rcnn准确率

Python 机器学习 基础 之 模型评估与改进 【评估指标与评分】的简单说明

的简单说明目录Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明一、简单介绍二、评估指标与评分1、牢记最终目标2、二分类指标1）错误类型2）不平衡数据集3）混淆矩阵4）考虑不确定性5）准确率
仙魁XAN·2025-03-06 18:38

深度学习分类回归（衣帽数据集）

一、步骤1加载数据集fashion_minst2搭建classNeuralNetwork模型3设置损失函数，优化器4编写评估函数5编写训练函数6开始训练7绘制损失，准确率曲线二、代码导包，打印版本号：importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt
何仙鸟·2025-03-06 16:24

深度学习实战：用TensorFlow构建高效CNN的完整指南

本文将以工业级实践标准，带您从零构建一个在CIFAR-10数据集上达到90%+准确率的CNN模型，深入解析TensorFlow2.x的最新特性，并揭秘模型优化的七大核心策略。
芯作者·2025-03-06 11:13

基于opencv答题卡识别判卷

【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LS
深度学习乐园·2025-03-06 10:31

RAG检索增强:知识图谱赋能的高效问答系统

早期的问答系统主要基于模板匹配和关键词匹配等方法，其回答准确率和效率都比较低。近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的问答系统取得了显著的进
AI天才研究院·2025-03-06 06:01

华为面试题及答案——机器学习(二)

（1）模型性能指标准确率（Accuracy）：定义：正确分类的样本数与总样本数之比。适用：当各类样本的数量相对均衡时。精确率（Precision）：定义：预测为正类的样本中实际为正类的比例。
麦当当MDD·2025-03-06 01:15

对“预训练”的理解

在平常的任务或者项目中，我们可能并没有大量数据，只有少量数据，在这时我们就可以通过“借用”有大数据支持的模型的参数，作为基准，这样就能提高效率和准确率。
衣衣困·2025-03-05 18:59

测试是如何跟进和管理 bug

这里我们重点展开讲解Bug定位精确的重要性，通过不断优化测试用例和环境搭建，能显著提高问题定位的准确率和效率，从而大幅降低项目风险和
易成技术团队·2025-03-05 15:58

测试是如何跟进和管理 bug

这里我们重点展开讲解Bug定位精确的重要性，通过不断优化测试用例和环境搭建，能显著提高问题定位的准确率和效率，从而大幅降低项目风险和
·2025-03-05 07:32

Scaling Laws（缩放法则）详解

ScalingLaws（缩放法则）详解1.定义与核心概念ScalingLaws（缩放法则）描述的是模型性能（如准确率、任务表现）与计算资源（模型参数量、训练数据量、训练时间）之间的数学关系。
天一生水water·2025-03-05 05:00

大模型学习笔记-基于《Deep Dive into LLMs like ChatGPT》

当然，模型的输出存在一定的准确率，其结果可能与预期高度相符，也可能偏离较大。构建数据集对于大语言模型（LLM）的训练而言，首先需要构建
XiyouLinux_Kangyijie·2025-03-04 18:33

【python 机器学习】sklearn ROC曲线与AUC指标

加载数据集2.3训练模型2.4预测概率2.5计算FPR、TPR和AUC2.6绘制ROC曲线3.解析ROC曲线和AUC值4.总结sklearnROC曲线与AUC指标在机器学习中，评估分类模型的性能不仅仅依赖于准确率
人才程序员·2025-02-28 06:11

金融风控与医疗影像算法创新前沿

医疗影像诊断领域则依托三维卷积神经网络（3D-CNN）架构，实现了对CT、MRI等多模态影像的精准病灶分割，诊断准确率较传统方法提升23.6%。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

核弹级技术革命——搭配deepseek-r1满血版的腾讯云ai助手（codex）仅用14天独立开发出适配ARM架构的微内核操作系统！

▌DeepSeekProMax：你的全栈智能编程副驾智能补全准确率达92.3%（GitHubCopilot同期数据为84.7%）支持30+主流语言及框架，覆盖Sp
frandiy·2025-02-28 00:53

深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）

但是，尽管在增加了归一化技术的情况下很深的神经网络可以收敛，又出现了另外一个问题，即随着模型深度的增加，模型的准确率反而下
北岛寒沫·2025-02-27 16:50

ai大模型自动化测试-TensorFlow Testing 测试模型实例

可靠性和性能的关键环节，以下将从测试流程、测试内容、测试工具及测试挑战与应对几个方面进行详细介绍：测试流程测试计划制定确定测试目标：明确要测试的AI大模型的具体功能、性能、安全性等方面的目标，例如评估模型在特定任务上的准确率
小赖同学啊·2025-02-26 10:33

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4

虽然在朋友们看来已经很不错了，但小明发现一个问题：当比赛数据越来越多、球队的特征越来越复杂时，模型的准确率提升得很慢。
山海青风·2025-02-26 07:42

Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线

loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程博主微信公众号（左）、Python+智能大数据+AI学习交流群（右）：欢迎关注和加群，大家一起学习交流，共同进步！
诗雨时·2025-02-25 23:15

联邦学习优化驱动医疗诊断新突破

这一技术突破为医学影像识别、病理特征分析等场景提供了新的技术路径，特别是在肿瘤筛查领域，通过迁移学习实现跨病种知识迁移，配合超参数自动调优机制，可使模型在有限标注数据下达到95%以上的病灶识别准确率
智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

人工智能的崛起与未来发展趋势分析

领域应用实例发展现状医疗智能诊断、药物研发提高诊断准确率，缩短研发周期金融风险评估、智能投顾实现个性化服务与高效决策教育自适应学习系统提供个性化学
智能计算研究中心·2025-02-25 03:25

适用于呼叫中心质检的离线ASR模型

优势：预训练模型基于AIShell等中文数据集，准确率高。低延迟，适合实时处理（如质检中的实时监控）。支持GPU/CPU部署，提供Python和C++接口。部署
狂爱代码的码农·2025-02-24 08:07

1秒响应、90%决策准确率！京东商家智能助手的技术探索

第二阶段：京东招商站，单一Agent处理知识库问答和工具调用，准确率低&LLM模型幻觉，场景区分度差。
京东零售技术·2025-02-24 03:01

机器学习基础

了解机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、强化学习、模型评估指标（准确率、召回率、F1分数等）。
dringlestry·2025-02-23 21:50

手写数字识别 neuralnet_mnist.py 代码解读 来自GPT

通过加载训练好的模型（sample_weight.pkl），它对MNIST测试集进行预测，并计算模型的准确率。接下来，我会逐步解析这段代码的主要部分。
阿崽meitoufa·2025-02-22 17:19

MATLAB之相似性度量的二分类实验

实验内容将MIT室内场景数据库中卧室、浴室作为正负样本，利用留出法完成训练集与测试集的划分（比例1：2），并使用测量夹角余弦的方式进行二分类（0为负，1为正），最后给出分类错误率和准确率，并绘制ROC曲线
TU不秃头·2025-02-22 05:44

大模型可以多大程度上代替人类做软件需求分析

大模型在软件需求分析中的应用潜力和代码生成能力可划分为不同维度进行解析：一、需求分析替代范畴的三层模型表层需求解析支持自然语言至用例图/用户故事的结构化转换（75-83%准确率，基于IBM2024案例库数据
workflower·2025-02-22 01:56

Prompt Engineering的重要性

实验表明，经过优化的Prompt可使LLM的需求理解准确率提升28-35%（参照NSF2023需求工程基准测试），通
workflower·2025-02-22 01:26

机器学习课程的常见章节结构

1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证、准确率
zhangfeng1133·2025-02-21 14:24

搭上异常检测准确率99%+！一区秒了！

今天给大家推荐一个创新Max，且不卷的idea：基于Mamba做异常检测！以往的异常检测方法，以基于CNN、Transformer为主。但CNN在处理长距离依赖性方面存在困难，Transformer虽然表现出色，但由于其自注意力机制，计算复杂度较高。而Mamba，则完美弥补了这两者的缺陷，在有效处理长距离依赖性同时，具有线性复杂度，计算资源需求少！在提高模型检测精度和速度方面，一骑绝尘！比如模型A
人工智能学起来·2025-02-20 13:10

吐血整理！训练时数据增强策略调整，让模型性能飙升

训练时数据增强策略调整，让模型性能飙升引言你是否遇到过模型训练效果不佳，明明投入了大量数据，可模型的准确率、泛化能力就是提不上去？其实啊，很多时候问题就出在数据增强策略上。
盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5
岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

DeepSeek为什么超越了OpenAI

这种技术路线选择，使其在医疗诊断、工业质检等垂直场景的准确率达到9
·2025-02-18 17:19

DeepSeek的训练与优化流程

多模态数据融合处理动态数据湖架构：实时摄入互联网文本、科学论文、专利文献、传感器数据等20+数据源日均处理原始数据量达1.2PB，支持200+文件格式自动解析智能清洗流水线：基于大模型的语义去重算法，重复数据识别准确率
程序猿000001号·2025-02-18 17:01

基于AWS云平台的法律AI应用系统开发方案

该方案可实现法律文档处理速度提升300%+，关键信息提取准确率可达92%以上（基于实际测试数据），适合构建企业级法律智能中台。建议采用分阶段实施策略，优先实现文档解析和智能问答模块。
weixin_30777913·2025-02-18 03:04

