训练样本第3页

用通俗易懂的方式讲解大模型分布式训练并行技术：MOE并行

但现在的模型越来越大，训练样本越来越多，每个样本都需要经过模型的全部计算，这就导致了训练成本的平方级增长。

Python算法实战·2024-01-12 17:59

如何入门yolo目标检测？

学习目标知道yolo网络架构，理解其输入输出知道yolo模型的训练样本构建的方法理解yolo模型的损失函数YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchorbox将分类与目标定位的回归问题结合起来

AAI机器之心·2024-01-11 20:48

matlab的BP神经网络例子程序

训练样本定义如下：输入矢量为p=[-1-231;-115-3]目标矢量为t=[-1-111]解：本例的MATLAB程序如下：closeallclearechoonclc%NEWFF——生成一个新的前向神经网络

bluesky140·2024-01-11 20:30

数据增强的基本概念和应用

一.数据增强的概念数据增强是用来增加训练样本数据，以达到扩充数据集的目的。且扩充的数据集尽可能接近真实数据集的真实分布，从而可以提高检测精确度。

Algorithm_Engineer_·2024-01-10 13:17

计算机视觉下的数据增强

一.计算机视觉下的数据增强数据增强是计算机视觉中一个常用的技术，它通过对原始训练数据进行一系列随机变换和扩充，以产生更多、更多样化的训练样本。

Algorithm_Engineer_·2024-01-10 13:45

logistic回归成本函数

而是对一个训练样本x来说的，对于每个训练样本，使用上标i，方便引用说明、区分样本。即训练样本（i）对应的预测值是(i)，是用训练样本通过sigmoid函数作用到得到的。

小小白的波妞妞·2024-01-10 12:51

AdaBoost算法的详细数学推导过程！！

在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。

孤嶋·2024-01-10 08:41

遥感影像-语义分割数据集：WHDLD数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：WHDLD是一个密集的标签数据集，可用于多标签任务，例如遥感图像检索（RSIR）和分类，以及其他基于像素的任务，例如语义分割（在遥感中也称为分类）。KeyValue卫星类型GaoFen-1、ZiYuan-3覆盖区域未知场景未知分辨率2m数量4940张单张尺寸256*256原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图片通道数单通道标签类别对照表像素值类别名（英文）类

ly_0624·2024-01-10 08:12

遥感影像-语义分割数据集：云数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：该云数据集包括150张RGB三通道的高分辨率图像，在全球不同区域的分辨率从0.5米到15米不等。这些图像采集自谷歌Earth的五种主要土地覆盖类型，即水、植被、湿地、城市、冰雪和贫瘠土地。KeyValue卫星类型谷歌Earth覆盖区域未知场景水、植被、湿地、城市、冰雪和贫瘠土地分辨率0.5-15m数量150张单张尺寸1280*720原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数

ly_0624·2024-01-10 08:10

十大数据挖掘算法之KNN算法

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

清梦载星河·2024-01-09 15:34

模型评估与选择

过拟合（overfitting）：学习器把训练样本学得太好了，很可能已经把·训练样本自身的一些特点当作了所有

c839e88a53e3·2024-01-08 21:11

入门深度学习——基于全连接神经网络的手写数字识别案例（python代码实现）

根据下图给出的网络结构搭建本案例用到的全连接神经网络1.2手写字数据集MINST如图所示，MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测

啥都不懂的小程序猿·2024-01-08 21:43

geemap学习笔记 08 geemap 监督分类结果的精度验证案例

训练样本用于训练分类器。从classifier.confusionMatrix()**中可以得到训练数据的替换精度。为了获得验

弈落馨·2024-01-07 19:22

Adboost算法

1描述AdaBoost算法每次都是使用全部的样本进行训练，每一轮训练结束后，得到一个基学习器，并计算该基学习器在训练样本的预测误差率，然后根据这个误差率来更新下一轮训练时训练集合样本的权重系数和本轮基学习器的投票权重

