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深度学习项目实战视频课程-人脸检测
分享一个非常好的深度学习项目实战视频课程-人脸检测课程 01-人脸检测项目概述( 02-课程数据,代码下载链接.txt 03-数据收集 04-正负样本裁剪策略 05-Caffe数据源准 06-LMDB脚本文件 07-制作LMDB数据源 08-网络模型配置文件 09-选择合适的参数并训练网络模型 10 ...
分类:其他好文   时间:2020-09-24 00:06:12    阅读次数:43
【DeeCamp 优秀项目详解】从零开始到 AI 技术落地,只用三周
https://mp.weixin.qq.com/s/wEvPLRTEcTdLbgBVnWwskQBy超神经场景描述:创新工场举办的DeeCamp2019活动中,600位学员用几周的时间,在企业团队的指导下,完成了多个领域不同项目的探索,最终递交了50个AIDemo,得到了专家评委的认可。这些项目中,我们挑出了四个最有意思的。关键词:DeeCamp2019项目展示人才培养600名来自全国各地不同学
分类:其他好文   时间:2020-09-18 12:23:54    阅读次数:42
TensorFlow 2建立神经网络分类模型
原文链接:http://tecdat.cn/?p=15791 本文将利用机器学习的手段来对鸢尾花按照物种进行分类。本教程将利用 TensorFlow 来进行以下操作: 构建一个模型, 用样例数据集对模型进行训练,以及 利用该模型对未知数据进行预测。 TensorFlow 编程 本指南采用了以下高级 ...
分类:其他好文   时间:2020-09-18 01:12:43    阅读次数:24
人工智能之模型评估之参数选择
1.模型评估之参数选择 2.来吧,展示 #模型评估之参数选择#k:1-25#遍历所有可能的参数组合#建立相应的model#model训练和预测#测试数据的准确率计算#查看最高准确率对应的k值 #遍历所有可能的参数组合#建立相应的model #model训练和预测#训练数据的准确率计算 #测试数据准确 ...
分类:其他好文   时间:2020-09-17 23:47:31    阅读次数:29
微信域名检测常见问题
微信域名检测原理;微信域名检测原理就是为了实现无影响情况下查询该网站域名在微信中是否被封,实现方法和技术各家不同,原理也不相同目前市面上针对微信的域名检测至少有三五种实现方法,最准的还是用官方的查询(即微信自己判断是否允许在微信中打开的接口,准确率100%),检测只是第一步,查询结果返回后的防封处理才是最终目的。最近在网上看到很多网友在问微信域名拦截查询API接口用来对接防封系统。有的是想找一个稳
分类:微信   时间:2020-09-17 20:18:04    阅读次数:44
ResNet基础概念
1. 简介 随着神经网络的进一步加深,可能会出现如下问题: (1)梯度消失、梯度爆炸 (2)退化问题--训练集上准确率下降(不等于过拟合--表现为在训练集上表现更好) ResNet是2015年ILSVRC 比赛2015第一名的算法。主要是针对更深的神经网络难以训练的问题,提出了一种残差学习的结构,不 ...
分类:Web程序   时间:2020-09-12 21:11:26    阅读次数:46
准确率、精确率、召回率、F1
在搭建一个AI模型或者是机器学习模型的时候怎么去评估模型,比如我们前期讲的利用朴素贝叶斯算法做的垃圾邮件分类算法,我们如何取评估它。我们需要一套完整的评估方法对我们的模型进行正确的评估,如果模型效果比较理想的话则可以放到线上使用,如果不理想的话则需要反复的去调整相关参数进行训练直到达到目的。 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-23 23:20:40    阅读次数:84
【文本分类-05】BiLSTM+Attention
目录 大纲概述 数据集合 数据处理 预训练word2vec模型 一、大纲概述 文本分类这个系列将会有8篇左右文章,从github直接下载代码,从百度云下载训练数据,在pycharm上导入即可使用,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于近几年的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类。... ...
分类:其他好文   时间:2020-07-22 23:30:07    阅读次数:176
ResNet
1、ResNet是一种残差网络,咱们可以把它理解为一个子网络,这个子网络经过堆叠可以构成一个很深的网络。 2、但是根据实验表明,随着网络的加深,优化效果反而越差,测试数据和训练数据的准确率反而降低了。这是由于网络的加深会造成梯度爆炸和梯度消失的问题。 目前针对这种现象已经有了解决的方法:对输入数据和 ...
分类:Web程序   时间:2020-07-21 01:06:41    阅读次数:91
F1值,准确率,召回率
##1、混淆矩阵 混淆矩阵中T、F、P、N的含义: T:真,F:假,P:阳性,N:阴性 然后组合: TP:真阳性 TN:真阴性 FP:假阳性 FN:假阴性 ##2、精确率(准确率): 你认为对的中,有多少确实是对的,所占的比率: 例如:你预测 对的有 10(TP+FP)个,其中8个确实是对的,则 精 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-20 15:31:38    阅读次数:152
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