训练样本第8页

Pytorch深度学习实战——加载数据集

p=8首先，区分一下Batch、Epoch和Iteration三个概念Epoch：表示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，简单地说就是一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程

Hz_xi·2023-08-21 20:38

PyTorch深度学习实战（12）——数据增强

1.1仿射变换1.2亮度修改1.3添加噪音1.4联合使用多个增强方法2.对批图像执行图像增强3.利用数据增强训练模型小结系列链接0.前言数据增强是指通过对原始数据进行一系列变换和处理，生成更多、更丰富的训练样本的技术方法

盼小辉丶·2023-08-21 20:07

08无监督学习——聚类

类别：无监督学习目的：通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。

Tiny_G·2023-08-21 08:15

[论文笔记]Layer Normalization

批归一化(Batchnormalization,BN)利用小批量的训练样本中神经元累加输入的分布来计算均值和方差，然后用这些统计量来对每个训练样本中神经元的累加输入进行归一化。

愤怒的可乐·2023-08-20 14:08

2019-01-07-小样本深度学习

小样本数据通常不建议用深度学习的理由：对于classificationmodel,有如下结论训练样本N,h为Vc维数，详见https://www.cnblogs.com/HappyAngel/p/3633989

dynelm·2023-08-19 23:59

知福致福·2023-08-19 23:34

第6章：支持向量机

求解分类支持向量机凸优化拉格朗日对偶KKT条件求解SMO唯一不确定的地方：核函数软间隔与正则化在现实任务中，很难确定合适的核函数使得训练样本在特征空间中线

why151·2023-08-18 08:43

百度飞浆实战-手写数字识别

找到项目参考视频教程PaddleAPIDOC建模过程1、数据加载和预处理飞桨框架帮助我们将MNIST数据集进行了内置数据集名称：MNIST数据集官网：http://yann.lecun.com/exdb/mnist训练样本量

Blueeyedboy521·2023-08-17 17:15

聚类分析

使用不知类别的样本集进行分类器设计基于概率密度函数估计的方法（难点在于密度函数如何估计）基于样本集间相似性度量的方法（聚类分析）训练前，甚至没有确切的类别数目和类别定义，需要根据待分类样本集的实际特征分布情况与分类活动的应用目的，通过训练样本来学习出类别数目和

浩宇Harry·2023-08-17 07:03

[文献翻译]Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition

本文旨在设计有效的ConvNet架构来进行视频动作识别，并在有限的训练样本下学习这些模型。我们的第一项贡献是时间分段网络（TSN），这是一种基于视频的动作识别的新框架。

夏迪End·2023-08-16 10:40

神经网络基础-神经网络补充概念-14-逻辑回归中损失函数的解释

公式假设我们有一组训练样本(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),…,

丰。。·2023-08-16 08:27

神经网络基础-神经网络补充概念-09-m个样本的梯度下降

概念当应用梯度下降算法到具有m个训练样本的逻辑回归问题时，我们需要对每个样本计算梯度并进行平均，从而更新模型参数。这个过程通常称为批量梯度下降（BatchGradientDescent）。

丰。。·2023-08-15 17:23

基于灰色神经网络的订单需求预测代码

目录1概述2代码3结果1概述BP(BackPropagation)神经网络模型是一种信息前向传播,误差反向传播的神经网络模型0,能够通过训练样本反向传播调节网络的阈值和权值,使误差平方最小。

然哥依旧·2023-08-15 08:42

西瓜书+南瓜书第六章支持向量机

一、间隔与支持向量支持向量机很重要的一个应用就是用来分类，在给定一个训练样本集的情况下，如何能基于训练样本集找到一个划分超平面，将不同类别的样本划分开来，如下图所示，能够将不同类别的样本

talentsta·2023-08-15 08:46

目标检测label assignment：A Dual Weighting Label Assignment Scheme

然而，如果所有的训练样本都被同等处理，两个头部之间就会出现错位：类别得分最高的位置通常不是回归对象边界的最佳位置。这种失调会降低检测器的性能，特别是在高IoU指标下。

小小小绿叶·2023-08-15 05:34

AI数学基础10——多个样本神经网络输入公式

a表示神经元输出，方括号上标表示神经元所在的层数，圆括号上标表示第几个训练样本m个训练样本向量化后，可以得到公式如下：m个样本的for循环计算，就被优化为这个矩阵计算公式了。

