1. 简介 随着神经网络的进一步加深，可能会出现如下问题： （1）梯度消失、梯度爆炸 （2）退化问题--训练集上准确率下降（不等于过拟合--表现为在训练集上表现更好） ResNet是2015年ILSVRC 比赛2015第一名的算法。主要是针对更深的神经网络难以训练的问题，提出了一种残差学习的结构，不 ...
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2020-09-12 21:11:26
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1. 模型定义 将问题转化为数学公式建模 模型就是一个数学公式，例如 w表示权重，b表示偏差，yhat表示预测值≠标签 2. 模型训练 -- 调整最终参数的过程 1. 训练数据（训练集，样本，标签--真实值，特征--用来预测标签的因素x1,x2） 2. 损失函数（衡量标签（真实值）与预测值之间的误差 ...
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2020-09-08 21:06:31
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1、合并所有测试集和训练集的文件： 使用cmd到所在盘下，输入copy *.CSV all_***.csv即可 2、单独提取异常数据列作为csv文件： import csvimport codecs#coding:utf-8with open("G:\\data_release\\train1.0\ ...
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2020-07-13 18:39:46
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sklearn实践（二）：决策树 一、数据处理 继续上次聚类的练习，基于稍作处理的数据，在决策树中，只需划分一下训练集和测试集即可 这里用到的是 sklearn.model_selection.train_test_split() 函数原型：sklearn.model_selection.``tra ...
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2020-07-12 12:08:46
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BN解决方差漂移理论 训练集的数据分布和预测集的数据分布不一致，这样的情况下如果我们在训练集上训练出一个分类器，肯定在预测集上不会取得比较好的效果。这种训练集和预测集样本分布不一致的问题就叫做“covariate shift”现象 训练集和测试集的数据分布不一致，因此训练出来的模型是没有泛化能力的 ...
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2020-07-10 19:12:42
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定义：假设有很多组采样点，每组采样点都拟合一次模型，得到若干组模型。选定某个特征值（非训练集），根据训练出的多个模型会产生多个预测值。这些预测值的平均值和真实值之间的差值代表模型的偏差（bias）；预测值的方差（variance）代表模型的方差。 用图表表示如下： ...
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2020-07-08 19:46:42
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1.步骤 第一步：import 相关模块，如 import tensorflow as tf 第二步：指定输入网络的训练集和测试集，如指定训练集的输入 x_train 和标签y_train，测试集的输入 x_test 和标签 y_test。 第三步：逐层搭建网络结构，model = tf.keras ...
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2020-07-04 20:23:56
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1.loj[6181]某个套路求和题 题意： 从前有个 alpha1022，他在看某本奇妙的书的时候想到了这样一个函数： 然后就有了这样一个问题： 解体思路： 观察发现，$f(i)$的值只有3种：0,-1,1。所以我们可以枚举不同值的方案数来得到答案。 首先考虑最好想的情况：值为0。易证当仅当一个数 ...
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2020-07-03 21:52:51
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写在前面： 时代在变换，测试的领域和技术也在不断的变化着，所以时刻抱着一颗学习的心态，活到老学到老。 最近接触的是AI识别，模型识别方面，对于这个来说，自己绝对是一个门外汉，首先技术人员在讲解的时候，什么测试集、训练集之类的听着就比较晕乎乎。 然后各种的模型，算法及测试的方法，环境等没有任何一个人可 ...
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2020-06-30 14:42:52
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这几天在用matlab中patternnet函数进行目标分类试验的过程中，遇到了一个很奇葩的问题。为这个问题我苦苦纠缠了差不多两天的时间，终于在坚持不懈的调试后，找到了问题所在。下面对这个问题及解决问题的全过程进行描述，防止以后重蹈覆辙。 在模型训练的过程中我将已有数据集按5:3:2的比例分为训练集 ...
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2020-06-29 18:43:29
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