训练样本第15页

基于svm算法的简单XSS攻击识别模型

1.概念理解首先还是科普一些基础概念，什么是SVM，SVM叫支持向量机，是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy

weixin_34220963·2023-01-16 22:13

《Web安全之机器学习入门》笔记：第十二章 12.4 隐式马尔可夫算法识别XSS攻击（二）

训练样本是1000条典

mooyuan天天·2023-01-16 22:11

深度学习中如何处理数据不平衡问题？

假设在一个分类问题中，如果预测类别中存在一个或多个样本量极少的情况，比如在图像分类中识别恶性肿瘤（训练样本中含有肿瘤的图像远比没有肿瘤的图像少）。如果不考虑数据平衡的问题，模型的性能会出现问题。

小小小绿叶·2023-01-16 21:02

神经网络基础部件-损失函数详解

损失函数（lossfunction）:用于定义单个训练样本预测值与真实值之间的误差代价函数（costfunction）:用于定

嵌入式视觉·2023-01-16 12:48

机器学习（Machine learning，ML）学习笔记（区分监督学习与半监督学习）

1机器学习分类根据训练样本和反馈方式的不同，机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习、深度学习、强化学习和迁移学习六类。

czmjy·2023-01-16 11:23

一、使用arcgis进行深度学习道路训练样本数据的制作(arcgis操作详解)——重复工作+多次返工的血泪史

arcgis只保留图片范围内的要素首先设置个坐标系才好操作然后如何只保存我需要的范围内的要素如图，我要只保留图片上的线段最好是对影像处理获取其轮廓线，然后再进行裁剪这里尝试了很多方法，最好的方式是导入图像的时候就可以获取其轮廓查看这篇文章得到轮廓后点击“ArcToolbox”—“分析工具”—“提取”—“裁剪”在打开的“裁剪”界面，选择输入要素（即要被裁剪的要素）选择裁剪要素（即用来裁剪要素的范围线

Laney_Midory·2023-01-16 10:14

运行Dlinknet提取道路和水体(总结帖)——全流程步骤总结

之前写了很多制作样本然后跑代码的帖子但由于我也是第一次跑记录一下自己摸索的过程因此导致每一篇的内容很碎每次我想自己去回顾一下的时候都有太多摸索尝试的过程了因此我在这里总结一下我摸索的整个过程的详细步骤大家可以先看这篇再去我的对应博客里面看具体的细节1、使用arcgis软件制作地物的完整shp样本一、使用arcgis进行深度学习道路训练样本数据的制作

Laney_Midory·2023-01-16 10:10

解耦知识蒸馏（Decoupled Knowledge Distillation，DKD）论文解读

2、TCKD传递了关于训练样本“难度”的知识，而NCKD是logit蒸馏工作的突出原因。3、揭示了经典KD损失是一个耦合公式，既抑制了NCKD的有效性，又限制了平衡这两个部分的灵活性。

一瞬にして失う·2023-01-16 06:45

Andrew Ng 神经网络与深度学习 week2

Lossfunction（用于单个训练样本(xi,yix^i,y^ixi,yi))为什么Lossfunction是这样？costfunction(衡量的在整个训练集上的表

不爱写程序的程序猿·2023-01-16 06:35

Andrew Ng 神经网络与深度学习 week3

文章目录神经网络的表示：双层神经网络的表示计算神经网络的输出多个训练样本的向量化实现将其向量化向量化实现的解释总结：推理演绎Activationfunctiontanh函数(对sigmoid函数做一定平移得到的新的函数

不爱写程序的程序猿·2023-01-16 06:35

深度学习——Dropout层

一小批训练样本执行完这个过程后，在没有被删除的神经元上按照随机梯度下降法更新对应的参数（w，b）。在做权重的调整

一套煎饼·2023-01-16 06:03

RandomForestClassifier参数min_samples_leaf和min_samples_split理解

而min_samples_split限定，⼀个结点必须要包含⾄少min_samples_split个训练样本，这个结点才允许被分⽀，否则分⽀就不会发⽣。

火星种萝卜·2023-01-15 23:47

使用深度学习分类猫狗图片

首先在一个2000个训练样本上训练一个简单的小型卷积神经网络，不做任何正则化，为模型目标设定一个基准。这会得到71%的分类精度。此时的主要问题在于过拟合。

STONE吃不吃·2023-01-15 18:47

17.深度学习用于计算机视觉：在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络

首先，在2000个训练样本

好名字能更容易让朋友记住·2023-01-15 18:46

机器学习算法之集成学习之模型融合

它最初的思想很简单：使用一些（不同的）方法改变原始训练样本的分布，从而构建多个不同的分类器，并将这些分类器线性组合得到一个更强大的分类器，来做最后的决策。也就是常说的“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的想法。

