Accuracy

C3D实现ucf101人体行为识别代码知识总结

C3D实现ucf101人体行为识别代码知识总结withtf.name_scope('accuracy'):accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax
jer8888·2020-07-04 19:42

camke编译caffe

+cuda8.0cudnn5python2.7/1、解压出原始的caffe-windows2、新建一个build文件夹3、放进去压缩包4、修改common.cpp如果想看训练日志怎么办，想看训练过程的accuracy
家在北方·2020-07-04 18:41

多分类的loss函数，accuracy理解——手写代码

总结：博主认为，正是由于Accuracy计算时，采用的是相对最大概率，所以存在计算的loss与accuracy不成正比关系，即当accuracy很高时，有可能存在loss很高，这是由于，我们的目的是：使得最大下标的概率很大
holmes_MX·2020-07-04 17:42

分类模型评价及AUC计算详解

1、分类模型评测指标在使用模型进行分类时，一般使用准确度（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）作为评测指标对模型的好坏进行评价，今天主要就auc进行介绍。
haiziccc·2020-07-04 17:33

TTFNet | 提高训练效率的实时目标检测（附源码）

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G在目标检测模型的trainingtime,inferencespeed,和accuracy之间寻找tradeoff，重点关注如何在保持另外两个指标的情况下，减少模型的训练时间
计算机视觉研究院·2020-07-04 17:56

caffe保存训练输出到log 并绘制accuracy loss曲线

参考以下网页：http://blog.csdn.net/u012746763/article/details/51823974http://blog.csdn.net/Running_J/article/details/51505715defload_data(data_file,field_idx0,field_idx1):data=[[],[]]withopen(data_file,'r')a
guojingjuan·2020-07-04 16:22

Caffe——绘制loss和accuracy曲线

这里我们在ipythonnotebook中绘制曲线#加载必要的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportsys,os,caffe#设置当前目录caffe_root='/home/bnu/caffe/'sys.path.insert(0,caffe_root+'python')os.chdir(caffe_r
gufeng_1992·2020-07-04 16:35

Caffe-Windows下绘制loss与accuracy曲线--可对比绘制

根据之前博文：Caffe-Windows下画loss与accuracy曲线可以画出以下这样单幅的曲线了。可是如果你想把训练集和测试集的结果绘制在同一幅图上，之前的做法还是不够的。
非文艺小燕儿_Vivien·2020-07-04 16:06

Caffe-Windows下画loss与accuracy曲线

本文转自http://blog.csdn.net/sunshine_in_moon/article/details/53541573，并修改了其中一丁点儿问题。非常感谢博主的分享，跟着博主的攻略一步步做下来，完全实现，没有问题。请注意如果.py文件中有中文，请在文件开头加上#-*-coding:utf-8-*-，否则会报错yntaxError:Non-ASCIIcharacter'\xe6'inf
非文艺小燕儿_Vivien·2020-07-04 16:06

最大熵模型中的heldout accuracy（张乐老师提供的最大熵模型包相关技术）

最大熵模型中的heldoutaccuracy（张乐老师提供的最大熵模型包相关技术）里面有一段这样的描述，我想了解一下有关heldout的相关详情，并且为什么会因此引入高斯方差？谢谢！Inthisexample,itseemsperformancepeaksatiteration9.Furthertrainingactuallybringsdowntheaccuracyontheheldoutdat
firstboy0513·2020-07-04 15:25

Caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线

在caffe的训练过程中，大家难免想图形化自己的训练数据，以便更好的展示结果。如果自己写代码记录训练过程的数据，那就太麻烦了，caffe中其实已经自带了这样的小工具caffe-master/tools/extra/parse_log.shcaffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和caffe-master/tools/extra/plot_trainin
cs24k1993·2020-07-04 13:30

【caffe】使用python脚本训练分类模型，并可视化Loss和Accuracy.