LabVIEW_Python·2023-08-13 13:03

13.3 目标检测和边界框

为啥要锚框当做训练样本？

computer_vision_chen·2023-08-13 08:17

吴恩达机器学习笔记（二）

可以预测一个准确的数值输出1.2、分类问题，可以预测离散值输出（只有0和1的离散值输出）2、训练集（trainingset）：在监督学习中提供“参考”的数据集合三个要素：训练集的数量，输入变量，输出变量训练样本

五大人·2023-08-12 02:26

决策树的剪枝问题

但是，算法生成的决策树非常详细并且庞大，每个属性都被详细地加以考虑，决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯”的。

城市中迷途小书童·2023-08-11 22:40

勘探开发人工智能技术：机器学习(2)

核心思想具有讽刺意味的是:机器学习最基本的算法居然是不学习,也称为惰性学习(lazylearning).kkkNN(kkknearestneighbors)通过计算样本间的距离(相似度)来确定待预测样本应与哪些训练样本的标签保持一

HenrySmale·2023-08-11 15:33

2019-10-21

深度学习：监督学习（supervisedlearning）：通过已有的训练样本（即已知数据及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优表示某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出

Dicondor·2023-08-11 13:07

13.1.1 翻转裁减，改变颜色，结合多种图像增广方法进行图像增广

一.图像增广的好处随机改变训练样本可以减少模型对某些属性的依赖,从而提高模型的泛化能力。

computer_vision_chen·2023-08-11 12:59

数据集LVIS|LVIS: A Dataset for Large Vocabulary Instance Segmentation

FAIR公开大型实例分割数据集，多类别少训练样本2019.8论文地址：https://arxiv.org/pdf/1908.03195.pdfhttps://www.arxiv-vanity.com/papers

Woooooooooooooo·2023-08-10 05:37

训练中的骚操作——数据增强、模型微调

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。

潇潇墨风·2023-08-08 19:08

神经网络模型训练中的相关概念：Epoch，Batch，Batch size，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。一个epoch是将所有训练样本训练一次的过程。Batch（批/一批样本）：将整个训练样本分成若干个batch。

小喵要摸鱼·2023-08-08 16:51

模型评估与选择

过拟合：学习器把训练样本学得‘太好’了的时候，很可能把训练样自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样导致泛化性能下降。此现象称为‘过拟合’。

正树_9838·2023-08-07 11:55

【MATLAB第62期】基于MATLAB的PSO-NN、BBO-NN、前馈神经网络NN回归预测对比

【MATLAB第62期】基于MATLAB的PSO-NN、BBO-NN、前馈神经网络NN回归预测对比一、数据设置1、7输入1输出2、103行样本3、80个训练样本，23个测试样本二、效果展示NN训练集数据的

随风飘摇的土木狗·2023-08-07 01:35

K-近邻算法介绍与python代码实现计算两个矩阵之间的欧式距离

算法步骤概述给定一个测试样本计算测试样本中每个点到训练样本中每个点的距离

画个一样的我·2023-08-03 14:12

Python小红书旋转验证码识别

刚开始小瞧了它，觉得它应该没有百度旋转验证码那么难，毕竟图像没有干扰，需要的训练样本就可以很少。然而事情并没有这么简单，所以记录一下。

Dxy1239310216·2023-08-03 01:40

机器学习实战教程（一）：K-近邻算法（b）

5、测试算法：验证分类器机器学习算法一个很重要的工作就是评估算法的正确率，通常我们只提供已有数据的90%作为训练样本来训练分类器，而使用其余的10%数据去测试分类器，检测分类器的正确率。

公子曼步·2023-08-02 16:07

深度学习笔记（一）二分分类 | logistic regression（详细的损失函数理解）

Vonct·2023-08-02 12:15

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·2023-08-02 10:01

深度学习笔记-暂退法（Drop out）

背景在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。

闪闪发亮的小星星·2023-08-02 08:36

数据增强

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常用的图像增广方法翻转和裁剪变化颜色叠加多个图像增广方法ps

Yif18·2023-08-02 07:01

机器学习实战之朴素贝叶斯

KNN：在样本空间中，相同的类型数据在空间呈聚集状态，也就是距离会靠近，基于这个假设，只需要对测试样本与训练样本进行距离计算，最近距离的样本的类别很大程度上就是测试样本的类别。决策树：基于信息理论。

