Otto Group Product Classification Challenge 1. 背景介绍2. 数据集介绍3. 评分标准3.实现过程4. 数据获取5. 数据基本处理5.1 截取部分数据5.2 把标签值转换为数字5.3 分割数据 6. 模型训练6.1 基本模型训练6.2 模型调优6.2.1 确定最优的n_estimators6.2.2 确定最优的max
文章目录 问题描述解决方案参考文献 问题描述 单机多GPU训练，多机请自行查阅参考文献 解决方案 使用 tf.distribute.MirroredStrategy 的原理： 训练开始前，该策略在 N 个 GPU 上复制一份完整模型每次训练传入一个批次数据时，将数据分成 N 份，分别传入 N 个 GPUN 个 GPU 使用
作者：如缕清风 本文为博主原创，未经允许，请勿转载：https://www.cnblogs.com/warren2123/p/15033224.html 一、前言 本文基于残差网络模型，通过对ResNet-50模型进行微调，对不同狗狗品种数据集进行鉴定。 Dog Breed Identification数据集包含20579张不同size
history包含以下几个属性：训练集loss： loss测试集loss： val_loss训练集准确率： sparse_categorical_accuracy测试集准确率： val_sparse_categorical_accuracy my_model.compile(optimizer=opt,loss=tf.keras.losses.MSE) history=my_model.fit(train_high0_img,train_rain,validation_
目录 1.0 简介 5 2.0 设置环境 6 3.0 添加 Diou-nms 的步骤 7 3.1.安装精度检查器工具 7 3.2.编辑 “/opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/open_model_zoo/tools/accuracy_checker/ac curacy_checker/postproces sor/nms.py” 7 4.0 用 DIoU-NMS 检查 yolo-v4-tf 模
转载 召回率 (Recall)：正样本有多少被找出来了（召回了多少）。 准确率 (Precision)：你认为的正样本，有多少猜对了（猜的准确性如何）。 阐述机器学习分类模型评估中常见的性能度量指标（performance measure）：Accuracy（精度）、Precision（精准度）和Recall（召回率），这是理解更为复杂分类模型性
实验二：猫狗识别 一、实验目的 利用深度学习实现猫狗动物识别，采用Kaggle提供的公开数据集，训练深度学习模型，对测试集猫狗中的图片准确分类。通过该实验掌握深度学习中基本的CV处理过程。 二、实验原理 （1）采用用卷积神经网络训练 卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全
计算测试集的准确率 def compute_accuracy(v_xs, v_ys): global prediction # y_pre将v_xs输入模型后得到的预测值 (10000,10) y_pre = sess.run(prediction, feed_dict={xs: v_xs, keep_prob: 1}) # argmax(axis) axis = 1 返回结果为：数组中每一行最大值所在“
目录 1.介绍 2.运行 3.使用简单神经网络 3.1分类之前 3.2分类之后 3.3准确率： 4.使用简单CNN 4.1分类之前： 4.2分类之后： 4.3准确率： 5.总结 代码附录 1.介绍 这两天跟着深度学习框架Tensorflow学习与应用视频，学习了TensorFlow框架和Tensorboard可视化工具，跑了一个手写数字识别的动
利用Tensorflow2构建CNN并用于图像分类 本文将使用自下而上的方法，从讨论CNN的基本板块构建开始。然后将深入研究CNN的体系结构，并探索如何在TensorFlow中实现CNN。本文包含以下内容： 一维和二维的卷积运算 卷积神经网络结构的构建 使用Tensorflow构建深度卷积神经网络 利用
本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过。 一、相关性概念 1、卷积神经网络（ConvolutionNeural Network，CNN） 19世纪60年代科学家最早提出感受野（ReceptiveField）。当时通过对猫视觉皮层细胞
Keras之MLP：利用MLP【Input(8)→(12)(relu)→O(sigmoid+二元交叉)】模型实现预测新数据(利用糖尿病数据集的八个特征实现二分类预测 目录 输出结果 实现代码 输出结果 实现代码 # load and prepare the dataset dataset = numpy.loadtxt("data/pima-indians-d
ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+3Split)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 seed = 7 test_size = 0.33 X_train_part, X_validate
ML之回归预测：利用十(xgboost,10-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车系统参数(2017年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值——bug调试记录 目录 输出结果 1、增加XGBR算法 输出结果 1、增加XGBR算法 1、增加XGBR算法时候，采用网格搜索的方法 XGBR_grid_model Trai
来源：AI入门学习 作者：小伍哥 一、从一个案例开始 朴素贝叶斯(Native Bayes)算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。 贝叶斯定理其实就是一个非常简单的公式，如下所示，这里先不讲公式，而是重点关注他的使用价值，因为只有理解了定理的应用意义，你才会有兴趣学下去。 在
文章目录 循环神经网络实现文本情感分类目标1. tensorflow 中LSTM和GRU模块使用1.1 LSTMCell1.2 LSTM1.2 LSTM使用示例1.2.1区别 cell state 和 hidden state1.2.2小结1.2.3多层LSTM 1.3 GRU的使用示例1.4 双向LSTM1.4 LSTM参数个数计算1.5 GRU参数个数计算1.5 LSTM和GRU的
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在图像分类或是识别任务中，一般要求计算top-1，top-2，tor-5等准确率，下面是用Tensorflow2实现这一功能的基本代码，可以根据要求改代码分别计算： def accuracy(output,target,topk(1,)): maxk=max(topk) batch_size=target.shape[0] pred=tf.math.top_k(output,maxk).ind
import tensorflow as tfmnist = tf.keras.datasets.mnist(x_train, y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data()x_train, x_test = x_train / 255.0,x_test / 255.0model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.laye
好坏质检分类实战task： 1、基于data_class_raw.csv数据，根据高斯分布概率密度函数，寻找异常点并剔除 2、基于data_class_processed.csv数据，进行PCA处理，确定重要数据维度及成分 3、完成数据分离，数据分离参数：random_state=4,test_size=0.4 4、建立KNN模型完成分类，n_neighbors取10，计算分
数据 访问链接查看大赛要求 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531810/introduction 数据描述： 模型（cnn） 代码 import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVector
讲在前面，本来想通过一个简单的多层感知机实验一下不同的优化方法的，结果写着写着就先研究起评价指标来了，之前也写过一篇：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13700934.html 与上篇不同的是，这次我们新加了一些相关的实现，接下来我们慢慢来看。 利用pytorch搭建多层感知机分类的整个
在使用TensorFlow2.0以上的版本，读取历史acc时出现这个问题，需要将acc改为accuracy，将val_acc 改为val_accuracy train_loss = history.history['loss'][0] train_acc = history.history['accuracy'][0] val_loss = history.history['val_loss'][0] val_acc = history.hist
baseline_v2_changeModel（cnn）:score:267.2897 # 2021.05.08 # lightgbm 模型更换成CNN 模型 # 本文原创 望赞鼓励，转载请说明出处. 仍存疑问： dense层的作用，需要几层 如何来构造CNN import os import gc import math import pandas as pd import numpy as np import lightgb
