ACC 第14页

分类评价指标小结P，R，Sn，Sp，F1，MCC

二分类一般使用Acc，Sn，Sp，MCC等指标。

往往·2023-01-16 18:14

机器学习中的评价指标 (acc/precision/recall/F1/ROC/PR) 与相关接口 (sklearn)

准确率Accuracy精确率Precision召回率RecallF1（综合Precision与Recall）ROC曲线PR曲线转载于:https://www.cnblogs.com/sbj123456789/p/11214966.html

weixin_30634661·2023-01-16 18:14

ModelCheckpoint中模型保存

callbacks中使用ModelCheckpoint(log_dir+'/{}_best_sub_model1.hdf5'.format(modelname),monitor='val_acc',verbose

lanlangxt·2023-01-16 16:16

RuntimeError: expected device cuda:0 but got device cpu

RuntimeError:expecteddevicecuda:0butgotdevicecpucuda=Trueiftorch.cuda.is_available()elseFalseg_acc_t=

打史莱姆的小仙女~·2023-01-16 16:10

Keras中的fit函数训练集，验证集和测试集

Keras中的fit函数训练集，验证集和测试集1.Kerasfit函数history对象包含两个重要属性：epoch：训练的轮数history：它是一个字典，包含val_loss,val_acc,loss

Study Hard and On·2023-01-16 11:07

对于TP, TN, FP, FN, Pre, Recall的举例

对于以上参数的概念以及理解，请参考我的文章：机器学习中TP，TN，FP，FN，Acc，Pre，Sen,Rec的含义_汤宪宇的博客-CSDN博客_机器学习accz这里我们在将上面概念的定义重新梳理一遍：1

汤宪宇·2023-01-16 07:36

pytorch accuracy和Loss 的计算

看别人的代码也是靠猜测，所以自己去官方文档学习加上自己做了个小实验以及搜索了别人的博客，总是算明白了怎么回事，所以打算写下来记录（纯粹记录，无参考意义）accuracy计算关于accuracy的计算：acc

也问吾心·2023-01-15 15:37

Pytorch混合精度(FP16&FP32)(AMP自动混合精度)/半精度训练(一) —— 原理(torch.half)

FP32的，即单精度,singlefp16是半精度,half；fp64是双精度,doubleAMP自动混合精度一般用自动混合精度(AMP,Automaticmixedprecision)，用半精度可能对acc

hxxjxw·2023-01-15 15:33

LPRnet pytorch 实现（参考官方版本）

LPRnetpytorch实现（参考官方版本）之前参考githubhttps://github.com/sirius-ai/LPRNet_Pytorch大神LPRnet代码用自己生成的数据训练了一个车牌识别模型发现在训练时候acc

还不学习想啥呢·2023-01-15 14:10

训练LPRNet遇到的问题

y2.很火爆的acc一直为0问题，或者loss降不下去，这个一定要增大数

SummerMiko_·2023-01-15 14:08

通过sealos部署K8S集群v1.25.0

pwd=acc4提取码：acc4三台服务器IP如下pc254(master)，192.168.32.254pc253(node),192.168.32.253pc252(node),192.168.32.252

沧海之巅·2023-01-14 15:29

基于prompt learning的情感分类示例代码

acc值达到92%以上。本代码利用如下链接中的代码优化补充而来，使用twitter数据集进行处理，git仓库包括数据集，下载后即可使用

znsoft·2023-01-14 12:29

Pytorch:visdom介绍

一、介绍在深度学习领域，模型训练是一个必须的过程，因此常常需要实时监听并可视化一些数据，如损失值loss，正确率acc等。

三世·2023-01-14 00:29

golang 解析struct为map_目标检测算法之常见评价指标的详细计算方法及代码解析

然而这篇文章仅仅只是从概念性的角度来阐述了常见的评价标准如Acc，Precision，Recall，AP等。

weixin_39874366·2023-01-13 23:50

InternalError: Dst tensor is not initialized. 的一种解决方法

出现这种错误的一种情形如下图所示：InternalError出问题的语句就一句：acc=sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels

narutomst·2023-01-13 15:19

Latex 常用表格代码（个人向）

tabular}{c|c|cccc}\hline\multicolumn{1}{c|}{Datasets}&Metrics&K-means&AE\\\hline\multirow{4}{*}{name}&ACC

不吃香菜的zbw·2023-01-13 14:41

一文讲通 tensorboard同时观察技巧: 实现清楚地观察多实验以及每个实验多变量

定义时间区分实验epoch循环中：每个epoch更新不同的想观察的参数如果相观察自己输入的图片信息，train()中跑起代码后，在当前路径下输入多色观察多实验、多框观察多参数为了方便地在一个实验中观察acc

sundayberrysharp·2023-01-13 11:18

老卫带你学---keras画acc和loss曲线图

通过实现回调函数来实现，loss和acc的画图功能from__future__importprint_functionimportnumpyasnpimportkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense

老卫带你学·2023-01-13 10:07

评级指标和sklearn.metrics.auc+acc+f1+recall

首先是老师给我推了一篇知乎上不错的文章除了讲解几个评价指标的基本概念，文章还提到了什么时候该用什么评价指标。对于不平衡数据集（正例负例差距大）而言，Accuracy并不是一个好指标。此时应该考虑precision、recall以及f1。对于二分类问题：当FalseNegative(FN)的成本代价很高(后果很严重)，希望尽量避免产生FN时，应该着重考虑提高Recall指标。如癌症诊断当FalseP

蚌埠先森·2023-01-13 10:06

用keras框架训练模型，画loss曲线

batch_size=16,epochs=10,validation_data=(x_test,y_test))1将history中的数值读出就行epochs=range(len(history.history[‘acc

兔兔爱学习兔兔爱学习·2023-01-13 10:35

sklearn(五)计算acc:使用metrics.accuracy_score()计算分类的准确率

sklearn.metrics.accuracy_score(y_true,y_pred,*,normalize=True,sample_weight=None)输入参数：y_true：真是标签。二分类和多分类情况下是一列，多标签情况下是标签的索引。y_pred：预测标签。二分类和多分类情况下是一列，多标签情况下是标签的索引。normalize:bool,optional(default=True

火星种萝卜·2023-01-13 10:05

loss降低 acc不升高_Kreas--画ROC、loss和ACC曲线

一、画ROC曲线Y_pred=parallel_model.predict(val_X0,batch_size=batch)#val_X0为数据Y_pred=Y_pred[:500]#Y_pred为数据的预测值(预测的标签)Y_train=val_Y0[:500]#Y_train为数据的真实标签，这里是onehot格式一个样本对应2*1的标签############################

darkdress life·2023-01-13 10:05

auc 和loss_keras绘制acc和loss曲线图实例

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！#加载keras模块from__future__importprint_functionimportnumpyasnpnp.random.seed(1337)#forreproducibilityimportkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.

weixin_39532421·2023-01-13 10:05

如何根据keras的fit后返回的history绘制loss acc曲线

model.summary()#绘制acc-loss曲线importmatplotlib.pyplotaspltplt.plot(hist.history['loss'],color='r')plt.plot

火星种萝卜·2023-01-13 10:35

[Keras] 绘制训练过程中Acc和Loss曲线

以FashionMNIST数据集为例。#coding=utf-8fromtensorflowimportkerasimportmatplotlib.pyplotasplt#PreparedataX_train:ndarray,(60000,28,28)y_train:ndarray,(60000,)(X_train,y_train),(X_valid,y_valid)=keras.datasets

手撕机·2023-01-13 10:59

网易云音乐获取音频链接（爬虫）破解params参数

requests_html库关键词：js逆向，js的AES加密，爬虫1.首先打开网易云音乐的歌单进入一个能听到音乐的页面搜索音乐文件，因为在线听歌要求加载文件速度快，体积小，所以候选音频文件有：mp3，m4a，acc

穆栩萌霖·2023-01-12 18:18

机器学习的模型随机打印标签，ACC和NMI计算方法？

机器学习的模型随机打印标签，ACC和NMI计算方法？

Snow 雪5·2023-01-12 12:45

NMI(Normalized Mutual Information)

NMI和另一个聚类指标ACC不同的是，

卿与·2023-01-12 12:14

基于MMDet的cascade MASKRCNN 入门

目录目录一、背景介绍二、数据集制作三、环境搭建四、修改源码以训练自己的数据五、训练六、测试七、可视化loss、acc八、梯度爆炸九、后记一、背景介绍场景需要训练一个分割模型，参考这个场景大多数人的选择，

北落师门XY·2023-01-12 07:26

李宏毅2022机器学习HW3解析

SimpleBaseline(acc>0.50099):直接运行代码，可能需要下

机器学习手艺人·2023-01-12 06:12

李宏毅2022机器学习hw3

目录MachineLearningHW3任务数据下载结果改进方法2.1Simpleline(acc>0.50099)

梦想的小鱼·2023-01-12 06:11

训练过程可视化

在训练的过程中需要将注意力放到三个要素train_loss,train_acc,test_acc。

FibonacciCode·2023-01-11 23:36

音频编码分析：AAC、MP3、Opus

目录AAC一、定义二、特点1.优点2.缺点三、应用MP3一、定义二、特点1.优点2.缺点三、应用OPUS一、定义二、特点1.优点2.缺点三、应用AAC一、定义ACC（AdvancedAudioCoding

ppinecone·2023-01-11 08:59

制作自己的数据集

目录自制数据集，解决本领域应用编辑编辑数据增强，扩充数据集断点续训，存取模型编辑参数提取，把参数存入文本acc/loss可视化，查看训练效果编写一个应用程序（神经网络接口），给图识物当你有了本领域的数据集又有了标签你怎么给

