模型在验证集（开发集）上的效果比在测试集上好，或者说，测试集上的效果不如验证集，这个时候该怎么办？ 这可以理解为模型对验证集过拟合了。模型在验证集上的效果并不能代表模型的实际泛化能力。 这个时候，可以做的： 1）检查验证集和测试集是不是同一分布，验证集应该更像测试集而不是训练集。 2）
一个定义在有理数集上的实数函数 f，对一切有理数x和y，都有 f（x+y）= f（x）+ f（y）。 证明：对有理数x有 f（x）= kx，其中k为实数。 ------------------------------------------------------------------------------- 令n为大于0的正整数，则 f（nx）= f（n-1 x）+f（x） f（n-1 x）= f（n-2 x）+f（x） ········
1.MMdetection上的实验 1.1 cascade_rcnn_x101 CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python ./tools/test.py ./configs/cascade_rcnn_x101_64x4d_fpn_1x.py ./checkpoints/cascade_rcnn_x101_64x4d_fpn_2x_20181218-5add321e.pth --out RESULT_cascade_101_fpn_2.pkl --json_out RESUL
一、原理概述 支持向量机分类器，是在数据空间中找出一个超平面作为决策边界，利用这个决策边界来对数据进行分类，并使分类误差尽量小的模型。决策边界是比所在数据空间小一维的空间，在三维数据空间中就是一个平面，在二维数据空间中就是一条直线。以二维数据为例，图中的数据集有两个特
深度学习中,常将可得的数据集划分为训练集(training set),验证集(development set/validation set)和测试集(test set).下文主要回答以下几个问题:一是为什么要将数据集划分为如上三个集合,三个集合之间有什么区别;二是我们划分的原则是什么. 1. 训练集、验证集和测试集的概念 训
一.写在前面 本节主要讲的是上一节学习图中的按目标分类的橙色方块中的regression，即所要解决的问题的解为数值。本节由一个案例贯穿，即预测神奇宝贝进化后的战斗力，挺有趣的一个案例。本节略长，请耐心看，相信会有收获的，做我们这行的最重要的就是要有耐心。 二.案例说明 所要研
1 环境设置 使用anaconda、spyder、win10实现。 打开conda prompt用conda创建一个名为py3mnist的环境：安了两个基础包，指定了python版本。 conda create -n py3mnist python=3.6 numpy pandas 切换到指定环境：conda activate env_name 退出环境：conda deactivate 切换到创建好
数据主要分为训练数据和测试数据。在实际的训练中，还会使用到一个数据集，叫做验证集。验证集通常被用在训练过程中，但并不作为用于更新网络权重的一部分。主要作用是在训练过程中评估模型的准确度和损失函数值，作为一个指标选择模型的超参数，比如网络层数、隐藏单元数量，或是激活函
《DARTS: Differentiable Architecture Search》 简介： 可微的方式 我们的方法是基于结构表示的连续松弛，允许使用梯度下降有效地搜索结构。 贡献： 1:介绍了一种适用于卷积结构和递归结构的可微网络结构搜索的新算法。 2:通过对图像分类和语言建模任务的广泛实验，我们发现基于梯度
在Fashion MNIST数据集上使用tf.keras完成对服饰图像分类的神经网络模型。 1，导入数据集 数据大小：70000张 灰度图像， 10个类别 28*28的像素 ==> 60000张图像 用于训练， 10000张 用来评估 2，探索数据 3，预处理数据 灰度值 0-255 缩小到 0-1 4，构建模型 1）配置层 扁平化像素： 28*28 ==> 1* 78
第一周 1.2 正交化 正交化：每一个维度只控制一个功能。 对于监督学习：1，在训练集上，达到评估的可接受效果；2，在验证集上有好的效果；3.在测试集有好的效果；4，系统在实际使用上表现得好。 在这四个部分，会有不同的独立按钮来控制实现更好的功能：1,训练集效果不好：增大神经网络，优化算