罗罗攀·2023-08-01 12:35

机器学习——Dropout原理介绍

一：引言文章转载自小梦想大愿望因为在机器学习的一些模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少的话，这样训练出来的模型很容易产生过拟合现象。

sinat_29552923·2023-07-31 19:28

Boosting（一）

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。常见的Boosting算法有AdaBoosting算法，本节就主要介绍Ada

做个爱笑的大男孩·2023-07-31 11:10

zore-shot，迁移学习和多模态学习

1.zore-shot定义：在ZSL中，某一类别在训练样本中未出现，但是我们知道这个类别的特征，然后通过语料知识库，便可以将这个类别识别出来。

笑傲江湖2023·2023-07-31 10:19

搞不懂损失函数？？监督学习、深度学习、机器学习之间的关系是什么？？损失函数在什么情况下会用到？？

损失函数是一个数值型的标量函数，将模型的输出和真实标签作为输入，输出一个代表预测误差的数值~在监督学习任务中，我们通常有一组训练样本，每个样本包含输入数据和对应的真实标签（groundtruth）。

别和我抢安慕嘻·2023-07-29 18:23

K-近邻法分类（KNN）

一、K-近邻法分类(MATLAB)%====================K－近邻法(KNN)=================================%X:训练样本%x:待判样本%K:近邻数目

一个很菜的小猪·2023-07-29 06:13

基于Adaboost的音乐情绪分类算法

=======================================基于Adaboost的音乐情绪分类算法-2015实习设计总结写在开头1感谢2参考资料音乐情绪Adaboost1关于代码11训练样本

芥末的无奈·2023-07-29 05:59

机器学习：逻辑斯特回归算法

既然是有监督学习，训练集自然可以用如下方式表述：对于这m个训练样本，每个样本本身有n维特征。

Twig程·2023-07-29 04:03

Python案例｜使用Scikit-learn实现客户聚类模型

聚类是一种经典的无监督学习方法，无监督学习的目标是通过对无标记训练样本的学习，发掘和揭示数据集本身潜在的结构与规律，即不依赖于训练数据集的类标记信息。

TiAmo zhang·2023-07-28 21:42

树模型缺失值处理总结

本篇文章来总结一下树模型缺失值处理的方法1、决策树对普通的决策树来说，缺失值需要注意三个方面的问题：在选择分裂属性的时候，训练样本存在缺失值，如何处理？

文哥的学习日记·2023-07-28 12:03

字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化

深度学习的模型规模越来越庞大，其训练数据量级也成倍增长，这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求：怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈，怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和回填特征

字节跳动云原生计算·2023-07-27 19:09

机器学习之线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）

LDA的核心思想是给定训练样本集，设法将样例投影到一条直线上。使得同类样例的投影点尽可能接近、异类样例的投影点尽可能远；在对新样本进行分类

智慧医疗探索者·2023-07-27 07:11

集成学习——Boosting算法：Adaboost、GBDT、XGBOOST和lightGBM的简要原理和区别

它的工作机制如下：（1）用初始训练集训练出一个基学习器；（2）依据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得之前做错的训练样本在之后中得到最大的关注；（3）用调整后的样本分布进行下一个基学习器；（4）重复

AIGC人工智残·2023-07-27 00:29

LLM - Chinese-Llama-2-7b 初体验

2的适配中文版，也是这几天蹲到了一版由LinkSoul发布的Chinese-Llama-2-7b，其共发布了一个常规版本和一个4-bit的量化版本，今天我们主要体验下Llama-2的中文逻辑顺便看下其训练样本的样式

BIT_666·2023-07-26 11:00

吃瓜教程笔记—Task 06（贝叶斯分类器）

总结：从贝叶斯决策论（概率框架）的角度：机器学习所要做的就是基于有限的训练样本集尽可能准确地估计出后验概率P(c|x)。从机器学习自己的角度：给定一个样本x，求一个能准确分类x的

Double Shan·2023-07-26 10:54

决策树学习

决策树学习决策树决策树基础适用决策树学习的经典目标问题样本的表示训练样本决策树的概念发展历史经典决策树算法ID3算法属性选择和节点混杂度（Impurity）ID3Q1:哪个属性是最佳属性？

lov_vol·2023-07-25 23:46

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