随笔分类 - 深度学习
摘要:1 模型评估常用方法? 一般情况来说,单一评分标准无法完全评估一个机器学习模型。只用good和bad偏离真实场景去评估某个模型,都是一种欠妥的评估方式。下面介绍常用的分类模型和回归模型评估方法。 分类模型常用评估方法: 回归模型常用评估方法: 2 混淆矩阵 3 错误率及精度 1. 错误率(Err
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摘要:tf.argmax(input, axis=None, name=None, dimension=None) axis: 0 表示按列,1 表示按行 tf.boolean_mask(a,b) 其中 b 一般是 bool 型的 n 维向量,若 a.shape=[3,3,3], b.shape=[3,3
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摘要:R CNN 创新点 1. 经典的目标检测算法使用滑动窗法依次判断所有可能的区域,提取人工设定的特征(HOG,SIFT)。本文则预先提取一系列较可能是物体的候选区域,之后仅在这些候选区域上用深度网络提取特征,进行判断。 2. 采用大样本下有监督预训练+小样本微调的方式解决小样本难以训练甚至过拟合等问题
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