢，超参数优化的时间更少，部署周期更长以及计算成本更高。
由于有许多潜在的问题要探索，很难证明花太多时间来进行加速工作是合理的。但是幸运的是，有一些简单的加
准确率 Accuracy：模型预测正确的比例；总样本中预测对的概率；所有样本中实际是正例的占比；正确预测的样本数与总样本数之比。准确率 =（真正例+真负例）/(真正例+真负例+假正例+假负例)。精确率 Precision：又叫查准率，表示预测为正的样本中，有多少是真正的真样本（找得对）；即真正例（True Positive）与预测为正的样本数之比。精确率 = 真正例/(真正例+假正例)召回率 Re
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2024-04-15 15:59:22
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0 A few more concept you need to know0.1 什么是bagging和boosting|link
bagging：Bagging是Bootstrap Aggregating的英文缩写,是指一种有放回采样boosting：提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。面对的问题是迈可·肯斯（Michael Kearns）提出的：一组
梯度下降算法需要我们指定一个学习率作为权重更新步幅的控制因子，常用的学习率有0.01、0.001以及0.0001等，学习率越大则权重更新的越快。一般来说，我们希望在训练初期学习率大一些，使得网络收敛迅速，在训练后期学习率小一些，使得网络更好的收敛到最优解。 下图展示了随着迭代的进行动态调整学习率的4中策略曲线。 上述4种策略为衰减类型：指数衰减、固定步长的衰减、多步衰减、余弦衰减。下面逐一介绍其性
机器学习准确率是衡量模型性能的重要指标之一，它表示模型在测试集上的预测结果与实际标签的一致程度。在本文中，我们将以一个具体的分类问题为例，介绍如何计算机器学习准确率，并给出相应的代码示例。
### 问题描述
我们假设有一个鸢尾花分类问题，目标是根据花瓣和花萼的长度和宽度来预测鸢尾花的类别（Setosa、Versicolor、Virginica）。我们有一个已标注的数据集，其中包含了150朵鸢尾
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2024-01-14 04:12:55
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准确率，精准率，召回率分类问题中的混淆矩阵如下 TP： 预测为1，预测正确，即实际1FP： 预测为1，预测错误，即实际0FN： 预测为0，预测错确，即实际1TN： 预测为0，预测正确即，实际0准确率 accuracy准确率的定义是预测正确的结果占总样本的百分比，其公式如下： 准确率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 虽然准确率可以判断总的正确率，但是在样本不平衡 的情况下，并不能作为很好
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2024-05-11 22:22:13
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# 项目方案：计算模型性能指标-准确率、精准率和召回率
## 引言
在机器学习和数据挖掘的过程中，模型性能评估是至关重要的一环。常用的性能指标包括准确率（Accuracy）、精准率（Precision）和召回率（Recall）。本项目旨在通过数据分析，深入了解这些指标的计算方法及应用，帮助团队在模型评估中做出更科学的决策。
## 1. 准确率、精准率和召回率定义
- **准确率（Accur
什么是机器的大小端。 《深入理解计算机系统》给出的解释是:某些机器选择在存储器中按照最低有效字节到最高有效字节的顺序存储对象，而另一些机器则按照从最高有效字节到最低有效字节存储的顺序存储对象。前一种规则——最低有效字节在最前面的方式，称为小端法(little endian)。大多数Intel兼容机都采用这种小端模式的规则。后一种规则——最高有效字节在最前面的方式，称为大端法(big endian
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2024-09-28 21:23:16
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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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# 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
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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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
文章目录前言踩坑1：tensorboard中怎么将训练结果和测试结果同时放置到一张图中做对比？踩坑2：Pytorch中使用tensorboard可视化不显示的问题？擦坑3：Pytorch中使用tensorboard，加载第二次新的数据，却显示的还是第一次的数据结果。Reference：总结 前言最近在训练神经网络时，需要可视化看每次训练的accuracy和loss值。一般可以选用matplotl
# PyTorch中的BCEWithLogitsLoss：计算准确率
在深度学习中，准确率是一个重要的性能指标，用于评估模型的分类能力。在PyTorch中，我们可以使用`BCEWithLogitsLoss`损失函数来计算准确率。本文将介绍`BCEWithLogitsLoss`的原理、用法以及如何计算准确率。
## BCEWithLogitsLoss简介
`BCEWithLogitsLoss`
原创
2023-11-24 06:46:08
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独热编码：逻辑回归的类别我们使用独热编码，独热编码是一个向量，有几个类别该向量就有多长，我们将类别对应的分量设置为1，其他所有分量设置为0。激活函数：softmaxsoftmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是交叉熵损失函数：在分类问题中，我们使
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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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
600每个 Epoch 需要完成的 B...
原创
2022-10-23 00:42:12
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# 如何在Python中实现训练集准确率
在机器学习中，训练模型后评估其在训练集上的表现是非常重要的。本文将带你通过一系列步骤，用Python实现训练集准确率的计算。整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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2024-10-06 03:34:31
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# Python 计算训练的准确率
在机器学习和深度学习中，“准确率”是一个非常重要的指标，用于衡量我们的模型在测试集上的表现。对于初入行的小白来说，理解如何计算训练的准确率是一个必要的基础。下面，我们会逐步引导你完成这个过程。
## 整体流程
我们将这个过程分为几个主要步骤，并呈现为表格的形式：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-10 06:02:01
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