文章目录数据集的加载定义训练函数可视化模型预测使用微调 ConvNet 的方法训练和评估ConvNet 作为固定特征提取器训练和评估 官方文档： https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 本教程中，您将学会如何使用 迁移学习 来训练卷积神经网络进行图像的分类。 注释： 实际上，很少有人从头开始
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2024-06-27 22:59:35
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在现代机器学习和深度学习领域，使用 PyTorch 划分正负样本是一项常见且重要的任务。这项任务通常涉及识别分类问题中的正样本（即目标类）和负样本（即非目标类）。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现正负样本的划分，采用模块化的结构来满足模型优化的需求。
### 版本对比
随着 PyTorch 的发展，其功能不断扩展，使得正负样本的划分变得更加高效和灵活。在以下时间轴中，我们可以看到主要
不均衡样本集的处理不均衡样本在分类时会出现问题，本质原因是模型在训练时优化的目标函数和在测试时使用的评价标准不一致。这种“不一致”可能是由于训练数据的样本分布于测试时期望的样本分布不一致（如训练集正负样本比例是1:99，而实际测试时期望的正负样本比例是1:1）；也可能是由于训练阶段不同类别的权重与测试阶段不一致（如训练时认为所有样本的贡献是相等的，而测试时假阳性样本和假阴性样本有着不同的代价）。基
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2024-01-21 10:50:16
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背景目前深度学习的应用大多都有比较大的数据 IO 操作与复杂的数据预处理，预处理的主要工作是将原始数据处理成有规则的数据，方便后续使用深度学习框架训练，大部分的数据都会以多维矩阵的方式表示，也就是经常提到的 tensor。整个预处理的流程一般都是使用 CPU 进行计算，以计算机视觉为例，预处理的任务包括从磁盘读取文件，图片剪裁，图片旋转，正则化等等，每个 batch 的数据在训练时都
现在看很多anchor-free的方法都有east的影子，和east都很像。点的预测其实就是anchor=1.anchor-based向anchor-free进步的关键其实就在正负样本的分配问题，如何定义正负样本，正负样本的分布，分配，loss设计都是关键，在cascade rcnn通过不断的控制IOU对正负样本进行筛选来设计样本分布，在re
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2024-08-21 19:27:41
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一、主干网络（用以提取特征图）将研究数据集送入Backbone,进行特征图提取。经过不同的stride，得到不同尺寸大小的特征图。如图：输入图片尺寸为800x1024，C1得到的尺寸为400x512，C2为200x256，C3-C5尺寸如上图所示。将得到的C3-C5，经过1x1卷积横向链接，双线性插值自顶向下，相邻特征图进行融合，得到包含更多语义信息的特征图。对其进行3x3卷积操作，减少特征混叠现
1、有关于RPN：RPN是用3x3的窗口在feature map上进行滑动卷积，最后输出一系列的矩形目标候选区域，每一个区域还拥有objectness score。该objectness score就是该框内有目标的可能性（不分类别，只判有无），打分主要呢是判断该框和目标的IOU值，若IOU值大于等于0.7或者是最高值，则该框为positive；若IOU值小于等于0.3，则该框为negative。
SVM能实现功能即在给出的正负样本中找到一条分割线（面），将正负样本分割出来。而这条分割线（面）即我们所说的分类器，其记录的正样本的特征，以及和负样本的区别。当有新的样本过来时，则通过和分类器比较即可分辨出新的样本是否属于正样本行列。 以车辆识别为例，SVM的一般使用步骤如下：1、获取正负样本。前面说了SVM能够找到一条存在与正负样本之间的分割线（面），那么何为正负样本呢？所谓正样本，即
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2024-04-16 10:36:19
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对正负样本的选择1.ssd:设置一个阈值（0.5），大于这个阈值的框为正样本，其它框作为负样本鉴定为背景。但是负样本还是远大于正样本，因此采用了难样本挖掘。难样本挖掘的具体操作是计算出所以负样本的损失进行排序，选取损失较大的TOP-K个负样本，这里的K设为正样本数量的3倍。在Faster-RCNN中是通过限制正负样本的数量来保证样本均衡，SDD则采用了限制正负样本的比例。对于留下的预测框执行NMS
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2023-11-09 10:06:05
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R-CNN --> FAST-RCNN --> FASTER-RCNN R-CNN:(1)输入测试图像；(2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal；(3)将每个Region Proposal缩放(warp)成227*227的大小并输入到CNN，将CNN的fc7层的输出作为特征；(4)将每个Region P