西伯利亚大草原的狼·2023-01-10 22:53

天线狗子·2023-01-10 19:28

FHEW阅读笔记

BootstrappingHomomorphicEncryptioninLessThanaSecond个人总结摘要引言我们的工作技术同态NAND门BootstrappingLWE对称加密加密形式模数替换密钥替换本文的FHE：高层结构一种新的同态NAND门通过同态累加器进行噪声刷新思想（通过ACC

AdijeShen·2023-01-10 09:02

基于VGG6的好莱坞明星识别-pytorch版本

同学啊|接辅导、项目定制与参考文章的不同1.梯度下降由SGD换成了Adam2.重构了VGG16的分类层，改动了神经元个数，drop比率并且增加了BN层3.对学习率以及动态学习率稍作修改有上述改动，能够从acc

爱挠静香的下巴·2023-01-10 07:00

ATAC-seq数据分析（一）

1.下载需要的SRR数据选择符合要求的数据（具体要看论文，这篇论文就提到了有的ATAC数据和RNA数据没有pass）,选择完数据后点击AccessionList，会得到SRR_Acc_List.txt2

hyena_7·2023-01-09 17:46

python收益风险点图_使用python matploblib库绘制准确率,损失率折线图

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~importmatplotlib.pyplotaspltepochs=[0,1,2,3]acc=[4,8,6,5]loss=[3,2,1,4]plt.plot(epochs

剥茧·2023-01-09 15:52

Beta冲刺(2/3)

已完成的工作训练一个epoch十分钟，一次大概能训练十几个epoch，尝试把数据集移到谷歌云盘外，但是训练速度并没有加快，训练时trainloss和testloss不断下降，说明网络仍在学习，acc最高训练到

qq_52390277·2023-01-09 10:15

语义分割评价指标，附代码可直接运行

本文就是两个目标类和一个背景类），Pi表示本属于i类却预测为j类的像素点总数；Pixelaccuracy（PA）分类正确的像素点与所有的像素点数的比例defPixel_Accuracy(self):#acc

基础打牢实践为王·2023-01-09 07:48

【阶段三】Python机器学习06篇：模型评估函数介绍(分类模型)

比如数据样本总数为3万，标签为0的有2.9万，为1的有0.1万，如果用acc，即使全部预测成0，acc也有95%以上，没有意义。因

胖哥真不错·2023-01-08 11:42

python绘制折线图并保存

3,1,2,9,6,2,1,8,10,8]l=plt.plot(x,y,"b--*")plt.xlabel("epoch")plt.ylabel("avgacc")plt.legend()plt.savefig("acc.png

阿袁的小园子·2023-01-08 00:41

【计算机组成原理考研复习】01、计算机系统概述

计算机发展计算机系统的组成早期冯诺依曼提出“存储结构”输入、输出、存储器、运算器、控制器以运算器为主现代结构以存储器为主cpu=运算器+控制器计算机硬件输入输出主存：存储体+MAR+MDR运算：ALU（计算逻辑单元）+ACC

weixin_41873545·2023-01-06 19:39

绘制准确率图

frommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpfrompylabimport*mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']defplot_acc_loss_curve

我是黑山小妖·2023-01-05 14:39

聚类评价指标adjusted_rand_score和accuracy_score的区别

importnumpyasnpfromsklearnimportmetricsy_pred=[0,2,1,2,1]y_true=[0,1,2,1,2]acc=metrics.accuracy_score

dataloading·2023-01-05 10:30

accuracy_score、recall_score、precision_score、roc_auc_score参数理解学习器性能评价函数

acc

phil__naiping·2023-01-05 10:57

metrics.accuracy_score()函数计算acc

引子：如图：在各种机器学习算法中我们经常会遇见metrics.accuracy_score()这个函数，它到底有什么作用呢？为此我专门搜集了一些相关资料。sklearn中accuracy_score函数计算了准确率。一：函数作用在二分类或者多分类中，预测得到的label，跟真实label比较，计算准确率。即：通过prediction预测结果和test_y测试集结果计算得到模型的准确率print("

<阿睿>·2023-01-05 10:54

Tensorflow学习九---过拟合欠拟合

出现的情况及时Acc上升一定程度之后不再上升，Loss下降到一定程度之后不再下降。在train和test的时候都会表现的很差。

摸鱼的^_^·2023-01-05 09:57

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