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搜索关键字:准确率    ( 609个结果
用Kersa搭建神经网络【MNIST手写数据集】
MNIST手写数据集的识别算得上是深度学习的”hello world“了,所以想要入门必须得掌握。新手入门可以考虑使用Keras框架达到快速实现的目的。 完整代码如下: 运行结果如下: 可以看出准确率达到了99%,说明神经网络在图像识别上具有巨大的优势。 ...
分类:其他好文   时间:2019-02-15 19:45:05    阅读次数:186
旋转图片,增加神经网络的准确率
前面我们用全量mnist数据集测试的准确率大概在75%左右,当然是没有经过改进之前的测试。 而我们用少量mnist数据集测试的准确率只有60%左右。两个的区别在于mnist训练数据集的大小,如果我们在全量数据集的基础上在增加新的图片会不会提高准确率呢。下面我们试下通过旋转已知图片的方法看准确率是否有 ...
分类:其他好文   时间:2019-02-11 12:23:39    阅读次数:163
AI - 12分类 (Classification)
1- 指定阈值 为了将逻辑回归值映射到二元类别,必须指定分类阈值(也称为判定阈值)。如果值高于该阈值,则表示“1”;如果值低于该阈值,则表示“0”。人们往往会认为分类阈值应始终为 0.5,但阈值取决于具体问题,因此必须对其进行调整。 2- 真与假以及正类别与负类别 真正例是指模型将正类别样本正确地预 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-30 01:19:33    阅读次数:199
RefineDet论文阅读:Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection
摘要 RefineDet是CVPR 2018的一篇论文,文中提出了一个新的single-shot检测器RefineDet,实现了比二阶段方法更高的准确率而且具有与一阶段方法相当的效率。RefineDet包括两个互连模型ARM(anchor refinement module)和ODM(object ...
分类:Web程序   时间:2019-01-22 10:48:34    阅读次数:436
贝叶斯网络(Bayesian networks)
算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks) 2.1、摘要 在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件,就是特征属性必须有条件独立或基本独立(实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立)。当这个条件成立时,朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的,但不幸的 ...
分类:Web程序   时间:2019-01-17 15:56:24    阅读次数:310
你猜这是啥
0、摘要 (1)为了解决什么问题,提出什么方法,得到什么结论? 问题:例如,为了提高系统的准确率,为了降低系统复杂度,为了提高系统自适应能力等 方法:例如,通过降维,特征选择的方法,减少无用数据,从提高系统准确度,并且降低系统复杂度 结论:找到一个评价指标,例如,accuracy, F1 score ...
分类:其他好文   时间:2019-01-14 00:23:19    阅读次数:262
face_recognition 基础接口
face_recognition 基础接口 face_recognition使用世界上最简单的人脸识别库,在Python或命令行中识别和操作人脸。 使用dlib最先进的人脸识别技术构建而成,并具有深度学习功能。 该模型在 Labeled Faces in the Wild 基准中的准确率为99.38 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-11 20:12:17    阅读次数:324
验证码的识别(下)
三、训练识别模型 首先先拷贝一个nets文件夹,主要使用的是文件夹下的两个文件nets_factory.py、alexnet.py,用于导入训练使用的网络alexnet。 nets_factory.py alexnet.py 对源码做出一定的修改,前面的卷积和池化作为共享层保持不变,主要就是修改最后 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-08 16:40:17    阅读次数:225
利用mnist训练集生成的caffemodel对mnist测试集与自己手写的数字进行测试
从一到二:利用mnist训练集生成的caffemodel对mnist测试集与自己手写的数字进行测试 通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了。关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python、 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-04 01:14:17    阅读次数:272
股市预言
用康波周期理论来预测的股市趋势吧,据说准确率达90%: 2018年8月:2638点将接受考验。 2018年9月:2500点将接受考验。 2018年10月:具有反弹的可操作性。 2018年11月 2019年1月: 继续向下寻底。 2019年1月 2019年6月:市场将寻到真正的大底,低到出乎大家的想象 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-02 10:47:29    阅读次数:119
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