在CNN中，5折交叉验证的准确性存在很大差异的可能原因是什么？ - 腾讯云开发者社区

其中一个重要原因可能是机器视觉、自然语言处理或EEG 解码中分类器的设置相对固定，通常使用一个或多个全连接层进行分类。...另一个有趣的现象是, Weight-Freezing能全面提升EEGNet, Shallow-ConvNet和LMDA-Net的分类表现, 尽管这三个解码架构具有很大的差异性, 但是Weight-Freezing...这么做的考量有两点: (1) 验证集的划分具有随机性, 因为EEG是非稳态数据, 不同验证集的选取带来的结果差异性大, 算法复现难度大. (2) EEG训练数据稀少, 在训练集中划分验证集会一定程度上减少训练样本的数量...需不需要使用交叉验证? 在Weight-Freezing中, 我们同样延续了LMDA-Net的测试条件, 即不进行交叉验证....交叉验证同设置验证集具有相同的问题, 即交叉验证也具有随机性, 这种随机性会影响EEG解码的准确率,以及算法的可重复性.

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基于转移学习的图像识别

01.前言我们希望编写一个简单的算法用来识别狗狗的品种，假设我们想知道这只狗是什么品种。 ? 算法该如何分辨这只狗可能属于哪个品种？...我们希望该网络可以判断出图片中狗狗最有可能的品种，但不幸的是它只有5％的测试集准确度，可以说非常不准确了。此外，经过20次迭代后在验证集上的平均损失约为4.5，已经很高了。...从预先训练的模型中转移学习Keras是一个基于Python的深度学习库，已经为我们编译了多个训练好了的模型。在本练习中，我们将研究两种常见的预训练模型：VGG16和Resnet50。...我们添加了额外的损失和密集层，以减少过度拟合。CNN首先使用卷积层的部分原因是为了避免这种过度拟合。...但是，训练和验证集损失之间的差距更大，这意味着该模型可能会更多地拟合数据，即高方差。我们之前提出了一个全连接层来进行测试。但是，看到所有模型的差异都很大。

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使用NTS理解细粒度图像分类

开始的时候，我使用标准的pre-trained模型，并尝试了不同的调整，在manufacturer上能得到66%的验证准确性，在variant上可以得到42%的准确率，尝试了NTS后，在variant上第一次就可以得到...导航到可能的信息区域可以看作是在R-CNN论文中引入的区域建议网络(RPN)的问题，我将在这里讨论它的相关性。第1节：区域建议在讨论区域建议如何在NTS上实施之前，我应该先简单介绍一下它的起源。...我们可以使用这种算法，但缺点是它可能会检查许多这样的没有物体的窗口，因此提出了R-CNN算法。 ii) R-CNN：在这个方法中进行分割算法，获取可能包含物体的区域，只在这些区域上运行分类器。...---- 第2节：NTS中的区域建议是什么样的？...CONCAT LOSS：在Scrutinizer网络中，我们从原始图像特征和建议区域特征CONCAT，输入到这个分类交叉熵损失中国，输出图像的标签。

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Brief Bioinform | 最新深度学习癌症药敏预测算法评测

通过交叉验证获得每一折作为测试集时的预测结果，然后计算在两类共九个指标上的评价结果。...基于细胞系数据评估各种算法对每个药物的预测能力药物的可预测性不同药物的可预测性存在差异，于是作者根据单个药物水平的预测值和真实IC50的秩相关系数（SCC）对药物进行聚类，得到一组各种算法都能预测正确的药物...由于细胞系和患者的差异，各种模型迁移到患者时，准确性都有一定程度的下降（图6A-B）。但是CRDNN和TGSA仍然可以在部分药物上对有效和无效患者进行区分。...两个方法中所用的图的拓扑结构是固定的，如果采用结构变化的图来表征细胞系，可能进一步提高模型准确率。在患者数据上的泛化性能有很大的提升空间，迁移学习技术可能会提供更好的解决方案。...单细胞测序技术使探索细胞亚群的药物响应成为可能。在未来，可能会在新的计算框架（例如多实例学习）下利用单细胞测序数据进行药物反应预测。

