1. TP TN FP FN ​ GroundTruth 预测结果 TP(True Positives): 真的正样本 = [正样本 被正确分为 正样本] TN(True Negatives): 真的负样本 = [负样本 被正确分为 负样本] FP(False Positives): 假的正样本 = [负样本 被错误分为 正样本] FN(False Negatives):假的负样本 = [正样本 被错误分为 负样本] 2. Precision(精度)和 Recall(召回率) \(Precisi

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51774966 当我们设计好网络结构后,在神经网络训练的过程中,迭代输出的log信息中,一般包括,迭代次数,训练损失代价,测试损失代价,测试精度等.本文提供一段示例,简单讲述如何绘制训练曲线(training curve). 首先看一段训练的log输出,网络结构参数的那段忽略,直接跳到训练迭代阶段: I0627 21:30:06.0043

代码里面用tensorboard保存了训练的日志在logs目录里面 用tensorboard命令打开日志目录:tensorboard --logdir="./logs/" 会显示一个网址: TensorBoard 1.6.0 at http://bnrcDL:6006 (Press CTRL+C to quit) 直接在浏览器打开就好了 但远程访问不能这样: 注意不要去输入终端弹出的网址,要用上面这个网址 https://blog.csdn.net/sinat_35512245/art

原数据集:包含 25000张猫狗图像,两个类别各有12500 新数据集:猫.狗 (照片大小不一样) 训练集:各1000个样本 验证集:各500个样本 测试集:各500个样本 1= 狗,0= 猫 # 将图像复制到训练.验证和测试的目录 import os,shutil orginal_dataset_dir = 'kaggle_original_data/train' base_dir = 'cats_and_dogs_small' os.mkdir(base_dir)#保存新数据集的目录 tra

Hinton胶囊网络后最新研究:用“在线蒸馏”训练大规模分布式神经网络 朱晓霞发表于目标检测和深度学习订阅 457 广告关闭 11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 新智元报道 来源:arXiv 编译:肖琴.克雷格 [新智元导读]深度学习领域的大牛.多伦多大学计算机科学教授Geoffrey Hinton近年在distillation这一想法做了一些前沿工作.今天我们介绍的是Hinton作为作者之一,谷歌大脑.DeepMind等的研究人员提交的distillat

微调 Torchvision 模型 在本教程中,我们将深入探讨如何对 torchvision 模型进行微调和特征提取,所有这些模型都已经预先在1000类的Imagenet数据集上训练完成.本教程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构,并将直观展示如何微调任意的PyTorch模型.由于每个模型架构是有差异的,因此没有可以在所有场景中使用的微调代码样板.然而,研究人员必须查看现有架构并对每个模型进行自定义调整. 在本文档中,我们将执行两种类型的转移学习:微调和特征提取.在微调中,我们从预训练模型开始

在上一篇博客:C#曲线分析平台的制作(三,三层构架+echarts显示)中已经完成了后台的三层构架的简单搭建,为实现后面的拓展应用开发和review 改写提供了方便.而在曲线分析平台中,往往有要求时间轴联动功能,即不仅能够实时的查看在线曲线,还要能通过拉动时间轴来实现往期数据的回顾.在这一点上highcharts旗下的highstock很好的实现了时间轴联动功能,故而制作一个小demo来进行学习,演示. 1.后台数据模拟: 依据上一篇博客建立的数据库,进行数据填充: declare @DateT

在这一节,我们对上一个程序(Network1.py)进行了优化 3.改进神经网络的学习方法 (1)交叉熵代价函数的引入 Network1程序采用了S型神经元,S型神经元存在一个问题,当输出层神经元的输出接近0,或者1的时候,sigmoid函数曲线相当平导致此时sigmoid函数的导数很小,当选择二次代价函数时,输出误差δL=(aL-y)σ‘(zL),∂C/∂ωL,∂C/∂bL就会非常小,使得神经网络学习变得缓慢. 因此我们引入了交叉熵代价函数 当选择交叉熵代价函数时,δL= aL-y.解决了输出

一.介绍 实验内容 内容包括用 PyTorch 来实现一个卷积神经网络,从而实现手写数字识别任务. 除此之外,还对卷积神经网络的卷积核.特征图等进行了分析,引出了过滤器的概念,并简单示了卷积神经网络的工作原理. 知识点 使用 PyTorch 数据集三件套的方法 卷积神经网络的搭建与训练 可视化卷积核.特征图的方法 二.数据准备 引入相关包 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import t

  指数平滑法 原数数据如下: 点击数据——数据分析 选择指数平滑 最一次平滑 由于我们选择的区域是B1:B22,第一个单元格“钢产量”,被当做标志,所以我们应该勾选标志.当我们勾选了标志后,列中的第一个单元格将不被用于计算,计算从第二个单元格开始. 结果如下: 做二次平滑 这里,我们不再采用标志,所以数据区间选择在C3:C22 对比一下 阻尼系数=0.3 阻尼系数=0.05 阻尼系数=0.9 画在一张图上对比下,可见阻尼系数越大,曲线越平.         移动平均(一阶和二阶) 同理可以使用

