摘要: 一、提升模型性能的方法一般在四个方向: 1.Data Augmentation 2.Weight Initialization 3.Transfer learning + Fine-tune 4.Ensemble/Model Fusion 数据增强、迁移学习与微调这些之前已经学过了。关于权重的正则化 阅读全文
posted @ 2021-11-17 19:54 编程coding小白 阅读(95) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 参考网址:https://www.jianshu.com/p/7919ef304b19 在论文阅读的过程中,经常遇到使用特异性(specificity)和灵敏度(sensitivity)这两个指标来描述分类器的性能。对这两个指标表示的含有一些模糊,这里查阅了相关资料后记录一下。 基础知识 考虑 阅读全文
posted @ 2021-11-17 17:28 编程coding小白 阅读(2254) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 准确率、精度、召回率 衡量机器学习模型的三大指标:准确率、精度和召回率。 连接来源:http://mp.weixin.qq.com/s/rXX0Edo8jU3kjUUfJhnyGw 倾向于使用准确率,是因为熟悉它的定义,而不是因为它是评估模型的最佳工具! 精度(查准率)和召回率(查全率)等指标对衡量 阅读全文
posted @ 2021-11-17 17:23 编程coding小白 阅读(229) 评论(0) 推荐(0) 编辑