PS：这里不是使用caffe默认的终端调用训练指令，而是使用python脚本来进行网络训练，并在网络训练完毕后显示训练过程的loss和accuracy。
超级无敌陈大佬的跟班·2020-07-04 12:15

用pycaffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线

#!/usr/bin/envpython#导入绘图库frompylabimport*importmatplotlib.pyplotasplt#导入"咖啡"importcaffe#设置为gpu模式caffe.set_device(0)caffe.set_mode_gpu()#使用SGDSolver，即随机梯度下降算法solver=caffe.SGDSolver('lenet_solver_sgd.p
cdw_FstLst·2020-07-04 12:50

python 画图像训练结果的loss图

#coding:utf-8importmatplotlib.pyplotaspltdata_dir="D:\\result.txt"Train_Loss_list=[]Train_Accuracy_list
bahui7562·2020-07-04 11:35

svm评价指标公式

所以，一般要用到precision（精确率），recall（召回率），F-measure、accuracy（准确率）四个指标。
ahienoq190204·2020-07-04 10:28

将caffe训练时loss的变化曲线用matlab绘制出来

closeall;clc;log_file='/home/wangxiao/Downloads/43_attribute_baseline.log';fid=fopen(log_file,'r');fid_accuracy
a1424262219·2020-07-04 10:23

第二周：如何评价模型的好坏

目录1.学习目标2.数据拆分2.1数据拆分介绍2.2手动实现数据拆分函数2.3调用sklearn中的数据拆分函数train_test_split()3.评价分类结果的指标3.1准确率（accuracy）
Zee_Chao·2020-07-04 09:03

ubuntu+caffe 绘制Cifar10数据集loss与accuracy曲线

在利用开源深度学习框架caffe进行数据集进行训练与测试的过程中，难免会想要可视化自己训练过程中的一些训练数据，本篇主要介绍如何利用caffe中自带的工具来可视化cifar10训练与测试过程中的误差曲线和精度曲线。0.准备工作，已经下载好cifar数据集，并且格式也已经转换好。具体代码为：cd$CAFFE_ROOT#cd到caffe的根目录./data/cifar10/get_cifar10.sh
夜中的风·2020-07-04 09:04

模型评估常用方法

精度（accuracy）：分类正确的样本数占样本总数的比例。4查准率与查全率将
XIEXINGHUA2010·2020-07-04 09:34

Caffe-Windows下画loss与accuracy曲线

本篇博客主要讲述怎样在Windows下利用Caffe提供的脚本程序和Caffe训练日志画loss曲线与accuracy曲线。
Sunshine_in_Moon·2020-07-04 08:12

caffe中的Accuracy

Caffe中的Accuracy是precision，即：理解为你预测对的正例数，占预测正例总量的比率如果要输出recall，而不是precision，accuracy_param里面有一个ignore_label
This is bill·2020-07-04 08:34

【caffe】在windows下输出训练caffemodel的log日志并画出accuracy和loss曲线

作者：kusoGod链接：https://www.zhihu.com/question/49521165/answer/127675889来源：知乎caffe中其实已经自带了这样的小工具caffe-master/tools/extra/parse_log.shcaffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和caffe-master/tools/extra/p
荪荪·2020-07-04 08:32

机器学习中评估算法的常用评价指标

评价指标对于自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)、信息检索(IR)等领域，评估(Evaluation)是一个必要的工作，而这其中所涉及到的评价指标一般包括：准确率(Accuracy)、精确率(Precision
mlee1018·2020-07-04 07:11

Caffe 学习系列（10）： 绘制 loss 和 accuracy 曲线

在caffe训练过程中，如果我们想知道某个阶段的loss值和accuracy值，并用图表画出来，用python接口就对了：#-*-coding:
志小·2020-07-04 06:47

Caffe-Windows下loss和accuracy曲线软件查看

Caffe-Windows下loss和accuracy曲线网上都是python代码有的是python2用起来不是这个错就是那个错，为了解决这个问题，我开发了一个软件你只需拖拽日志到软件即可查看loss和
FL1623863129·2020-07-04 05:48

【机器学习】常见模型评估指标

1.错误率(errorrate)：E=α/mE=\alpha/mE=α/m2.精度(accuracy)：1−α/m1-\alpha/m1−α/m常见类别二：查准率/查全率对于预测问题，我们根据真实情况和预测结果组合有真正例
Asher117·2020-07-04 04:56

python绘制loss和accuracy曲线

一、导入工具包importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.axes_grid1importhost_subplot二、定义画图函数defplot_acc_loss(loss,acc):host=host_subplot(111)#row=1col=1firstpicplt.subplots_adjust(right=0.8)#ajusttheright
Answerlzd·2020-07-04 04:46

