前面的自己设计的模型出现了过拟合现象，训练集准确度高达95%，但是测试集准确度惨不忍睹63%左右。 使用交叉熵作为loss，模型采用resnet50，使用预训练模型，我在调试的过程中，使用预训练模型可以快速得到收敛好的模型，使用预训练模型将pretrained设置为True即可。更改最后一层
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2023-12-15 10:44:53
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Task2:预训练模型预测 参考代码：B站up主同济子豪兄开源在GitHub的图像分类代码 task 2是使用预训练模型进行预测。但是我的数据集本身与ImageNet的数据差别过大了，是无法准确识别的。不过倒是可以判断出一些零件像什么。使用resnet18进行预测参考up主子豪大佬的代码，首先使用了resnet18模型进行预测。载入模型from torchvision import models
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2023-11-22 17:10:08
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使用自己的数据利用pytorch搭建全连接神经网络进行分类预测1、导入库2、自定义函数3、定义主函数main()4、执行5、完整代码部分 这段代码实现了一个神经网络模型在数据集上的训练和测试。具体流程如下： 1、导入库引入必要的库，包括PyTorch、Pandas等。2、自定义函数（1）定义数据预处理函数zscore()，用于将数据进行标准化处理。 （2）定义MyDataset类，继承自pyt
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2023-11-17 20:40:39
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极市导读本文为pytorch使用者给出了六条建议，让训练更快、更稳、更强。>>>极市CV侠侣正式出道！请大家前往文末为他们投票打call~高效 PyTorch系列第二弹来了，6个建议，让你的训练更快、更稳、更强。 Efficient PyTorch — Supercharging Training Pipeline每个深度学习项目的最终目标都是为产品带来价值。
1 包介绍 torch.distributions包包含可参数化的概率分布和采样函数。 这允许构建用于优化的随机计算图和随机梯度估计器。 不可能通过随机样本直接反向传播。 但是，有两种主要方法可以创建可以反向传播
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2023-11-20 22:00:20
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PyTorch中的topk方法以及分类Top-K准确率的实现Top-K 准确率在分类任务中的类别数很多时（如ImageNet中1000类），通常任务是比较困难的，有时模型虽然不能准确地将ground truth作为最高概率预测出来，但通过学习，至少groud truth的准确率能够在所有类中处于很靠前的位置，这在现实生活中也是有一定应用意义的，因此除了常规的Top-1 Acc，放宽要求的Tok-K
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2024-01-28 15:55:17
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文章目录问题描述训练集和验证集训练分布训练方法训练结果解决办法1. 修改学习率如何寻找最优的初始学习率2. 查看各类样本的分布，使用采样的方法WeightedRandomSampler3. 在计算损失时对不同标签的样本赋予不同大小的权重 Focal_Loss()4. 在训练集进行随机采样 问题描述二分类 0与1（阴性与阳性）训练集和验证集训练分布训练集数据验证集数据阳性（1）2130238阴性（
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2023-11-25 18:18:40
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# 使用PyTorch输出二分类预测概率的完整指南
在将模型应用于二分类问题时，输出预测概率是评估模型性能的重要步骤。本文将指导你理解如何用PyTorch实现二分类预测概率的输出。我们会通过一个表格概述步骤、代码示例及其注释、关系图与类图等，帮助你全面掌握相关知识。
## 实现流程
下面是实现“PyTorch输出二分类预测概率”的完整流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
原创
2024-09-16 03:13:50
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论文名称：DeepAR: Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent Networks 论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.04110 论文作者：亚马逊 论文年份：2017 论文被引：558（2022/3/23）
什么是概率预测，如图所示： source：图片来源即不光要预测未来这条曲线（具体的预测值）
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2024-01-31 15:19:09
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介绍时间序列预测是一个重要的科学和商业问题，因此最近通过使用基于深度学习 而不是经典方法的模型也涌现出诸多创新。ARIMA 等经典方法与新颖的深度学习方法之间的一个重要区别如下。概率预测通常，经典方法针对数据集中的每个时间序列单独拟合。这些通常被称为“单一”或“局部”方法。然而，当处理某些应用程序的大量时间序列时，在所有可用时间序列上训练一个“全局”模型是有益的，这使模型能够从许多不同的来源学习潜