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Kaggle X光肺炎检测比赛第二名方案解析 | CVPR 2020 Workshop

简介肺炎约占全世界5岁以下儿童死亡原因总数的16％，是世界领先的幼儿死亡原因。仅在美国，每年约有100万成年人因肺炎在医院接受治疗，并有5万人死于这种疾病。...通常，肺部充满空气，当某人患有肺炎时，肺中的空气被其他物质所替代，即肺不透明症是指优先减弱X射线束的区域，因此在CXR上比应有的区域更不透明，这表明该区域的肺组织可能不健康。...SE-ResNext体系结构取得了该数据集的最佳性能，并且在准确性和复杂性之间取得了良好的折衷。 ?...验证集的最佳NMS阈值在各个时期之间存在显着差异，取决于模型，其最佳范围在0.45和1之间。 ?...结果优化检测模型的结果可能在各个epoch之间发生显着变化，并且很大程度上取决于阈值。在应用NMS算法和优化阈值之前，将相同模型的4折交叉验证的输出合并。 ?

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深度学习「CV」学习实践指南！

这种方式的优点是验证集精度比较可靠，训练K次可以得到K个有多样性差异的模型；CV验证的缺点是需要训练K次，不适合数据量很大的情况。...因为数据中往往可能存在异常值，而且了解它们的分布可以有利于我们找到一个更好的模型。 2....尽可能评估自己（人类）的准确性并与之进行比较；可视化预测动态。在训练过程中可视化固定测试批次上的模型预测。这些预测如何运动的“动力”将对训练的进行方式有非常好的直觉。...十折交叉验证由于深度学习模型一般需要较长的训练周期，如果硬件设备不允许建议选取留出法，如果需要追求精度可以使用交叉验证的方法。十折交叉验证用来测试算法准确性。...每次试验都会得出相应的正确率（或差错率）。十次的结果的正确率（或差错率）的平均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次十折交叉验证（例如十次十折交叉验证），再求其均值，作为对算法准确性的估计。

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11个重要的机器学习模型评估指标

这7种方法在数据科学中具有统计学意义。但是，随着机器学习的到来，我们现在拥有更强大的模型选择方法。没错！现在来谈论一下交叉验证。虽然交叉验证不是真正的评估指标，会公开用于传达模型的准确性。...下一节中，笔者将讨论在真正了解测试结果之前，如何判断解决方案是否过度拟合。概念：交叉验证交叉验证是任何类型数据建模中最重要的概念之一。...其余人口用于及时验证。上述方法会有不好的一面吗？这种方法一个消极面就是在训练模型时丢失了大量数据。因此，模型的偏差会很大。这不会给系数做出最佳估测。那么下一个最佳选择是什么？...如果k次建模中的每一次的性能指标彼此接近，那么指标的均值最高。在Kaggle比赛中，你可能更多地依赖交叉验证分数而不是Kaggle公共分数。这样就能确保公共分数不单单是偶然出现。...k折交叉验证为我们提供了一种使用单个数据点的方法，可以在很大程度上减少选择偏差。同时，K折交叉验证可以与任何建模技术一起使用。此外，本文中介绍的指标标准是分类和回归问题中评估最常用的指标标准。

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机器学习-2：MachineLN之模型评估

回想上学时候我们基本接受的都是被动接收知识，其实教的再好都不如好的提问，学习独立思考的能力，我学习的很多东西不是在课堂上老师所谓的教，而是在面试过程中面试官的提问，在项目中老板的提问、客户的提问，每次我都能学到很多东西...，譬如我们看到loss一直波动比较大，我们很自然的会想到是你的学习率太大了吧，后来loss开始波动很大，回来慢慢的平稳下降，这可能是数据分布的影响，可能是你样本的预处理方式；个人喜欢看loss，而准确率有时候在很长时间里波动不会很大...使随机使神经元失活，相当于把一个复杂的模型拆分开，测试后时候凑到一起，集成学习的思想，又刹不住闸了。。。）。（3）还要观察训练样本和测试样本的分布是否一致。（4）交叉验证。...很多人都说：loss不再怎么变化，或者准确率不再怎么变化，ML书中一般都是交叉验证选最好的，但是dl中往往是选择什么时候停止，其实真实的情况往往是这个样子的（如下图），开始模型是欠拟合的，随着迭代次数的增多...（6）总结模型评估还是很重要的，但注意不同的标准可能评估的结果有点差异，还想简单提一下，偏差和方差的问题，后面的学习中可能会用到，先看一下这张图（其实就是上面那张图），其实我们模型的误差Error