Caffe学习：绘制loss和accuracy曲线（使用caffe的python接口）

Caffe学习：绘制loss和accuracy曲线（使用caffe的python接口）上一篇博客讲到了使用caffe的工具包来绘制loss曲线和accuracy曲线，这篇文章主要将如何使用caffe的python
AUTO1993·2020-07-04 04:36

Caffe学习：绘制loss和accuracy曲线（使用caffe工具包）

Caffe学习：绘制loss和accuracy曲线（使用caffe工具包）我们在使用caffe训练深度网络的时候，最关心的往往是loss和accuracy的变化情况，一般为了比较直观的观察这两者的变化情况
AUTO1993·2020-07-04 04:36

caffe绘制train和loss曲线

参考博文：caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线1.必备文件caffe/tools/extra下面有几个文件，必备的：1caffe/tools/extra/parse_log.sh2caffe
yx2017·2020-07-04 04:56

如何在window下绘制caffe的loss和accuracy曲线

如何在window下绘制caffe的loss和accuracy曲线其大概方法都是要先生成log文件，然后通过其来绘制这两条曲线。生产log文件基本有两种方法。
yangdashi888·2020-07-04 03:47

CAFFE-SSD中loss、accuracy曲线可视化（双Y轴）

CAFFE-SSD中loss、accuracy曲线可视化（双Y轴）1.利用输出的.log文件（应该在caffe/jobs/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300目录下）生成.test.train
薛京东·2020-07-04 03:16

caffe工具（2）如何在window下绘制caffe的loss和accuracy曲线

caffe工具（2）生产log文件基本有两种方法：方法一：通过命令行来进行生成方法二：使用修改源代码的方式小工具实例一、训练二、画图报错如何在window下绘制caffe的loss和accuracy曲线其大概方法都是要先生成
乘风踏浪来·2020-07-04 03:00

算法的评估指标

分类:精度(accuracy)、召回率、精确率、F值、ROC-AUC、混淆矩阵、PRC回归:RMSE(平方根误差)、MSE(平均平方误差)、MAE（平均绝对误差）、SSE(和方差,误差平方和)、R-square
呀哈呀哈呀哈·2020-07-04 03:19

caffe-windows画loss与accuracy曲线

参考博客：http://blog.csdn.net/sunshine_in_moon/article/details/53541573进入tools/extra/文件夹中，修改plot_training_log.py文件。。。等等，我按照作者说的，试着修改了一通，然后失败了。还好该博客的作者把修改的文件上传在csdn上，直接下载便可以用。下载该文件，我把下载的extra文件夹解压到了log文件夹里
weixin_30239339·2020-07-04 02:08

caffe绘制训练过程中的accuracy、loss曲线

训练模型并保存日志文件首先建立一个训练数据的脚本文件train.sh，其内容如下，其中，2>&1|teeexamples/mnist/mnist_train_log.log是log日志文件的保存目录。#!/usr/bin/envshset-eTOOLS=./build/tools$TOOLS/caffetrain--solver=examples/mnist/lenet_solver.protot
迷上微笑·2020-07-04 02:56

caffe保存训练输出到log 并绘制accuracy loss曲线

之前已经编译了matcaffe和pycaffecaffe中其实已经自带了这样的小工具caffe-master/tools/extra/parse_log.shcaffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和caffe-master/tools/extra/plot_training_log.py.example;拷贝以上文件到当前目录下（一）保存输出到log
gguygbb·2020-07-04 02:31

绘制loss和accuracy曲线

JLU-IPVR听笙做过训练的同学们都知道，我们很关注训练过程中loss和accuracy这两个参数值的变化，loss值不断减小，证明它正在趋于收敛，accuracy值不断增加，证明它的准确率在不断提升
听笙·2020-07-04 02:58