和你在一起^_^·2023-01-15 18:11

Adam优化器简单理解和实现

一般过程：给定一组训练样本(x,y)，对于若干个x运用此时的参数求出预测值y'，而y'与这些x对应

pipony·2023-01-15 12:34

提高bp神经网络预测精度,bp神经网络收敛速度慢

3.保证足够的训练样本数据，并且确保这个训练样本数据有足够的精度能够反映需要预测的对象的特性。谷歌人工智能写作项目：小发猫2、BP神经网络的精度低，怎么解决？

阳阳2013哈哈·2023-01-15 10:35

【机器学习】深度学习的三个概念：Epoch, Batch, Iteration

（也就是说，所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播和一次反向传播）再通俗一点，一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。

信息安全与项目管理·2023-01-15 04:22

YOLOv3-SPP-ultralytics 模型简述

训练时生成多个anchorbox，一般是对训练样本进行聚类得到的。针对每一个featuremap：（1）将每个gtbox与每个anchorbox根据交并比（IoU）

gongyuandaye·2023-01-14 12:34

深度学习日记

是指人们在获得训练的向量数据后在没有标签的情况下尝试找出其内部蕴含关系的一种挖掘工作，这个过程中使用者除了可能要设置一些必要的超参数（hyper-parameter）以外，不用对这些样本做任何的标记甚至是过程干预；无监督学习每一个样本都有着明确的标签，最后我们只是要总结出这些训练样本向量与标签的映射关系聚类

Daimhim·2023-01-14 12:19

Yolov5 lite 重新训练COCO数据（只训练COCO含Person部分，其他当负样本）

这里需要提出的出，YOLO针对训练样本的数据划分，是不能直接采我们下载的COCO数据划分方式的的，需要将COCO中的json文件划分成txt文件（这里目标检测，就针对instances）。

不爱安装软件的何同学·2023-01-14 09:59

4、多个特征变量的线性回归

4、多个特征变量的线性回归4.1多功能n是样本特征数量x(i)x^{(i)}x(i)是第i个训练样本的特征值（包括每个特征），相当于一个向量xj(i)x^{(i)}_jxj(i)是第i个训练样本中的第j

脑袋空空的Coduck君·2023-01-14 03:54

卷积神经网络之AlexNet学习

通过这种方式，可以随机改变训练样本，避免模型过度依赖于某些属性，能从一定程度上抑制过拟合。使用Dro

风轻云淡_Cauchy·2023-01-14 00:24

随机森林模型sklearn_sklearn之随机森林

'''集合算法:1.正向激励2.自助聚合：每次从总样本矩阵中以有放回抽样的方式随机抽取部分样本构建决策树，这样形成多棵包含不同训练样本的决策树，以削弱某些强势样本对模型预测结果的影响，提高模型的泛化特性

weixin_39625747·2023-01-13 21:13

几种预训练模型：bert-wwm,RoBERTa,RoBERTa-wwm

参数bert-base：12层，110M参数1.bert-wwmwwm即wholewordmasking（对全词进行mask），谷歌2019年5月31日发布，对bert的升级，主要更改了原预训练阶段的训练样本生成策略

谁怕平生太急·2023-01-13 17:59

bert做文本摘要_BERT-WWM

https://github.com/google-research/bertWholeWordMasking(wwm)是谷歌在2019年5月31日发布的一项BERT的升级版本，主要更改了原预训练阶段的训练样本生成策略

sunhanwu·2023-01-13 17:25

Visual Relationship Detection with Language Priors

关系识别的一个挑战在于没有足够的关系训练样本。比如说骑行这个动作，图片可能是人骑马、人骑车、人骑骆驼等等，想要将这些样本统统搜集起来是高耗能的。本论文在进

EwanRenton·2023-01-13 16:04

正则化（Regularization）

（泛化能力代表了训练好的模型对于未知样本输出的解释能力）2、Why&正则化——为了防止训练的模型产生过拟合与欠拟合现象1.概念过拟合：当模型过度地学习训练样本中的细节与噪音，把训练样本自身的一些特点当做了所有潜在样本都会

点滴成海~·2023-01-13 15:04

机器学习模型的性能评价

模型的学习能力和泛化能力1.学习能力学习能力是关于训练得到的模型关于训练样本集的预测能力。训练误差就是拿模型对训练集预测的结果与数据实际对应的结果进行比较，计算损失。