DeepSeek为什么超越了OpenAI

这种技术路线选择，使其在医疗诊断、工业质检等垂直场景的准确率达到9
·2025-02-16 07:40

双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

双通道CNN作为一种创新的卷积神经网络架构，正引领深度学习领域的新趋势。其核心优势在于并行卷积层设计，能够同时处理更多特征信息，从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。这种架构不仅提高了计算效率，还有效降低了过拟合风险，使其在复杂视觉任务中表现卓越。例如，最新的研究提出了一种名为DDTransUNet的混合网络，结合了Transformer和CNN的优势，通过双分支编码器和双重注意力机制，有效解
沃恩智慧·2025-02-15 03:45

与其他模型相比，DeepSeek Coder 在哪些方面表现得更优秀？

以下是其主要优势的详细分析：1.代码生成能力准确率和速度：DeepSeekCoder在多个开源代码基准测试中（如HumanEval、MultiPL-E、MBPP、DS-1000等）展现了领先的性能，不仅在代码完成的准确性上超越了其他开源模型
百态老人·2025-02-14 06:12

零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程

评估模型：检查模型的准确率，以判断效果是否良好。本章会通过电影评分预测的示例，帮助你快速体验从数据到模型的基本
山海青风·2025-02-14 01:14

让 LLM 来评判 | 评估你的评估结果

注：如果评估模型的输出结果是二元分类，那么评估会相对简单，因为可使用的解释性分类指标有很多(如准确率、召回率和精确率)。
·2025-02-12 00:20

【AI论文】LIMO：推理中少即是多

仅凭817个精心挑选的训练样本，LIMO就在AIME数据集上取得了57.1%的准确率，在MAT
东临碣石82·2025-02-10 16:55

从零开始构建一个大语言模型-第六章第一节

第六章目录6.1不同类型的微调6.2准备数据集6.3创建数据加载器6.4用预训练权重初始化模型6.5添加分类头6.6计算分类损失和准确率6.7在有监督数据上微调模型6.8将大语言模型用作垃圾邮件分类器本章内容涵盖介绍不同的大语言模型微调方法为文本分类准备数据集修改预训练大语言模型以进行微调使用微调后的大语言模型对新数据进行分类到目前为止
释迦呼呼·2025-02-09 18:17

一文搞懂DeepSeek - 开源模型R1

**例如，在AIME2024数学测试中，DeepSeek-R1的准确率接近OpenAIo1-0912的水平；在MAT
程序员辣条·2025-02-09 01:12

DeepSeek-V3 横空出世：推理速度飙升，开源模型新王者诞生！

相较于历史版本，V3在保持高准确率的同时，显著缩短了响应时间。这意味着无论是
霍格沃兹测试开发学社·2025-02-08 13:47

运用Faster RCNN、YOLO经典目标检测算法对滑坡图像进行检测

本次实验采用的操作系统为Ubuntu16.04平台，编程环境基于Python，GPU为NVIDIAGeForce740m，在基于深度学习框架CAFFE下进行实验。实验输出结果
AngeliaZ·2025-02-08 04:10

【神经网络搜索】NasBench301 使用代理模型构建Benchmark

【GiantPandaCV导语】本文介绍的是NAS中的一个benchmark-NASBench301,由automl.org组织发表，其核心思想是针对表格型基准存在的不足提出使用代理模型拟合架构与对应准确率
*pprp*·2025-02-08 03:32

checkpoints(检查点)的作用

),#模型参数'optimizer_state_dict':optimizer.state_dict(),#优化器状态'epoch':epoch,#当前轮次'best_acc':best_acc#最佳准确率
佐左佑右同学·2025-02-07 19:19

Python-玩转数据-凸优化

一、说明最优化问题目前在机器学习，数据挖掘等领域应用非常广泛，因为机器学习简单来说，主要做的就是优化问题，先初始化一下权重参数，然后利用优化方法来优化这个权重，直到准确率不再是上升，迭代停止，那到底什么是最优化问题呢
人猿宇宙·2025-02-06 02:35

DeepSeek-R1 低成本训练的根本原因是？

它在MATH基准测试中，以77.5%的准确率媲美OpenAIo1模型，但训练成本却仅为其三
明哲AI·2025-02-05 11:10

DeepSeek R1重塑行业标准：BIM智能审查效率提升300%的实战解密

、标准不统一、易遗漏等问题，DeepSeekR1框架支持的智能审查系统通过以下技术突破实现革新：多源异构数据融合：支持IFC/RVT/DWG等格式的自动转换语义特征解析引擎：基于深度学习的构件特征识别准确率达
Coderabo·2025-02-04 20:55

Yuan 2.0-M32 是一个基于 Yuan 2.0 架构的双语混合专家 (MoE) 语言模型，旨在以更少的参数和计算量实现更高的准确率

主要创新点：注意力路由器(AttentionRouter):提出了一种新的路由器网络，考虑了专家之间的相关性，从而提高了模型的准确率。
东方佑·2025-02-04 06:01
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