acc 第17页

python训练问题

1.val的性能强于train官网迁移学习教程的训练结果也出现了这个情况，不知道怎么回事补一下，是训练轮数太少了，增多轮数，观察acc和loss曲线，逐渐平稳的情况下一定是train比较好2.RuntimeError

栗子甜酒·2022-11-27 05:48

pytorch入门，resnet实现猫狗分类

训练程序，获得最佳权重，loss、acc曲线importosimportargparseimporttorchimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterfromtorchvisionimporttransforms

栗子甜酒·2022-11-27 05:43

在mnist、Yale、lung数据集下实现 svm分类器

文章目录一、实验介绍（1）实验目的（2）数据集简介（3）实验内容（4）评价指标二、实验代码三、结果（1）acc结果对比（2）结果分析（3）控制台输出五、参考：一、实验介绍（1）实验目的掌握线性支持向量机

miracleo_·2022-11-27 05:34

时间序列变点检测

时间序列变点检测https://zhuanlan.zhihu.com/p/354342827变点理论、控制图技术与股票择时应用http://pg.jrj.com.cn/acc/Res/CN_RES/INVEST

量化橙同学·2022-11-27 01:10

[NAS-AutoAug]AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data

根据policy对图像进行变换后输入训练，把验证集的acc作为reward信息反馈给增强学习算法，不断交互，获取最好效果的policy。(1)直接在数据集上搜索(2)policy迁

Moeyinss·2022-11-26 10:03

让你的模型acc更上一层楼：模型trick和数据方法总结

作者丨FlyEgle来源丨GiantPandaCV编辑丨极市平台导读本系列主要探究哪些模型trick和数据的方法可以大幅度让你的分类性能更上一层楼，本篇主要讲解了对于大的BatchSize下训练分类模型以及张航的BagofTricksforImageClassificationwithConvolutionalNeuralNetworks中的一些方法以及自己实际使用的一些trick。一、前言如何提

Tom Hardy·2022-11-26 10:32

PreScan快速入门到精通第三十三讲基于PreScan进行激光雷达传感器仿真

激光雷达已被用于自适应巡航控制（ACC）系统和自动驾驶系统中应用。通过测量与传感器周围物体的距离，可以得到传感器环境的深度图。然后将深度图用于车辆的控制系统中。

小明师兄·2022-11-26 00:49

PreScan快速入门到精通第二十七讲PreScan中常用传感器之AIR传感器

典型的应用实例包括调整控制器（如ACC）和决策算法测试。当没有明确需要生成原始传感器信息（如雷达的IQ数据）时，实验被称为"简单"；只生成顶层（后处理）读数，如范围和角度信息。

小明师兄·2022-11-26 00:18

基于模型预测MPC和自抗扰adrc实现的车速控制，控制目标为燃油汽车，采用上下层控制器控制，上层mpc产生期望的加速度

控制目标为燃油汽车，采用上下层控制器控制，上层mpc产生期望的加速度，下层采用自抗扰ADRC控制产生期望的节气门开度和制动压力，该算法可直接用于代码生成（可做实车试验实验），后续可以用于车速需求的控制（如acc

「已注销」·2022-11-25 21:00

torch多GPU导致较大计算误差问题

转化好的模型重新测试数据时发现测试结果较原来的keras模型的测试结果有非常大的差异，个别批次数据acc差异大于0.5。

Bruc_e__·2022-11-25 12:24

geo差异表达分析_GEO数据库下载表达矩阵之后做下游分析

首先打开网页：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?

小芋头君·2022-11-25 01:51

GEO数据挖掘（2）-GEO数据库

如GSE84498:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE84498了解4个概念GEOPlatform(GPL

我是菜鸟www·2022-11-25 01:20

【mmdetection】使用coco数据集训练后结果可视化

目录一.开始二.可视化代码1.Loss曲线2.P-R曲线3.mAP参数4.fps参数5.acc曲线6.计算FLOPs和参数量三.参数意义及总结一.开始本文使用的是mmdetection=V2.11的cascade-rcnn

小鸠控·2022-11-25 01:49

Summary Writer的使用

/logs")#定义logs文件位置writer.add_scalar("test_acc",total_accuracy,total_test_step)#添加名称，数据，stepwriter.close

小公子三木君·2022-11-24 23:27

Linux做RNA-seq上游分析基本流程

，发行版是deepin20.1社区版参考http://www.bio-info-trainee.com/2218.htmlhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi

Senoh.·2022-11-24 16:39

Flutter 应用程序中的 Quick Actions

Flutter应用程序中的QuickActions原文https://medium.com/vijay-r/quick-actions-in-flutter-app-75b63acc420b前言在这篇文章中

会煮咖啡的猫咪·2022-11-24 11:57

分享 | 视觉无监督学习新范式：MAE

深兰深延AI·2022-11-24 10:40

loss与val_loss的关系 acc 与val_acc的关系

loss、acc，val_loss、val_acc分别表示训练集的准确度和损失值、以及验证集的准确度和损失值，注意是验证集的而不是测试集的。

霍迪迪·2022-11-24 03:59

warm_up和余弦退火实现

代码如下：scheduler=CosineAnnealingLR(optimizer,T_max=90)#余弦退火，以余弦的方式下降学习率epochs=100best_acc=0.0writer=Sum

X922199·2022-11-24 02:42

PyTorch中的topk方法以及分类Top-K准确率的实现

有时模型虽然不能准确地将groundtruth作为最高概率预测出来，但通过学习，至少groudtruth的准确率能够在所有类中处于很靠前的位置，这在现实生活中也是有一定应用意义的，因此除了常规的Top-1Acc

Adenialzz·2022-11-23 21:50

hdf5的报错：h5py/h5f.pyx

fid=h5f.open(name,h5f.ACC_RDWR,fapl=fapl)File“h5py/_objects.pyx”,line54,inh5py.

houwh·2022-11-23 17:49

复现GMC: Graph-based Multi-view Clustering

运行虚拟数据集结果Inputthenameofdataset:(TwoMoonorThreeRing)TwoMooniter=5lambda:16DatasetTwoMoon->ACC:1.0000NMI

Mighty_Crane·2022-11-23 14:22

深度学习（14）—— 关于Tensorboard

“一栏多图”5.使用在模型训练过程中loss和acc都会发生变化，常常需要记录这些值，以便后期调整参数时有的根据，我刚开始用tf的时候里面有个function可以记录到checkpoint中，后来换用pytorch

柚子味的羊·2022-11-23 11:05

深度学习常用性能评价指标

准确率(Accuracy,ACC)：判断正确的结果与所有观测样本之比，ACC=TP+TNTP+FP+FN+TNACC=\frac{TP+TN}{TP+

AI technophile·2022-11-23 09:36

机器学习分类模型评价指标之Accuracy、Precision、Recall、F-Score、P-R Curve、AUC、AP 和 mAP

1.准确率（Accuracy-Acc）Acc=TP+TNTP+TN+FP+FNAcc=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}Acc=TP+TN+FP+FNTP+TN显然，Acc表示模型预测正确

理心炼丹·2022-11-23 00:19

IEEE PHM 2012挑战赛的实验数据集简介

挑战数据集三种不同的工况如下，具体训练集和测试集特征如下所示①：负载4000N，转速1800rpm;②：负载4200N，转速1650rpm;③：负载5000N，转速1500rpm;数据集介绍：振动文件为acc_xx

小白学习记录·2022-11-22 21:24

自动驾驶名词学习

LCC车道居中控制ALC智能辅助变道ACC自适应巡航控制.自适应巡航

xiongzhengxiang·2022-11-22 16:48

萌新SI·2022-11-22 16:17

zdy3312·2022-11-22 16:16

自动驾驶名词-待整理

ACC自适应巡航、AEB自动紧急制动、LKA车道保持辅助等，不同的功能有不同的工作条件，像是AEB跟ACC或者ICA（智能巡航）系统的功效是有重叠的，不能同时工作。

sky8336·2022-11-22 16:07

自动驾驶相关功能名词和汽车名词解释

目录一、自动驾驶分级二、功能简写和解释1、AASS2、ACC3、ACCS&G4、ACU5、ADAS6、ADB7、ADS8、AEB9、AES10、AFS11、AHBC12、ALC13、ALKS14、AMAP15

Zaya.510·2022-11-22 16:50

目标检测基本概念

文章目录1ACC,P,R,AP2Epoch,Batch,Iteration2.1基本含义2.2换算关系2.3示例3AUC3.1什么是AUC？

碑一·2022-11-22 02:10

pytorch 训练过程acc_PyTorch练习（一）循环神经网络(RNN)