菜鸟的进步历程·2023-01-13 10:27

留一法交叉验证和普通交叉验证有什么区别？

留一法交叉验证：假设有N个样本，将每一个样本作为测试样本，其它N-1个样本作为训练样本。这样得到N个分类器，N个测试结果。用这N个结果的平均值来衡量模型的性能。普通交叉

weixin_30809333·2023-01-13 09:56

学习率：余弦退火衰减策略（附代码+在cifar10上采用余弦退火衰减）

step=（训练样本数*训练epoch）/batch_size0.001是自己设置的learning_base点。

liiiiiiiiiiiiike·2023-01-13 09:50

人工神经网络训练样本的选择方法

人工神经网络训练样本的选择方法：1.随机遍历法生成样本点假设有12个样本，其中训练样本9个，测试样本3个。

xgf415·2023-01-13 09:37

【3D目标检测】Delving into Localization Errors for Monocular 3D Object Detection

目录概述细节本文的一些设置错误分析中心检测训练样本损失函数概述本文是基于单目图像的3D目标检测方法。【2021】【MonoDLE】研究的问题:核心问题：如何提高基于单目图像的3D目标检测的效果。

可乐大牛·2023-01-13 08:01

贝叶斯信息融合 MATLAB,基于神经网络与贝叶斯信息融合的小白菜成熟度检测方法...

通过Matlab图像处理工具箱对采集的小白菜图像进行阈值分割和特征提取，然后将小白菜上、下两部分的形态特征数据作为训练样本，分别建立对应的

单身的小孩·2023-01-13 08:09

Adaboost模型的python实现

训练时需要用训练样本依次训练这些弱学习器。典型的集成学习算法是随机森林和boosting算法，A

zoujiahui_2018·2023-01-13 07:36

《中国人工智能学会通讯》——11.52 基于直推式学习的异质人脸图像合成

这是因为归纳式学习是对训练样本进行最小化经验风险误差，学习得到一定的规则，然后在此规则指导下，对测试样本进行分类、回归或者其他操作，这个过程中测试样本完全不参与训练过程。而直推式学习(Trans

weixin_34130269·2023-01-13 00:08

transductive inference（转导推理，直推式学习）

在统计学习中，转导推理（TransductiveInference）是一种通过观察特定的训练样本，进而预测特定的测试样本的方法。

大笨熊。。。·2023-01-13 00:35

出现过拟合的根本原因是什么？

数据层面：我的两方面理解：1观察值与真实值存在偏差：训练样本的获取，本身就是一种抽样。

往事如yan·2023-01-12 17:49

数学建模：异常检测算法

由于在以上场景中，异常的数据量都是很少的一部分，因此诸如：SVM、逻辑回归等分类算法，都不适用，因为：监督学习算法适用于有大量的正向样本，也有大量的负向样本，有足够的样本让算法去学习其特征，且未来新出现的样本与训练样本分布一致

建模君Assistance·2023-01-12 17:24

K-邻近算法

优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂度高、空间复杂度高适用数据范围：数值型和标称型工作原理：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系

Jason Avicii·2023-01-12 16:49

sklearn初探（三）：决策树及其可视化

DecisionTreeClassifier是能够在数据集上执行多分类的类,与其他分类器一样，DecisionTreeClassifier采用输入两个数组：数组X，用[n_samples,n_features]的方式来存放训练样本

swy_swy_swy·2023-01-12 15:32

深度学习基础及实现的必备步骤

(将模型在每个训练样本上的预测误差加和，来衡量整体样本的准确性)解：利用均方误差画出来的图像有如下特点曲线的最低点是可导的。

啊这？啊这？·2023-01-12 14:48

【论文笔记_知识蒸馏_2022】Spot-adaptive Knowledge Distillation

蒸馏点一旦指定，在整个蒸馏过程中，所有训练样本的蒸馏点都不会改变。在这项工作中，我们认为蒸馏点应该适应训练样本和蒸馏时期。

乱搭巴士·2023-01-12 13:03

【Paper】Nonlocal Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification

1.当前现状（1）CNN和RNN中在高光谱的分类中应用广泛，它们属于一种监督分类学习，依赖于充足的训练样本。

pangpd·2023-01-12 12:11

迁移学习（Transfer Learning）

但通常情况下，我们需要研究的领域可以获得数据极为优先，在少量的训练样本上精度极高，但是繁华效果极差。2、训练

春水煎茶·2023-01-12 12:09

matlab有pytorch框架,图解Faster-RCNN的PyTorch实现

数据读取数据读取过程大致为：提前读取训练样本的包

温度的心情·2023-01-12 11:53

Ubuntu20搭建pytorch深度学习框架——使用增强样本运行Dlinknet提取道路水体(六)——训练iou和测试iou

这里需要声明一下之前博文里的内容都是从我的训练样本中挑选出的部分数据来作为测试样本那么这里计算出的iou其实是训练iou即使训练iou达到了99.9%很可能你的测试iou也还是70%多但大多数适用场景需要的是测试

Laney_Midory·2023-01-12 08:13

计算机视觉目标检测的框架与过程

目标的检测大体框架：目标检测分为以下几个步骤：1、训练分类器所需训练样本的创建：训练样本包括正样本和负样本；其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等)，负样本指其它不包含目标的任意图片（如背景等）

liulina603·2023-01-12 07:52

计算机视觉目标检测流程