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吴恩达最新医学 AI 成果：利用 AI 提高脑动脉瘤检测准确率，显著减少临床医生诊断时间

在2018年8月13日和2018年10月4日之间，无论是否有模型增强，8名临床医生在使用随机顺序和14天清洗期的交叉设计中诊断出测试集上存在动脉瘤。...从在2003年至2017年期间在斯坦福大学医学中心进行的9455次计算机断层扫描血管造影（CTA）检查中挑选了818例经过专业的放射学家验证的病例。...在本研究中，我们采用交叉研究设计，研究了深度学习模型增强临床医生使用CTA检测脑动脉瘤的能力。随着模型的增强，临床医生的敏感性、准确性和评分员信度显著提高。特异性和诊断时间无统计学差异。...除了在诊断CTA检查时显着提高临床医生的准确性之外，还可以使用自动化动脉瘤检测工具（例如本研究中提供的检测工具）来确定工作流程的优先级，以便那些更有可能是阳性的检查能够得到及时的专家诊断，从而可能缩短治疗时间并获得更有利的结果...研究表明，基于CTA的动脉瘤检测的评分员信度的差异很大，其中评估间可靠度指标范围为0.37至0.856，评估水平因动脉瘤大小和个体放射科医师经验而异。

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图像分类在乳腺癌检测中的应用

01.概述癌症是人类主要的死亡原因之一，仅次于心脏病[A]。美国2017年近60万人死于癌症。乳腺癌在癌症排行榜中排名第二，也是女性最常见的疾病。组织学检查通常是患者癌症治疗过程中的转折点。...这些变化对人眼来说可能并不明显，但是它们可能会影响CNN的重要特征并导致模型性能下降。因此，重要的是要开发一种能够适应域之间差异的鲁棒算法。...因此，CNN的输入是所有224x224像素的RGB值。ResNet34模型架构经过十个阶段的培训；并记录了从原始BreakHist数据集中提取的验证集上模型的准确性。...确定了该模型在验证集上的准确性。然后，在ICIAR数据集上测试了该模型，以确定增强后的图像是否提高了我们在不同领域中检测癌症的能力。...该项目证明了CNN模型可能非常脆弱，领域适应性至关重要，并强调了鲁棒性的需求，尤其是在医疗领域，决策可能会对患者的生活产生重大影响。

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应用深度学习进行乳腺癌检测

01.概述癌症是人类主要的死亡原因之一，仅次于心脏病[A]。美国2017年近60万人死于癌症。乳腺癌在癌症排行榜中排名第二，也是女性最常见的疾病。组织学检查通常是患者癌症治疗过程中的转折点。...这些变化对人眼来说可能并不明显，但是它们可能会影响CNN的重要特征并导致模型性能下降。因此，重要的是要开发一种能够适应域之间差异的鲁棒算法。...理想中，不同的颜色和结构足以识别组织异常。但是，染色组织的确切阴影可能会根据变量（例如年龄，染色化学物质的浓度，湿度和样本大小）而变化（图1）。这些颜色变化可能会使CNN模型分辨不清。...因此，CNN的输入是所有224x224像素的RGB值。ResNet34模型架构经过十个阶段的培训；并记录了从原始BreakHist数据集中提取的验证集上模型的准确性。...确定了该模型在验证集上的准确性。然后，在ICIAR数据集上测试了该模型，以确定增强后的图像是否提高了我们在不同领域中检测癌症的能力。