Representation Data in OpenCascade BRep eryar@163.com 摘要Abstract:现在的显示器大多数是光栅显示器,即可以看做一个像素的矩阵.在光栅显示器上显示的任何图形,实际上都是一些具有一种或多种颜色的集合.数学上精确表示的图形在显示器中只能用逼近的方式显示出来.本文主要对OpenCascade的BRep文件中用来显示曲线和曲面的离散数据结构进行说明. 关键字:OpenCascade, BRep, Polygon, Triangulation,

全文说到了三角形,圆形等相关图形的画法,不熟悉的同学可以出门右转,先看看前文,接下来继续我们的图形——曲线. 学过数学,或者是比较了解js 的同学都知道贝塞尔曲线,当然,在数学里面,这是一门高深的学问,js里面的贝塞尔曲线一般是用来做动画的,其实别的地方也有体现,比如说Photoshop里面的钢笔工具,CorelDraw里面的贝塞尔工具等等,canvas中,也是有体现的 当然,如果是单纯的画一条曲线,也可以用前面的方法: var canvas = document.getElementById(

分平面问题: 一.n条直线最多分平面问题. n条直线最多可以把平面分成多少个区域? 此类问题主要采用递归的思想.当有n-1条直线时,平面最多被分成了f(n-1)块区域.如果要使第n条直线分的区域最多,就要让第n条直线与每条直线相交且交点不能重合.这样就会的到n-1个交点,将第n条直线分成了n-2条线段和两条射线.通过观察发现每一条线段或者直线都将其通过的区域一分为2,于是平面就多出了n块区域. 即: f(n) = f(n-1) + n = f(n-2) + (n – 1) + n … = f(1

转自:http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽

本文主要内容包含: (1) 介绍神经网络基本原理,(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法,(3) Matlab实现前向神经网络的方法 . 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集.Iris数据集能够在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现须要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼

DIGITS: Deep Learning GPU Training System1,是由英伟达(NVIDIA)公司开发的第一个交互式深度学习GPU训练系统.目的在于整合现有的Deep Learning开发工具,实现深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)设计.训练和可视化等任务变得简单化.DIGITS是基于浏览器的接口,因而通过实时的网络行为的可视化,可以快速设计最优的DNN.DIGITS是开源软件,可在GitHub上找到,因而开发人员可以扩展和自定义DIGITS. Gi

# 使用Keras对交通标志进行分类 一.概述 本文主要记录的在使用Keras过程中,实现交通标志分类,数据集使用的是. 文本主要使用的环境为: Python3.5.2 Tensorflow 1.7 Keras 2.1.4 win10 所有程序均亲测可以通过.文中将使用Keras对图像进行分类处理,处理过程包括了 1.图像的预处理 2.神经网络的训练,得到训练后的模型 3.使用训练后的模型,对图像进行预测. 二.图像预处理 本文获取的交通标志图片,是从德国一家交通标志数据集的站点 上获取图像,因

目录 摘要 1.引言 2.BinaryConnect 2.1 +1 or -1 2.2确定性与随机性二值化 2.3 Propagations vs updates 2.4 Clipping 2.5 A few more tricks 2.6 Test-Time Inference 3 Benchmark results 3.1 Permutation-invariant MNIST 3.2 CIFAR-10 3.3 SVHN 4 Related works 5. Conclusion and f

目录 摘要 引言 1.BinaryNet 符号函数 梯度计算和累积 通过离散化传播梯度 一些有用的成分 算法1 使用BinaryNet训练DNN 算法2 批量标准化转换(Ioffe和Szegedy,2015),适用于小批量激活x. 算法3 ADAM学习规则(Kingma&Ba,2014). 2.基准测试结果 MLP on MNIST ConvNet on CIFAR-10 ConvNet on SVHN 3.在运行时更快 第一层 4.相关工作 结论 参考资料 论文地址:https://arxiv

准确的自我评估:不是超出平庸,而是度量能力,做到更好,谦卑 1.只求最差:学期曲线趋平 更好团队→提供帮助+准确的自我评估 列举团队并排序 2.找人指导:学习前头的人,寻找师傅 加入社区,寻找活跃的老师 3.同道中人:比指导者少心理负担 社区健康度:对新思想的反应 4.密切交往:结对编程 学习日常工作习惯等编码之外的东西 5.打扫地面:主动完成简单无趣的任务

线性回归是最贴近生活的数据模型之一 简单的线性回归 简单的线性回归公式如下: 从公式中我们可以看出,简单线性回归只有一个自变量x1,b1是自变量的系数,y是因变量.x1可能是连续型或者离散型的数据,所以我们需要通过x1找出最合适的系数b1从而得到关于因变量y的曲线. 我们下面用一个例子来说明,这是一个关于工作经验与薪水之间关系的表格.分布如下图所示 我们很容易看出这是符合一个线性回归的模型,下面我们就要做出回归的函数并且对未来数据进行预测. # Importing the libraries i