歌者文明·2024-01-07 11:04

【机器学习】循环神经网络（一）

深层循环神经网络三种构建深层循环网络的方案二、网络的训练循环神经网络的每个训练样本一般是一个序列，也就是一个有序的元

十年一梦实验室·2024-01-07 07:51

遥感影像-语义分割数据集：2021年昇腾杯初赛数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：细粒度语义分割赛道依据现有的遥感地物分类要求，结合现有的地物分类实际需求，参照地理国情监测、“三调”等既有地物分类标准，依据遥感地物“所见即所得”原则，设计地物要素分类体系，共涉及一级大类8种，数据为0.8米-2米分辨率的遥感图像。KeyValue卫星类型GaoFen-1、ZiYuan-3覆盖区域未知场景未知分辨率0.8m-2m数量35000张单张尺寸512*512原始影像位深

ly_0624·2024-01-06 05:56

遥感影像-语义分割数据集：山体滑坡数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：该遥感滑坡数据集由卫星光学图像、滑坡边界的形状文件和数字高程模型组成。该数据集中的所有图像，即770张滑坡图像（红点）和2003张非滑坡图像，都是从2018年5月至8月拍摄的TripleSat卫星图像中截取的，影像分辨率0.8米。对于滑坡实例，我们提供了滑坡图像、滑坡掩码文件和相应的DEM数据。所有数据都经过了仔细的三次检查，以确保其可靠性。KeyValue卫星类型Triple

ly_0624·2024-01-06 05:56

遥感影像-语义分割数据集：DeepGlobe-Land-cover数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：提供高分辨率亚米卫星图像，重点是农村地区。由于土地覆盖类型的多样性和注释的高密度，该数据集很具挑战性。该数据集共包含1146幅卫星图像，大小为2448×2448像素，分为训练/验证/测试集，每组图像为803/171/172幅（对应70%/15%/15%）。KeyValue卫星类型DigitalGlobe’s卫星覆盖区域未知场景重点是农村地区分辨率50cm数量训练集803幅、验证

ly_0624·2024-01-06 05:26

遥感影像-语义分割数据集：2022年山东土地集团杯数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：遥感数据为GF1-WFV拍摄的山东滨州附近地区的影像，预处理过程为正射校正、配准、裁剪。分类目标是山东省土地利用类型，经过处理合并得到以下六类：耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地及未利用土地。KeyValue卫星类型GF1-WFV覆盖区域山东滨州附近地区场景未知分辨率16m数量5000张单张尺寸256*256原始影像位深16位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图

ly_0624·2024-01-06 05:26

遥感影像-语义分割数据集：iSAID数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情iSAID是第一个用于航空图像分割的基准数据集。这个大规模且注释密集的数据集包含2806张高分辨率图像中15个类别的655451个对象实例。iSAID的显著特征如下：（a）具有高空间分辨率的大量图像，（b）15个重要且常见的类别，（c）每个类别有大量实例，（d）每个图像有大量标记实例，这可能有助于学习上下文信息，（e）巨大的对象尺度变化，包含小、中、大对象，通常在同一幅图像中，（f）

ly_0624·2024-01-06 05:25

遥感影像-语义分割数据集：GID数据集详细介绍及训练样本处理流程

GID数据集：大规模高分卫星土地覆盖数据集原始数据集详情简介：GID是基于我国Gaofen-2卫星数据而构建的大规模高分辨率遥感图像土地覆盖数据集。GID数据集分为大规模分类集（GID-5）和精细土地覆盖集（GID-15）两个部分。大规模分类集（GID-5）包含建筑、农田、森林、草地和水域等5个土地覆盖类别，共计150景像素级标注的Gaofen-2卫星遥感图像。其中，训练集为120景图像，验证集为

ly_0624·2024-01-06 05:25

遥感影像-语义分割数据集：Vaihingen数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情Vaihingen是一个相对较小的村庄，有许多独立的建筑和小的多层建筑。KeyValue卫星类型未知覆盖区域一个相对较小的村庄，有许多独立的建筑和小的多层建筑-Vaihingen场景城市分辨率5cm数量38张单张尺寸6000*6000原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图片通道数三通道官网https://www.isprs.org/education/benchm

