本篇文章给大家带来的内容是认识什么是Python？Python的优点和缺点。有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你们有所助。Python是什么？Python是一门解释型、面向对象、带有动态语义的高级程序设计语言Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言Python语言的优点（1）简单：python非常简单，
转载
2023-09-13 17:06:43
71阅读
个人觉得机器学习算法的好坏主要由4个因素决定：模型精度判别速度模型占用资源情况模型训练速度后面三个的情况的好坏都比较直观（判别速度就是模型的吞吐量，每秒可以处理多少条数据；模型占用资源就是模型需要占用多少内存；训练速度就是模型训练需要花费多长时间），而精度的评价指标却比较多，而且评价指标在一定程度上相当于损失函数，模型优化的对象。现在就来总结一下常见的模型精度的评价指标。回归问题回归问题常见的评价
一、IS(inception score) 机器之心链接：https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-01-10-18 很多关于 GAN 生成图片的论文中，作者评价其模型表现的一项重要指标是 Inception Score（下文简称 IS）。其名字中 Incep ...
转载
2021-11-04 14:33:00
1538阅读
2评论
了解你的GAN，从学会评价开始
原创
2021-08-10 14:33:03
558阅读
了解你的GAN，从学会评价开始
原创
2021-08-11 09:36:24
966阅读
欢迎大家来到《GAN优化》专栏，这里将讨论GAN优化相关的内
原创
2022-10-12 16:32:34
842阅读
在机器学习中，训练完成的模型要在测试集上进行性能测试，然后使用一个可以量化的指标来表明模型训练的好坏，例如最简单的，使用分类准确率评价分类模型的性能，使用均方误差评价回归模型的性能，同样在生成模型GAN上也需要一个评价指标来量化GAN的生成效果。
1. 评价指标的要求
用于评价生成模型GAN优劣的指标不可能是任意的，它应当尽可能考虑一些要求。这里列出几条比较重要的要求：
(1) 能生成更为真
转载
2020-02-26 09:25:01
174阅读
基于GAN的小目标检测算法总结（2）——MTGAN1.前言2.MTGAN2.1 算法简介2.1.1 核心idea2.1.2网络组成2.1.2.1 base detectors2.1.2.2 生成器2.1.2.3 判别器2.1.3 总体的损失函数2.1.3.1生成器损失函数2.1.3.2判别器的损失函数2.1.4 训练过程2.1.5 测试流程3.一点看法 1.前言 这里是基于GAN的小目标检测算
转载
2024-07-01 17:15:47
49阅读
最近一部分的内容将会比较容易，将和大家一起讨论GAN的评价指标，
原创
2022-10-12 16:31:55
260阅读
GAN生成式对抗网络import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_moons
import torch
# 使用GPU训练，可以在菜单 "代码执行工具" -> "更改运行时类型" 里进行设置
device = torch.device("cuda:0" if torc
转载
2023-07-28 16:12:22
293阅读
上期说了说一些关于Python发展过程中的一些故事和背景。如今Python这门语言受到了许多人的喜爱，那么Python这么语言又有什么优点和缺点呢？那就先来聊一聊优点吧首先一点是，写同样的程序，Python的代码量要少的很多，一般情况下Python的代码量是Java的五分之一，所以就有上期当中的一句话"人生苦短，我用Python”。代码量少了，那么我们的工作效率当然就提了上来了。第二就是Pytho
转载
2023-08-06 10:01:48
134阅读
虽然许多大佬已经回答得很好，但还是想多说几句个人的看法。我常和别人说我喜欢Python的理由，不外乎两个：1、优秀且完整的生态所谓生态，简单地说就是python的包库多且灵活。尤其一些比较前沿的，如各类顶会等，它们的程序现在大部分都是用Python写的。那么如果会用python也就意味着能更直接地去接触前沿的技术。除此之外，python的胶水特性使得我们做一个任务的时候只需要用Python。比如我
转载
2023-07-28 13:46:41
130阅读
一、生成对抗网络 – Generative Adversarial Networks | GAN
生成对抗网络（GAN）由2个重要的部分构成：生成器(Generator)：通过机器生成数据（大部分情况下是图像），目的是“骗过”判别器判别器(Discriminator)：判断这张图像是真实的还是机器生成的，目的是找出生成器做的“假数据”单独交替迭代训练生成器和判别器通过不断的循环，「生成器G」和「判
转载
2023-09-20 10:32:45
54阅读
# 如何实现“Python评价”
作为一名刚入行的小白，了解如何实现“Python评价”会是一个重要的学习过程。本文将为您提供一个逐步的指南，帮助您理解并实现这一目标。我们将分为几个主要步骤，逐一讲解。
## 总体流程
以下是实现“Python评价”功能的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------
Python是一种高级编程语言，具有简单易学、可读性强和易用性等特点，因此在Web开发、科学计算、数据分析、人工智能等领域被广泛使用。Python的语法简单明了，易于阅读和理解，使得开发者可以更快地编写代码，而不用花费过多的时间和精力去学习语言本身的复杂性。与其他编程语言相比，Python使用的是动态类型系统，这意味着变量的类型是在运行时确定的，而不是在编译时。这种灵活性使得Python在处理大数
转载
2023-11-14 17:03:34
201阅读
# 如何实现GAN Python代码
## 简介
生成对抗网络（GAN）是一种机器学习模型，用于生成新的数据样本。GAN由一个生成器网络和一个判别器网络组成，它们相互竞争来提高生成器的性能。在本文中，我们将学习如何使用Python实现GAN的代码。
## GAN实现流程
下面是实现GAN代码的一般步骤。我们将使用表格来展示这些步骤和每个步骤需要做的事情。
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2023-07-16 09:42:04
116阅读
据我所知,baidu,sohu,,yahoo,google全都在用python开发一些系统。差不多大部分的搜索引擎公司，或多或少的都会用到,一些邮件系统也在使用。 此外，一些游戏公司，例如盛大等也都在使用。 说吃不上饭，我都快要笑喷了。你要是精通python，除去振臂一呼，找不到工作才怪。 不过还是有个问题，python入门很简单，但是深入还是很难，没有c/c++的功底，想深入需要一些功力的
转载
2024-01-31 03:37:56
29阅读
学习Python 写在前面 我用Python已经好几年了，最早学习用Python还是因为对人工神经网络感兴趣，python有个很好用的ANN库neurolab。本人其实也算初学者，充其量算入门了吧，写这篇一来回顾自己所学，二来振奋自己略有懒散的精神，学习不能停啊。 首先，Python是一门解释性语言，这是他的特点，这让Python似乎与“高效”无缘。然而
转载
2023-07-20 23:54:47
81阅读
前言最近参加了一些比赛,看到不同的比赛有很多不同的模型评价标准,于是就想整理一份关于模型评价标准的资料分享一下,有不足和错误之处,希望能指教。本文会先介绍二分类模型的主要评价指标:AUCKSLog-lossAccuracy/Recall/Precision/F1-score紧接着会先介绍多分类模型的主要评价指标:AccuracyF1-macroF1-score-weighted二分类模型1.AUC
转载
2024-04-22 22:59:55
82阅读
【GAN论文2】：DATA AUGMENTATION GENERATIVE ADVERSARIAL NET论文阅读摘要介绍背景模型DATA AUGMENTATION GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK学习结构数据集DAGAN的训练与生成在源域上DAGAN的训练VANILLA分类器使用匹配网络和数据增强网络 one-shot学习结论 最近在研究数据增强用于扩充数据集训练
