深度學習訓練評價指標
深度學習分類任務評價指標
PR曲線即查準率(Precision)與查全率(Recall)
https://blog.csdn.net/zong596568821xp/article/details/80797695
深度學習常用評價指標(分類清晰)
https://blog.csdn.net/qiu_peng/article/details/82895326
綜述|基於深度學習的目標檢測(應用)
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深度學習常用評價指標
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深度學習:評價指標:準確率、精確率、回召率、 F-1 Score、ROC、AUC
參考:連結:https://www.jianshu.com/p/4dde15a56d44 1、從二分類評估指標說起 1.1 混淆矩陣 我們首先來看一下混淆矩陣,對於二分類問題,真實的樣本標籤有兩類,我們學習器預測的類別有兩類,那麼根據二者的類別組合可以劃分為四組,如下表
深度學習訓練技巧---權重初始化
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機器學習演算法——評價指標彙總
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深度學習模型評估指標(http://scikit-learn.org/stable/)
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深度學習訓練中關於資料處理方式--原始樣本採集以及資料增廣
好久沒有寫部落格,一直想重新調整自己的部落格,想盡可能寫的前後連貫一點,同時希望自己寫的更通熟易懂些,可是遲遲沒有動筆修改曾經的博文,哎,還是慢慢跟著自己的理解再修改之前的文章吧,今兒就寫寫關於深度學習訓練中最關鍵的一步,資料問題,也就是樣本庫的建立!來
9.機器學習模型評價指標
1)正確率(accuracy) 正確率是我們最常見的評價指標,accuracy = (TP+TN)/(P+N),這個很容易理解,就是被分對的樣本數除以所有的樣本數,通常來說,正確率越高,分類器越好; 2)錯誤率(error rate) 錯誤率則與正確
機器學習模型評價指標
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深度學習訓練的常用名詞
本文節選自CVer《深度學習速查詞典》中的一部分內容,並補充一些常見名詞。 batch size 一次前向或反向傳播時樣本的數目,該引數受限於記憶體的大小。
如何解決機器學習深度學習訓練集樣本不均衡的問題!
解決樣本不均衡的問題很多,主流的幾個如下: 1.樣本的過取樣和欠取樣。 2..使用多個分類器進行分類。 3.將二分類問題轉換成其他問題。 4.改變正負類別樣本在模型中的權重。 一、樣本的過取樣和欠取樣。 1.過取樣:將稀有類別的樣本進行復制,通過增加此稀有
機器學習常見評價指標:AUC、Precision、Recall、F-measure、Accuracy
1、AUC的計算 AUC是一個模型評價指標,用於二分類模型的評價。AUC是“Area under Curve(曲線下的面積)”的英文縮寫,而這條“Curve(曲線)”就是ROC曲線。 為什麼要用AUC作為二分類模型的評價指標呢?為什麼不直接通過計算準確率來對模型進
深度學習(訓練/開發/測試集)的劃分技巧
github部落格傳送門 部落格園傳送門 小資料量時代(100 - 1000 - 10000條左右): 一. 70%訓練集 , 30%測試集 二. 60%訓練集 , 20%交叉驗證集 , 20%測試集 大資料量時代(1000000條左右或更多): 一. 98%訓練集 ,
R語言︱機器學習模型評價指標+(轉)模型出錯的四大原因及如何糾錯
筆者寄語:機器學習中交叉驗證的方式是主要的模型評價方法,交叉驗證中用到了哪些指標呢?交叉驗證將資料分為訓練資料集、測試資料集,然後通過訓練資料集進行訓練,通過測試資料集進行測試,驗證集進行驗證。模型預測
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G2P(單詞到音素)的深度學習訓練測試
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Caffe的深度學習訓練全過程
本文為大資料雜談4月20日微信社群分享內容整理。 今天的目標是使用Caffe完成深度學習訓練的全過程。Caffe是一款十分知名的深度學習框架,由加州大學伯克利分校的賈揚清博士於2013年在Github上釋出。自那時起,Caffe在研究界和工業界都受到了極大的關注。Caf
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機器學習的評價指標(二)-SSE、MSE、RMSE、MAE、R-Squared
迴歸評價指標SSE、MSE、RMSE、MAE、R-Squared 前言 分類問題的評價指標上一篇文章已講述,那麼迴歸演算法的評價指標就是SSE、MSE,RMSE,MAE、R-Squared。下面一一介紹: 一、SSE(和方差) 該統計引數計算的是擬合數據和原始資料對應
設定可見GPU,進行多顯示卡深度學習訓練
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