ly_0624·2024-01-06 05:55

遥感影像-语义分割数据集：Postdam数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情KeyValue卫星类型未知覆盖区域一个典型的历史城市，有着大的建筑群、狭窄的街道和密集的聚落结构-Potsdam场景城市分辨率5cm数量38张单张尺寸6000*6000原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图片通道数三通道官网https://www.isprs.org/education/benchmarks/UrbanSemLab/Default.aspx标签类

ly_0624·2024-01-06 05:54

遥感影像-语义分割数据集：2021年昇腾杯复赛数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：细粒度语义分割赛道依据现有的遥感地物分类要求，结合现有的地物分类实际需求，参照地理国情监测、“三调”等既有地物分类标准，依据遥感地物“所见即所得”原则，设计地物要素分类体系，共涉及二级子类（47类），数据为0.8米-2米分辨率的遥感图像。KeyValue卫星类型GaoFen-1、ZiYuan-3覆盖区域未知场景未知分辨率0.8m-2m数量35000张单张尺寸512*512原始影

ly_0624·2024-01-06 05:53

python pandas编程知识点20240104

pd.read_csv('train.csv',sep="\t",names=['label','msg'])#查看输入的数据print(data.shape)print(data.head(10))2、将训练样本

阿君聊风控·2024-01-06 02:13

Raki的读paper小记：MEMORY REPLAY WITH DATA COMPRESSION FOR CONTINUAL LEARNING

爱睡觉的Raki·2024-01-05 20:43

KNN 回归

它的基本思想是通过找到与给定测试样本最近的K个训练样本，并使用它们的输出值来预测测试样本的输出。它与K最近邻分类类似，但是用于解决回归问题而不是分类问题。

写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:53

朴素贝叶斯算法来识别垃圾文本

在电商平台中有大量的垃圾或者欺诈消息msg，如何识别召回这些垃圾消息是风控经常遇到的问题，今天我们来尝试用传统的朴素贝叶斯分类算法来挖掘分类模型来识别垃圾消息下面的样本中，标签1是垃圾消息，标签0是正常消息训练样本

阿君聊风控·2024-01-02 23:40

k近邻算法原理

具体而言，k近邻算法将新的样本点与训练数据集中的样本进行距离度量，并选择与该样本距离最近的k个训练样本作为参考。

北辰Charih·2024-01-01 13:13

机器学习---降维与度量学习

通过训练样本寻找一种能够合理描述当前样本相似度的距离度量，能够大大提高学习器的性能。度量学习是机器学习的一个重要分支，通过有标记样本或结合未标记样本，寻找一个能够

三月七꧁ ꧂·2023-12-31 17:55

受控代码生成-CCS 23

SecurityHardeningandAdversarialTesting1.Introduction2.Background3.受控代码生成4.SVEN4.1.Inference4.2.Training4.2.1.训练样本

I still …·2023-12-30 21:50

机器学习之初识KNN算法——针对泰坦尼克号生存记录建模的两种方法

KNN算法原理本篇博客基于《机器学习实战》实现算法原理简要概括，重在代码实现k-近邻算法(kNN)的工作原理是：存在一个样本数据集合，称训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即样本集中每一数据与所属分类的对应关系

奶糖猫呀·2023-12-30 18:01

【机器学习】Adaboost

是一种通过改变训练样本权重来学习多个弱分类器并进行线性结合的过程。它的自适应在于：被前一个基本分类器误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器。

DonngZH·2023-12-30 10:50

共享单车之租赁需求预估

/step1/bike_train.csv中，共享单车的训练集数据总共有8709个训练样本，训练样本中有12个特征(其中count为标签)。特征说明如下：datetime：时间。