准备更一个pytorch的系列，通过一个个案例来熟悉一下pytorch以及工具库的使用方法。如果您对深度学习不甚了解，对深度学习框架也没有使用过，不建议直接阅读此文，如果您对pytorch完全没接触过，可以观看这个教程：https://www.bilibili.com/video/BV1uJ41117t6www.bilibili.com这是一个超级棒的、面向pytorch萌新的课程。如果你的英语水

亲123456·2022-11-21 17:25

pytorch tensor与numpy转换

torch.Tensor类型的数据loss和acc打印时，如果写成以下写法print('batch_loss:'+str(loss.data)+'batchacc:'+str(acc.data))则不仅会打印出

edward_zcl·2022-11-21 14:02

单细胞基础分析 | 对细胞按照基因marker进行分型（ACC脑区）

因项目的需求，需要对数据进行简单的分类，然后找差异表达基因。虽然我自知自己在这个过程中的很多方面并不理解透彻，很糊涂的去做。但是我愿意去尝试完成。现在开始跟着Seurat上面的教程一点点的来做。参考链接：https://satijalab.org/seurat/articles/pbmc3k_tutorial.html1、加载分析必须的包library(Seurat)library(dplyr)l

今天也是个妖精头子呀·2022-11-21 07:59

Native Memory Tracking追踪区域示例分析

查看NMT详情：[0x0000ffff93e3acc0]Thread::allocate(unsignedlong,bool,MemoryType)+0x348[0x0000ffff9377a

·2022-11-21 00:00

Pytorch使用零碎记录

通俗讲解pytorch中nn.Embedding原理及使用https://www.jianshu.com/p/63e7acc5e890相关博客：Embedding的理解https://zhuanlan.zhihu.com

Ray Song·2022-11-20 22:54

【生成对抗网络】GAN入门与代码实现（一）

生成对抗网络介绍2.基于TensorFlow2的GAN的简单实现2.1导包与参数设置2.2生成器2.3判别器2.4搭建生成对抗网络2.5数据准备与预处理2.6主训练方法2.7绘图函数2.8开始训练2.9loss与acc

宛如近在咫尺·2022-11-20 19:25

深度学习——搭建神经网络框架、相关工具功能扩展

大致流程（六步法）数据集制作读出文件数据，转换格式：数据集存取：训练模型+存取:参数提取提取+绘制Acc和Loss

long_red·2022-11-20 17:27

人工智能实践：Tensorflow笔记 Class 4：网络八股拓展

目录4.1自制数据集4.2数据增强4.3断点续训4.5参数提取4.6acc&loss可视化4.7给图识物4.1自制数据集自制数据使用方法：例如：4.2数据增强4.3断点续训4.5参数提取4.6acc&loss

By4te·2022-11-20 16:25

Keras中的回调函数（callback）的使用与介绍

在书上看到的callback函数很好的解决了这个问题，它能够监测训练过程中的loss或者acc这些指标，一旦观察到损失不再改善之后，就可以中止训练，节省时间。

爱吃西瓜的三木·2022-11-20 13:48

深度学习指标：准确率acc，精确率precision，召回率recall，f1-score的通俗解释

TP:将正类预测为正类数FN:将正类预测为负类数FP:将负类预测为正类数TN:将负类预测为负类数准确率(accuracy)=预测对的/所有=(TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)精确率(precision)=TP/(TP+FP)召回率(recall)=TP/(TP+FN)f-score=精确率*召回率*2/(精确率+召回率)举个例子最近正好做男女儿童的分类，举个具体的例子解释一下：假设儿童5w

难受啊！马飞...·2022-11-20 05:57

第十周数据增强

-第10周：数据增强（训练营内部成员可读）原作者：K同学啊|接辅导、项目定制第10周：数据增强●难度：夯实基础⭐⭐●语言：Python3、TensorFlow2要求：学会在代码中使用数据增强手段来提高acc

夜好安静·2022-11-20 01:02

python生成loss/acc训练曲线

根据训练模型的工作日志生成loss(acc)曲线准备数据利用excel将工作日志中的iter、loss、acc分别提出来单独放置文本文件中，获得iter.txt、acc.txt和loss.txtloss

§汤(^_^）园§·2022-11-20 01:55

可视化学习笔记7-将训练的loss，acc结果生成npy格式，读取npy利用matplotlib.pyplot绘图。（附结果图）

生成loss.npy和acc.npy代码如下：running_loss=0.0loss=loss_function(logits,labels.to(device))running_loss+

李卓璐·2022-11-20 01:09

深度学习第10周，数据增强