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通俗讲解集成学习算法！

介绍两个重要的Boosting算法：自适应提升(adaboost)和梯度提升(gradient boosting)。简而言之，这两种元算法在顺序化的过程中创建和聚合弱学习器的方式存在差异。...堆叠法(Stacking) 堆叠法Stacking与Bagging和Boosting主要存在两方面的差异。...十折交叉验证由于深度学习模型一般需要较长的训练周期，如果硬件设备不允许建议选取留出法，如果需要追求精度可以使用交叉验证的方法。十折交叉验证用来测试算法准确性。...每次试验都会得出相应的正确率（或差错率）。十次的结果的正确率（或差错率）的平均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次十折交叉验证（例如十次十折交叉验证），再求其均值，作为对算法准确性的估计。...下面假设构建了十折交叉验证，训练得到十个CNN模型。 ?

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通俗讲解集成学习算法！

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Nature子刊：用于阿尔茨海默病痴呆评估的多模态深度学习模型

作者的工作证明了使用既定的医学诊断标准验证计算预测的方法。介绍阿尔茨海默病（AD）是全球痴呆症的最常见原因，未来由于人口老龄化导致的病例数量增加可能会加剧对现有的医疗服务需求。...c，d融合模型中具有最高平均绝对SHAP值的15个特征分别用于COG和ADD任务，分别在交叉验证轮次（n =5）。覆盖在条形图上的误差条以数据的平均值为中心，并扩展了+/-一个标准差。...尽管作者使用来自基于人群的队列（即FHS）的数据验证了各种模型，但多模式分析框架有可能降低不太常见的痴呆症的诊断准确性。...虽然遗传状态（APOEε4等位基因）或脑脊液测量值等某些特征具有很大的预测价值，但作者故意不将它们包括在模型开发中，因为它们不是痴呆症标准临床检查的一部分。...模型性能的置信区间是通过假设AUC和AP值在交叉验证实验中的正态分布来计算的，该实验使用具有4个自由度的t-student分布。

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目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作

那么造成two-stage效果好，one-stage效果偏差的本质原因是什么呢？...的IOU<0.3的做负样本，这拉大正负样本间的差异； FPN的RPN最后的输出会控制在1000-2000个之间，控制样本数量； FPN组合每一次用于训练的minibatch，正负样本比例为1:3。...a)中，对于平衡交叉熵损失，在时，效果是最好的，这符合我们在上面分析的结果可以抑制负样本，但是在Focal loss中和的时候，效果最好，这可能是因为的引入，影响了的选取...在YOLO的文章中，我们就说起过RPN和YOLO的区别，当RPN不再只做有没有物体的分类，而是做是什么物体的类别判断，那一个RPN就能完成整套目标检测任务。...这个思路就在RetinaNet里被使用了，RetinaNet中相当于舍弃了FPN中的Fast R-CNN，改变了FPN中的RPN网络直接做类别的预测。

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使用深度学习进行分心驾驶检测

结果—在3个时间段内进行验证时，损失0.014，准确性为99.6％。图：初始模型结果考虑了一下意外构建世界上最好的CNN架构的一秒钟。因此使用此模型预测了未标记测试集的类。...有时来自两个不同类别的图像之间的差异可能非常细微。在这种情况下，通过不同角度对同一幅图像进行多次查看会有所帮助。...MobileNet在测试设备上的损失最小比较最佳模型尽管上面的每种体系结构都带来了很好的效果，但是每种模型对于单个类的性能还是存在很大差异的。...“绿色”和“红色”表示准确度从高到低集成模型现在有了7个最佳模型，这些模型之间的后验概率差异很大，尝试了多种集成技术来进一步改善对数损失。...在此过程中，模型可能将准确性提高几个时期，然后开始偏离。训练结束时存储的最终权重将不是最佳值，它们可能不会给出最小的对数损失。