柔雾·2023-12-30 09:42

SVM（支持向量机）-机器学习

SVM的目标是找到这个超平面，使得距离超平面最近的训练样本点

普通研究者·2023-12-30 07:35

17.深度学习之计算机视觉-1

17.1图像增广图像增广（imageaugmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。

大勇任卷舒·2023-12-30 05:20

数据集介绍【02】CIFAR10

这60000个样本被分成了50000个训练样本和10000个测试样本。

ihan1001·2023-12-29 03:22

机器学习的任务

监督学习（SupervisedLearning）在监督学习中，我们有一组带有标签（即已知输出）的训练样本作为输入。目标是通过学习输入与输出之间的映射关系，构建一个模型来预测新的输入对应的输出。

北辰Charih·2023-12-28 21:38

rasa框架意图分类embedding算法

算法模型intent_classifier_tensorflow_embedding点击此处获取算法代码算法框架算法框架算法思想把训练样本和意图编码到同一个向量空间，设计损失函数，使得样本与真实意图更相近

233彭于晏·2023-12-27 11:28

目标检测-Two Stage-Fast RCNN

更快的训练策略总结前言前文目标检测-TwoStage-SPPNet中提到SPPNet的主要缺点是：分开训练多个模型困难且复杂尽管比RCNN快10-100倍，但仍然很慢SPPNet无法更新空间金字塔池化层以下的权重，根本原因是，当每个训练样本来自不同影像时

学海一叶·2023-12-27 06:29

机器学习——KNN算法

KNN的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个数据与所属分类的对应关系。

Mr_fengzi·2023-12-27 03:16

机器学习笔记（三）简单手写识别

目标实现一个简单的手写识别的脚本，同样的，流程分五步走：读入数据初始化模型训练模型训练样本集乱序校验数据有效性前期准备前期需要将库导入，还需要进行一些初始化操作#数据处理部分之前的代码，加入部分数据处理的库点击查看代码

Leventure_轩先生·2023-12-26 08:47

机器学习笔记 - week5 -（九、神经网络的学习 Part1）

9.1代价函数在神经网络的学习中，我们需要用到新的标记方法，假设神经网络的训练样本有个，每个包含一组输入和一组输出信号：表示神经网络层数表示每层的neuron个数(表示输出层神经元个数)代表最后一层中处理单元的个数

火箭蛋头·2023-12-26 00:46

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation（CVPR2015）

文章目录AbstractIntroductionNetworkArchitectureConclusiontorchcodehh源代码Abstract人们普遍认为，深度网络的成功训练需要成千上万个带注释的训练样本

怎么全是重名·2023-12-24 11:48

模式识别与机器学习（九）：Adaboost

假设有N个训练样本数据，则

从零开始的奋豆·2023-12-23 22:37

KNN算法及其优缺点

它的工作原理是通过在训练样本中找到距离待分类样本最近的K个样本，并根据这K个样本的标签来确定待分类样本的标签。KNN算法具有以下优点和缺点。优点：简单易懂：KNN算法是一种直观的算法，易于理解和实现。

天玑y·2023-12-23 07:49

深度学习中的损失函数

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）:用于定义单个批次/整个训练集样本预测值与真实值之间的累计误差。

智慧医疗探索者·2023-12-23 03:49

MNIST的均值和方差(0.1307,), (0.3081,)是怎么计算出来的？

当你将训练样本从（6000,1，28，28）展开成（60000,28*28）后，用mean（）函数可以轻松求出均值。同理用std（）函数可以求出标准差完整代码importtorch

zycToWf·2023-12-23 03:12

Python使用Pandas判断csv等格式文件中缺失字段

最近在构建训练样本时，碰见了csv某字段为空值or缺失值的情况，导致训练报错，因此需要在构建样本后，检查各字段的完整程度。

云从天上来·2023-12-23 02:52

ICLR 2022：PiCO，基于对比消歧的偏标签学习丨AI Drive

偏标签学习(PartialLabelLearning,PLL)是一个经典的弱监督学习问题，它允许每个训练样本关联一个候选的标签集合，适用于许多具有标签不确定性和歧义的的现实世界数据标注场景。

数据实战派·2023-12-21 14:46

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