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如何为决策边界图拆分测试和训练数据？

决策边界图拆分测试和训练数据的方法可以通过以下步骤实现：

确定决策边界图的目标：首先，需要明确决策边界图的用途和目标。决策边界图通常用于分类问题，帮助确定不同类别之间的分界线。例如，可以使用决策边界图来区分垃圾邮件和正常邮件。
收集和准备数据：为了构建决策边界图，需要收集具有不同类别标签的数据集。数据集应包含用于训练和测试的样本数据。确保数据集的质量和多样性，以提高模型的准确性和泛化能力。
数据预处理：在拆分测试和训练数据之前，需要对数据进行预处理。这包括数据清洗、特征选择、特征缩放等步骤，以确保数据的一致性和可用性。
划分训练和测试数据集：将数据集划分为训练集和测试集是为了评估模型的性能和泛化能力。常见的划分方法包括随机划分、交叉验证等。确保训练集和测试集的分布相似，以避免模型在测试集上的过拟合。
构建决策边界图模型：选择适当的机器学习算法或深度学习模型来构建决策边界图。常见的算法包括逻辑回归、支持向量机、决策树等。根据数据集的特点和问题的需求，选择最合适的模型。
训练模型：使用训练数据集对模型进行训练。通过迭代优化模型参数，使模型能够准确地学习和预测不同类别之间的边界。
测试模型：使用测试数据集对训练好的模型进行评估。计算模型的准确率、召回率、F1分数等指标，评估模型的性能和泛化能力。
调整模型和数据：根据测试结果，对模型进行调整和优化。可能需要调整模型的超参数、增加更多的训练数据或改进数据预处理方法。
应用决策边界图：在模型经过验证并达到预期性能后，可以将其应用于实际场景中。根据决策边界图，对新的样本数据进行分类预测。

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腾讯优图CVPR 2022丨无监督预训练下的视频场景分割

主要研究动机如下： 01 在大量未标注的长视频数据上，对特征提取器进行预训练，使得模型能捕捉和建模长视频中的时序依赖关系和内容主题相关性。...以输入长度为B * Shot-Len * N 长度的数据为例（B为批次大小，Shot-Len为单个批次中处理的镜头个数，N为镜头特征的维度），场景边界模型输出为B * 2，即对镜头中心边界进行建模。...图8 各算法在MovieNet-SceneSeg数据集上 VSS任务上的效果正样本选择消融实验使用ResNet50作为特征提取器的backbone和MoCo v2作为预训练框架，对分析的正样本选择范式进行消融实验...图9 各正样本选择策略的收敛曲线和下游任务效果示意图泛化性实验该实验分为两组，分别为：将预训练好的特征直接运用到大规模多模态的监督模型（LGSS）上与测试下游模型的迁移能力，如图10所示。...图10 泛化性实验结果可视化实验为了测试算法预训练好的模型是否有良好的镜头语义内聚性，本文还设计了镜头检索实验，从图11检索结果可以看到，使用提出的算法检索出的镜头具有更好一致性。

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