摘要：
Pytorch使用tensorboardX可视化。超详细！！！ 转载！！！！！ 1 引言 我们都知道tensorflow框架可以使用tensorboard这一高级的可视化的工具，为了使用tensorboard这一套完美的可视化工具，未免可以将其应用到Pytorch中，用于Pytorch的可视化。这里 阅读全文
摘要：
1、卷积 当从一个大尺寸图像中随机选取一小块，比如说 8x8 作为样本，并且从这个小块样本中学习到了一些特征，这时我们可以把从这个 8x8 样本中学习到的特征作为探测器，应用到这个图像的任意地方中去。特别是，我们可以用从 8x8 样本中所学习到的特征跟原本的大尺寸图像作卷积，从而对这个大尺寸图像上的 阅读全文
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clc;clear;root_dir='D:\test_rec';fileList=dir(root_dir); n=length(fileList);cntpic=0;files={};%±éÀúÎļþ¼Ðfor i=1:n if strcmp(fileList(i).name,'.')==1| 阅读全文
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bat文件拆分文件夹 for /f "delims=" %%p in ('dir /b/ad') do copy %%p\*.* d:\test\jpg\all\pause 阅读全文
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
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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
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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
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参考：https://www.imooc.com/article/296147 Matplotlib库基础分析——自动调整函数tight_layout() 在matplotlib中，轴Axes的位置以标准化图形坐标指定，可能发生的情况是轴标签、标题、刻度标签等等会超出图形区域，导致显示不全。Matp 阅读全文