精确率与召回率的调和均值。计算公式F1=2*P*R/(P+R)，其中R为召回率，P为精确率。 ROC曲线 ROC 曲线用于绘制采用不同分类阈值时的 TPR (真正例率，纵坐标)与 FPR(假正例率，横坐标)，ROC曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。 敏感度分析 不同特征范围下的准确率 将图片
精确率与召回率的调和均值。计算公式F1=2*P*R/(P+R)，其中R为召回率，P为精确率。 ROC曲线 ROC 曲线用于绘制采用不同分类阈值时的 TPR (真正例率，纵坐标)与 FPR(假正例率，横坐标)，ROC曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。 敏感度分析 不同特征范围下的准确率 将图片
smooth之前和之后，class loss的拟合曲线，可以看到，在使用label smooth之前(蓝色曲线)，class loss随着迭代步数的增加，会出现过拟合的现象，而使用label smooth之后(灰色曲线)，这种过拟合的现象可以有效的减小。 图5 class loss的拟合曲线 对训练之后的检测模
smooth之前和之后，class loss的拟合曲线，可以看到，在使用label smooth之前(蓝色曲线)，class loss随着迭代步数的增加，会出现过拟合的现象，而使用label smooth之后(灰色曲线)，这种过拟合的现象可以有效的减小。 图5 class loss的拟合曲线 对训练之后的检测模
MXNet-1.2.1-python2.7 精度 81.7%(mAP) mAP是物体检测算法中衡量算法效果的指标。对于物体检测任务，每一类object都可以计算出其精确率(Precision)和召回率(Recall)，在不同阈值下多次计算/试验，每个类都可以得到一条P-R曲线，曲线下的面积就是average。
MXNet-1.2.1-python2.7 精度 81.7%(mAP) mAP是物体检测算法中衡量算法效果的指标。对于物体检测任务，每一类object都可以计算出其精确率(Precision)和召回率(Recall)，在不同阈值下多次计算/试验，每个类都可以得到一条P-R曲线，曲线下的面积就是average。
API)、添加监控数据(Java SDK)、添加监控数据(Python SDK)。 选择待查看的云服务资源所在行的“查看监控指标”，进入“监控指标”页面。 在这个页面，用户可以选择页面左上方的时间范围按钮，查看该云服务资源“近1小时”、“近3小时”和“近12小时”的监控原始数据曲线图，同时监控指标视图右上角会
云监控服务进行处理和展示。 添加监控数据请参见添加监控数据(RESTful API)、添加监控数据(Java SDK)、添加监控数据(Python SDK)。 查看自定义监控指标 登录管理控制台。 单击“管理与部署 > 云监控服务”。 单击左侧导航栏的“自定义监控”。 在“自定义
云监控服务进行处理和展示。 添加监控数据请参见添加监控数据(RESTful API)、添加监控数据(Java SDK)、添加监控数据(Python SDK)。 查看自定义监控指标 登录管理控制台。 单击“管理与部署 > 云监控服务”。 单击左侧导航栏的“自定义监控”。 在“自定义
2020-07-30 AOM2.0版本上线。 Console 切换UI4.0。 2019-11-30 支持云服务监控功能：展示华为云各服务实例的历史性能数据曲线，了解云服务实例运行状况。 2019-11-13 日志采集规则修改：指定日志采集文件名时不受日志文件扩展名(.log、.trace和.ou
2020-07-30 AOM2.0版本上线。 Console 切换UI4.0。 2019-11-30 支持云服务监控功能：展示华为云各服务实例的历史性能数据曲线，了解云服务实例运行状况。 2019-11-13 日志采集规则修改：指定日志采集文件名时不受日志文件扩展名(.log、.trace和.ou
学习方法同时支持CPU和GPU规格进行训练。 训练 算法基本信息 适用场景：时间序列预测 支持的框架引擎：PyTorch-1.3.0-python3.6 算法输入： 序列类型的数据集，建议以train_per:valid_per=0.8:0.2或0.9:0.1的比例进行切分，其中
学习方法同时支持CPU和GPU规格进行训练。 训练 算法基本信息 适用场景：时间序列预测 支持的框架引擎：PyTorch-1.3.0-python3.6 算法输入： 序列类型的数据集，建议以train_per:valid_per=0.8:0.2或0.9:0.1的比例进行切分，其中
面注明“哪些项工作顺利”“哪些项工作不成功”或者“哪些项工作可以做得更好”，让与会者在每一类别下增加一些条目。当条目重复时，可以在该项旁边画正字累计，这样普遍出现的条目就一目了然了。最后团队成员共同讨论，找寻这些条目出现的根本原因，就如何在下一个Sprint中改进达成一致意见。
面注明“哪些项工作顺利”“哪些项工作不成功”或者“哪些项工作可以做得更好”，让与会者在每一类别下增加一些条目。当条目重复时，可以在该项旁边画正字累计，这样普遍出现的条目就一目了然了。最后团队成员共同讨论，找寻这些条目出现的根本原因，就如何在下一个Sprint中改进达成一致意见。