Caffe 的可视化 （五）Caffe 中绘制 accuracy 和 loss 曲线

caffe中网络训练完后，把accuracy和loss曲线画出来，以LeNet为例：可以使用Caffe自带的tools来产生loss和accuracy曲线(1)训练时保存logmark@ubuntu:~
sushiqian·2020-07-04 02:04

ubuntu16.04下Caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线

在利用Caffe训练相应的网络模型后，往往需要绘制训练过程中的数据，这样可以更加直观地展示我们的实验结果，事实上，caffe自带了这样的小工具，当然你也可以自己写个代码，下面分别介绍这两种方法：（一）利用caffe自带工具（1）首先假设你生成的log文件名为train.log，利用你的～/caffe/tools/extra/parse_log.py来解析train.log文件，会生成两个文件，分别
rs勿忘初心·2020-07-04 02:30

ssd-caffe 可视化loss与accuracy曲线

我们利用这个文件绘制训练过程中的loss与accuracy曲线。2、使用caffe/tools/extra中自带日志分析工具caffe/tools/ex
逼疯代码·2020-07-04 01:15

《深度学习——实战caffe》——绘制loss和accuracy曲线

如果不需要绘制曲线，只需要训练出一个caffemodel,直接调用solver.solve()就可以了。如果要绘制曲线，就需要把迭代过程中的值保存下来，因此不能直接调用solver.solve(),需要迭代。在迭代过程中，每迭代200次测试一次#加载必要的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#matplotlibinlineimportsys,o
频率52HZ·2020-07-04 01:19

用keras时，自建LossHistory类保存机器学习算法运行过程中的loss和acc

classLossHistory(keras.callbacks.Callback):defon_train_begin(self,logs={}):self.losses={'batch':[],'epoch':[]}self.accuracy
我在浪里·2020-07-04 01:29

caffe中loss和accuracy等可视化

参考博文：http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/511548471.首先在caffe根目录下新建log文件夹，用来存放log文件2.caffe/examples/mnist下的脚本文件原来的内容为#!/usr/bin/envshset-e./build/tools/caffetrain--solver=examples/mnist/lene
qq745021926·2020-07-04 01:23

ssd画loss和accuracy曲线

（一）ssd的log文件保存在/home/myname/caffe/jobs/下面（四）调用py程序绘制图形./plot_training_log.py.example0save.png/home/myname/caffe/jobs/VGGNet/VOCgoods/SSD_600x600/VGG_VOCgoods_SSD_600x600.log"其中0代表曲线类型，save.png代表保存的图片名
preston2006·2020-07-04 01:00

【DeepLearning_Visualization】Note1:caffe保存训练日志和accuracy曲线,Loss曲线的可视化

(一)保存caffe的训练日志:我们打开./caffe/examples/myself/文件夹下面的训练脚本文件:train_quick.sh,然后,在这个脚本文件的后面添加下面的语句:2>&1|teeexamples/myself/cifar_train_log.log//这个是你的log日志文件的保存目录修改之后的完整的训练脚本文件如下所示:#!/usr/bin/envshset-eTOOLS
马卫飞·2020-07-04 00:33

python绘图把caffe训练的结果loss、accuracy绘制在一张图像上

转载：https://www.cnblogs.com/webary/p/5813855.html以上是plot的具体用法与设置,下面是可视化loss、accuracy具体实现代码。
故事里小黄瓜·2020-07-04 00:11

SVM 二分类与模型评估参数

code:#正常输出中文importioimportsyssys.stdout=io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf-8')#Accuracy
Change_JW·2020-07-04 00:29

caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线

在caffe的训练过程中，大家难免想图形化自己的训练数据，以便更好的展示结果。如果自己写代码记录训练过程的数据，那就太麻烦了，caffe中其实已经自带了这样的小工具caffe-master/tools/extra/parse_log.shcaffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和caffe-master/tools/extra/plot_trainin
lien0906·2020-07-04 00:57

Caffe如何画出训练中的loss曲线图和accuracy曲线图

想要画出这里面显示的loss和accuracy图，就可以把这些输出的日志内容重定向到一个文件内，然后利用shell命令检索出其中的loss和accuracy值，再将其画出就行了。
不破楼兰终不还·2020-07-04 00:14
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