# Python计算正负样本
## 引言
在机器学习和数据分析中，我们经常需要计算样本的正负比例。正负样本比例是指数据集中正例和负例的比例，通常用来评估分类模型的性能。在本文中，我们将介绍如何使用Python来计算正负样本比例，并提供相关的代码示例。
## 什么是正负样本
在机器学习中，我们经常需要进行二分类任务，将数据分为两个类别，通常标记为正例和负例。正例通常表示我们感兴趣的目标类别，
原创
2023-12-02 05:27:53
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在第一章中作者使用的权重初始化方法是将权重以标准正态分布N~(0,1)进行初始化，本章作者介绍使网络更加高效的权重初始化方式。作者假设网络有1000个输入，其中500个值为0，500个值为1，第一隐藏层的节点未激活输出为，那么其输出实际上就是501个独立正态分布变量之和，其中包括500个w和1个bias。独立的正态分布变量之和仍然是正态分布，则未激活输出仍然满足正态分布N~(0，501)，即其方差
目前推荐系统中给用户进行推荐大部分都是基于CTR预估来做的，CTR预估中很重要的一环便是正负样本的选择，那么不同业务场景下我们如何定义正负样本、如何控制正负样本的比例、正负样本选择有哪些技巧？虽然这些只是模型训练中的一环，但却也扮演着重要的角色。这篇文章简单聊一下上边提到的问题，如何你对这有什么想法和意见，欢迎在评论区留言，一起沟通。分析业务场景不同业务场景下对应的kpi也是不同的，那么模型训练的
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2024-01-31 04:23:07
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# 正负样本指定及其在Python中的应用
在机器学习和深度学习领域，正负样本的定义至关重要。正样本是指我们希望模型预测为正的实例，而负样本则是我们希望模型预测为负的实例。本文将探讨如何在Python中指定正负样本，并通过代码示例进一步阐明这一概念。我们还将使用甘特图和类图来帮助解释所涉及的过程和结构。
## 1. 正负样本的概念
在监督学习任务中，我们通常会携带带标签的数据集。一个典型的数
深度学习中的正负样本问题是在模型训练过程中经常遇到的挑战。正样本是指符合特定条件的样本，而负样本则是指不符合这些条件的样本。为了解决这个问题，我们需要从多个角度进行探索，包括环境准备、集成、配置、实战应用、排错和性能优化等方面。
## 环境准备
首先，确保你的开发环境具备必要的依赖。我们推荐使用 Python 及其深度学习库（如 TensorFlow 或 PyTorch）。
### 依赖安装
在机器学习模型构建的时候，我们往往会遇到数据样本正负比例极其不平衡的情况，例如在征信模型或者判断客户购买商品是否使用分期时，往往正负样本比达到10:1，这样会造成许多实际问题。样本不均衡会导致：对比例大的样本造成过拟合，也就是说预测偏向样本数较多的分类。这样就会大大降低模型的范化能力。往往accuracy（准确率）很高，但auc很低。解决办法：1.上采样（过采样）：增加样本数较少的样本，其方式是直
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2024-07-09 10:19:15
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为什么很多分类模型在训练数据不均衡会出现问题？本质原因是模型在训练时优化的目标函数和人们测试时使用的评价标准不一致。这种不一致可能是训练数据的样本分布和测试数据的不一致，例如训练时优化的整个训练集（正负比例1:99）的正确率，而测试的时候期望正负比例1：1 一般从两个方面处理数据：基于数据的方法 对数据进行重采样，使得原先的数据样本均衡。最简单的处理不均衡样本的方法是随机采样。采样一般分为过采样和
作用kaggle的Quora Question Pairs比赛的任务是: 对于一个样本, 由两个句子组成, 判断两个句子是不是同一个意思. 是一个二分类问题.比赛使用的评价方式是log loss, 即逻辑回归中的损失函数. 对于这种特定的评价方式, 能用下面的方法, 探测出提交的测试集中, 正样本的比例.得到测试集中正样本的比例之后, 一个比较有效的提高leaderboard排名的方式是: 判断训
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2024-05-24 22:06:49
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几个问题：目录为什么对正负样本不敏感？auc指标的特性不同业务场景的AUC指标是否差异特别大？线下AUC有提升，但是线上没有效果？解决办法之——GAUC：这里的G可以是什么粒度？sql参考计算auc的方式为什么对正负样本不敏感？解释一：AUC的定义：随机取一对正负样本，正样本得分大于负样本得分的概率（auc不能衡量正样本内部的排序）。 如果采样是随机的，对于给定的正样本，假定得分为s+，
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2023-10-16 17:07:37
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编辑推荐样本的选择对于模型效果来说至关重要，在分类问题中，合适的正负样本比例也是好模型必不可少的条件。然而，实际接触到的样本数据中，正样本的比例往往非常低，这时候该怎么处理呢？正样本、负样本，就是我们常说的“1”和“0”。在分类问题建模中，我们经常会遇见正样本比例过低的问题。像是风险建模时定义的“坏客户”，精准营销建模中购买过相应产品的客户，或者罹患某种疾病的病人，这些个体构成了我们建模时的正