商业进阶——概率模型本章主要是从数据分析的长期预测方法：概率模型BTYD 模型的角度进行学习。未来预测模型：BTYD MODEL背景模型研究案例背景：组织 公共广播电台主要由听众的贡献支持挑战 观察听众关于他们是否每年给出的历史，我们可以预测他们未来的模式是什么？焦点捐助者最初关注1995年队列，忽略捐赠金额11,104名首次支持者共计24,615人研究课题 在接下来的6年里重复捐款的预测研究。图
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2024-06-17 19:03:34
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softmax分类对数几率回归解决的是二分类的问题，对于多个选项的问题，我们可以使用softmax函数，它是对数几率回归在 N 个可能不同的值上的推广。神经网络的原始输出不是一个概率值，实质上只是输入的数值做了复杂的加权和与非线性处理之后的一个值而已，那么如何将这个输出变为概率分布？这就得看softmax层了。softmax要求每个样本必须属于某个类别，且所有可能的样本均被覆盖softmax会输出
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2023-10-12 07:39:44
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# 如何实现真实概率与预测概率的比较
在数据科学和机器学习中，比较真实概率与预测概率的任务是理解模型的准确性以及性能的重要一步。本文将逐步引导你完成这个任务，包括必要的步骤和代码示例。我们将使用Python来实现这个流程。
## 流程概述
我们将按照以下步骤进行比较：
| 步骤 | 描述 |
| -------
python统计分布和概率 When studying statistics, you will inevitably have to learn about probability. It is easy lose yourself in the formulas and theory behind probability, but it has essential uses in both
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2023-09-12 11:33:27
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python简单脚本之概率计算发布时间：2018-06-10 17:16:25编辑：Run阅读(2628)编写一个ball.py文件，代码如下#!/usr/bin/env python# coding: utf-8__author__ = 'www.py3study.com'import randomclass selectball(object):def __init__(self):self.
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2023-06-14 22:19:43
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一、简介变量概率依赖关系的理论，结合概率论与图论的知识，利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。图的每个节点（node）都表示一个随机变量，而图的边（edge）则被用于编码这些随机变量之间的关系，通常是条件概率。 对于一个K维随机变量$X=\left [ X_{1},X_{2},...,X_{K}, \right ]^{T
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2023-10-31 22:34:04
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深度学习从业者通常与其他从事结构化概率模型研究的机器学习研究者使用相同的基本计算工具。然而，在深度学习中，我们通常对如何组合这些工具作出不同的设计决定，导致总体算法、模型与更传统的图模型具有非常不同的风格。深度学习并不总是涉及特别深的图模型。在图模型中，我们可以根据图模型的图而不是计算图来定义模型的深度。如果从潜变量 hi到可观察变量的最短路径是 j步，我们可以认为潜变量 hj处于深度 j。我们通
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2023-10-12 12:12:16
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## 如何在Python中实现Logistic回归预测概率
Logistic回归是一种用于二分类问题的统计模型，它通过计算某个事件发生的概率来进行预测。在本篇文章中，我将带领你一步步实现Logistic回归预测概率。
### 整体流程
整件事情的流程可以总结为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数
# 深度学习预测概率的基本概念及代码示例
深度学习作为机器学习的一个分支，在数据的处理与分析中占据了越来越重要的地位，尤其是在概率预测方面。本文将探讨如何使用深度学习模型进行概率预测，并提供一个简单的代码示例。
## 深度学习模型概述
深度学习模型通常由多个层次组成，每个层都负责提取数据中的特征。常见的模型包括全连接网络（FNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。通过训练这
银行股价预测——基于pytorch框架RNN神经网络任务目标数据来源完整代码流程分析1.导包2.读入数据并做预处理3.构建单隐藏层Rnn模型4.设计超参数，训练模型5.加载模型，绘图查看模型效果 任务目标基于csv数据，建立RNN模型，预测股价数据来源自己切割的一份股价数据，无需付费直接下载，链接如下：数据集下载完整代码首先贴上完整代码，可自行理解，下文慢慢解读import pandas as
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2023-10-28 14:30:32
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