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Keras文本分类实战（下）

词嵌入（word embedding）是什么 文本也被视为一种序列化的数据形式，类似于天气数据或财务数据中的时间序列数据。在之前的BOW模型中，了解了如何将整个单词序列表示为单个特征向量。...通过这种方式，对于每个单词，只要它在词汇表中存在，就会将该单词在相应的位置设置为1，而向量中其它的位置设置为0。但这种方式可能为每个单词创建相当大的向量，且不会提供任何其他信息，例如单词之间的关系。...卷积神经网络的准确度和损失从上可以看到，其准确率最高为80％，表现并不是很理想，造成这样的原因可能是：没有足够的训练样本拥有的数据并不能很好地概括现实缺乏对调整超参数的关注 CNN网络一般适合在大型训练集上使用...常用的方法有k折交叉验证（k-fold cross-validation）和嵌套交叉验证（ nested cross-validation ），这里实现k折交叉验证法。...，测试精度高于训练精度，这可能是因为在交叉验证期间得分存在很大差异。

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Image Classification

但要是两张图片差异过大，那结果也会变得很大。 ---- 考虑一下我们应该如何用代码实现这个分类器。...例如，在5份交叉检验中，我们会把训练集分成5等分，用其中的4用作训练，1个用作验证。接着，我们循环选择哪一个用作验证，评估性能，并最后取5次验证得到的性能的平均值作为算法的验证结果。...如果我们把训练集额外多分5份，则会看到更加平滑的曲线（即噪声更少）。 ---- In practice. 在实际应用中，人们不是很喜欢用交叉检验，一般只会简单地划分验证集，因为交叉检验很耗费计算资源。...训练集被均分（例如这里的五等分）。1-4份变成训练集，剩下一份（黄色的那一份）用作验证集来调优超参。而在交叉检验中，各份会轮流作为验证集，具体参考5份交叉检验。...注意到，这些图像的背景而不是他们的语义，对他们在坐标中的位置影响很大。点击这里查看更大图片。

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深入浅出——搞懂卷积神经网络的过拟合、梯度弥散、batchsize的影响的问题（二）

１.２　造成过拟合的原因　　过拟合其中一个可能的成因就是模型的vc维过高，使用了过强的模型复杂度(model complexity)的能力。...（L2正则化） 2.适当的stopping criterion（验证集）３.Cross-validation with some patterns 交叉验证方法在可获得额外的数据提供验证集合时工作得很好...,但是小训练集合的过度拟合问题更为严重 k-fold交叉方法: 　　把训练样例分成k份,然后进行k次交叉验证过程,每次使用不同的一份作为验证集合,其余k-1份合并作为训练集合.每个样例会在一次实验中被用作验证样例...,在k-1次实验中被用作训练样例;每次实验中,使用上面讨论的交叉验证过程来决定在验证集合上取得最佳性能的迭代次数n*,然后计算这些迭代次数的均值,作为最终需要的迭代次数。...另外对CNN的“权值共享”策略，BN还有其对应的做法（详见文中3.2节）。　　那BN到底是什么原理呢？说到底还是为了防止“梯度弥散”。关于梯度弥散，大家都知道一个简单的栗子：。

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2021 年 8 月推荐阅读的四篇深度学习论文

这可能是由于自适应方法（例如 Adam）的隐式学习率计划。添加未调整的学习率计划可以提高性能，但相关的差异很大。 Adam仍然是一个强大的基线。较新的方法未能在所有的测试中胜过它。...对于基于 CNN 的分类器，他们观察到与对象和部件相关的单元出现在较晚的层中，而较早的层主要与颜色相关联。作者表明，此类神经元对于网络的分类准确性非常重要，并且它们的消融会损害性能。...另一方面，对于生成器网络，在较早的层中可以更频繁地找到对象/部分神经元，而较晚的层则专注于颜色。这突出了通过训练来区分和必须生成场景的网络的信息流的差异。...它质疑过度参数化在优化网络中的作用。但为什么会这样呢？理论基础是什么，什么决定了稀疏程度？Larsen等人 (2021) 基于达到期望损失子水平集的成功概率推导了一个理论。...作者证明了一个强大的定理，它将戈登逃逸定理（Gordon’s Escape Theorem ）推广到一般集合。在主要结果中强调了相变在成功概率的存在。如果从更好的初始化开始时，需要更少的维度。

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脑电公开数据集解码准确率再创新高, Weight-Freezing立大功

基于转移学习的图像识别

使用NTS理解细粒度图像分类

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