首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布

深度应用

专栏成员
242
文章
498520
阅读量
35
订阅数
『深度概念』理解多标签图像分类任务的MAP评价方法
多标签图像分类(Multi-label Image Classification)任务中图片的标签不止一个,因此评价不能用普通单标签图像分类的标准,即mean accuracy,该任务采用的是和信息检索中类似的方法—mAP(mean Average Precision)。AP衡量的是学出来的模型在每个类别上的好坏,mAP衡量的是学出的模型在所有类别上的好坏,得到AP后mAP的计算就变得很简单了,就是取所有AP的平均值。
小宋是呢
2020-08-12
2.2K0
『深度应用』人脸识别最新进展及发展方向
简单来讲,人脸识别这个问题,就是给定两个人脸,然后判定他们是不是同一个人,这是它最原始的定义。它有很多应用场景,比如银行柜台、海关、手机解锁、酒店入住、网吧认证,会查身份证跟你是不是同一个人。这个应用的主要特点是,在大多数场景下都需要你先提供一个证件,然后跟自己的人脸做比对。手机解锁可能是个例外,但也要求你提前注册一张人脸,然后再进行比对。这是最原始的形式,由用户直接提供需要对比的两个人脸。这也是最简单的形式,相当于做一个二分类。
小宋是呢
2019-07-02
1.2K0
[深度概念]·K-Fold 交叉验证 (Cross-Validation)的理解与应用
在机器学习建模过程中,通行的做法通常是将数据分为训练集和测试集。测试集是与训练独立的数据,完全不参与训练,用于最终模型的评估。在训练过程中,经常会出现过拟合的问题,就是模型可以很好的匹配训练数据,却不能很好在预测训练集外的数据。如果此时就使用测试数据来调整模型参数,就相当于在训练时已知部分测试数据的信息,会影响最终评估结果的准确性。通常的做法是在训练数据再中分出一部分做为验证(Validation)数据,用来评估模型的训练效果。
小宋是呢
2019-06-27
3K0
『深度应用』一文搞懂深度学习人脸识别模型开发流程
度量学习(Metric Learning),也称距离度量学习(Distance Metric Learning,DML) 属于机器学习的一种。其本质就是相似度的学习,也可以认为距离学习。因为在一定条件下,相似度和距离可以相互转换。比如在空间坐标的两条向量,既可以用余弦相似度的大小,也可以使用欧式距离的远近来衡量相似程度。
小宋是呢
2019-06-27
9400
[Python工具]pdf表格提取camelot安装教程
.每一个表格数据是一个panda的dataframe,从而可以很方便的集成到ETL和数据分析工作流中
小宋是呢
2019-06-27
3.1K0
没有更多了
社区活动
【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪,探寻中国数据库50年的发展历程
Python精品学习库
代码在线跑,知识轻松学
博客搬家 | 分享价值百万资源包
自行/邀约他人一键搬运博客,速成社区影响力并领取好礼
技术创作特训营·精选知识专栏
往期视频·千货材料·成员作品 最新动态
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档