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沙龙
1
回答
如何
使用
PyTorch
将
数据
从一
个
目录
拆
分为
训练
集
和
测试
集
?
、
、
、
、
我有一
个
数据
文件夹,它没有
将
数据
拆分到
训练
和
测试
文件夹中。
如何
将
数据
拆分成
训练
集
和
测试
集
?标签来自文件的名称,因此任何按该顺序进行的更改都必须包括标签。我想在
使用
ImageFolder之前拆分
数据
,这样就可以在
训练
和
测试
数据</em
浏览 50
提问于2020-05-04
得票数 0
1
回答
经过
训练
的模型在整个
数据
集
上表现更差。
、
、
、
、
我
使用
pytorch
作为
训练
框架
和
官方的示例,用我的自定义
数据
集
训练
图像分类模型。我的模型在<
浏览 0
提问于2021-09-24
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在
训练
时期
使用
测试
数据
集
的
PyTorch
教程
、
、
、
在
PyTorch
官方教程中:OPTIMIZING MODEL PARAMETERS。
数据
集
被划
分为
训练
数据
和
测试
数据
。然而,在每个时期都
使用
了
测试
数据
集
。
测试
数据
集
不应该只
使用
一次来评估最终模型吗?或者在本教程中,“
测试
数据
集
”实际上是“验
浏览 29
提问于2021-09-09
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在CNN中创建一
个
百分比
、
、
如果我想预测“
训练
数据
与
测试
数据
的匹配程度”以及输出中出现的百分比,我
如何
在CNN中打印百分比。
浏览 5
提问于2022-08-15
得票数 0
2
回答
使用
验证、培训
和
测试
集
之间的顺序
、
、
在中,这似乎意味着顺序应该是: 然而,在我看来,这似乎很奇怪:如果您还没有选择您的超参数(在这种情况下是多项式度),那么
如何
将</em
浏览 1
提问于2019-01-10
得票数 1
回答已采纳
2
回答
在scikit中分割
数据
-学习
、
、
、
、
我知道
如何
使用
train_test_split
将
数据
集
拆
分为
训练
集
和
测试
集
,但是否可以
将
数据
集
分成三
个
不同的集合,即“列车
集
”、“
测试
集
”
和
“验证
集
”。举个例子就够了。
浏览 0
提问于2016-08-20
得票数 0
回答已采纳
2
回答
神经网络
训练
时交叉验证?
、
、
训练
神经网络时的标准设置似乎是
将
数据
分割成
训练
集
和
测试
集
,并一直运行到
测试
集
上的分数停止提高为止。现在,问题是:
测试
分数中存在一定数量的噪声,因此单个最佳分数可能不符合网络状态,而网络状态最有可能是新
数据
上的最佳状态。我见过一些论文指出
训练
中的一
个
特定时代或迭代是“交叉验证最好的”,但我不知道这是
如何
确定的(论文没有提供任何细节
浏览 0
提问于2016-04-09
得票数 6
回答已采纳
1
回答
加载图像的最快方法是什么?
将
每个图像保存为.npz文件格式并加载.npz而不是.jpg
如何
?它会提高速度吗?
浏览 0
提问于2017-12-05
得票数 6
1
回答
关于团体归属的培训
和
测试
集
我在R中
使用
下面的函数将受试者/样本分割成
训练
和
测试
集
,它工作得很好。然而,在我的
数据
集中,受试者被
分为
两组(病人和对照组),因此,我希望
将
数据
分成两组,同时保持每个培训
和
测试
集中患者
和
对照组所占比例与完整
数据
集
的比例相同。我怎样才能在R中做到这一点?
如何
修改以下功能,使其在
将
数据
拆
浏览 3
提问于2013-09-22
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何
在
使用
CIFAR10
将
培训
数据
集
拆
分为
训练
集
和
验证
集
之后,
使用
PyTorch
来增强
数据
?
、
、
、
、
在对CIFAR10进行
PyTorch
分类时,通常有50,000
个
训练
样本
和
10,000
个
测试
样本。但是,如果我需要创建一
个
验证
集
,我可以
将
训练
集
分成40000
个
训练
样本
和
10000
个
验证样本。BATCH_SIZE, shuffle= True, num_workers= 2) 通常,在transforms.Compose函数(即
浏览 2
提问于2019-11-04
得票数 2
回答已采纳
2
回答
数据
集
随机样本上超参数整定的缺点
、
、
、
我经常
使用
非常大的
数据
集
,在构建机器学习模型时检查所有相关的超参数组合是不切实际的。我正在考虑随机采样
数据
集
,然后
使用
该示例执行超参数调优。然后,我将
使用
所选的超参数
使用
完整的
数据
集
来
训练
/
测试
模型。 这种方法的缺点是什么?
浏览 0
提问于2019-01-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何
从UCI给定的标准
数据
集
生成
训练
和
测试
数据
集
、
我有一
个
包含699行
和
11
个
属性(包括class属性)的癌症
数据
集
。
如何
将
数据
集
划
分为
训练
数据
集
和
测试
数据
集
?我知道下面的事情。它们是真的吗?(1)选择初始150行用于
测试
,剩余549行用于
训练
(2)选择初始549行用于
训练
,剩余150行用
浏览 3
提问于2016-07-01
得票数 0
1
回答
为什么不在RandomizedSearchCV中评估过
测试
拟合结果?
、
、
、
我正在尝试在sklearn中优化分类器
和
回归方法的hiperparameters。我有
个
问题。为什么在评估结果时,您选择例如最佳
训练
精度,而不是在
测试
中评估此结果,并
使用
其他
训练
精度迭代其他值以获得最佳
测试
精度?因为很明显,用于最佳
训练
精度的参数与用于最佳
测试
精度的参数不同。 谢谢!
浏览 1
提问于2019-09-18
得票数 0
2
回答
在Keras中,x_train
和
x_test有什么区别?
、
、
我看了几个教程来深入研究Keras,以便
使用
卷积神经网络进行深入学习。在本教程(以及Keras的官方文档中)中,MNIST
数据
集
的加载方式如下:然而,没有解释为什么我们有两
个
元组的
数据
。我的问题是:什么是x_train
和
y_train ,以及它们与 x_test
和
y_test cou
浏览 0
提问于2017-09-29
得票数 13
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2
回答
如何
拆分Tensorflow
数据
集
?
、
我有一
个
基于一
个
.tfrecord文件的tensorflow
数据
集
。
如何
将
数据
集
拆
分为
测试
数据
集
和
训练
数据
集
?例如,70%的
训练
和
30%的
测试
?另外,我正在
使用
一
个
tfrecord文件。
浏览 4
提问于2018-07-02
得票数 36
回答已采纳
2
回答
训练
精度很高,验证精度很高,但
测试
集
的精度很低。
、
、
、
、
我已经
将
数据
集
(大约28K图像)划
分为
75%的
训练
集
和
25%的
测试
集
。然后,我随机抽取了15%的培训
集
和
15%的
测试
集
来创建验证
集
。目标是
将
图像
分为
两类。精确的图像样本不能共享。但它
和
附件中的那个相似。我
使用
这个模型:带有imagenet权重的VGG19,最后两层,可
浏览 3
提问于2019-01-16
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何
在
训练
和
验证
集
上输入后
使用
交叉验证?
、
、
目前,我已经获得了大约800
个
实例的
数据
集
。我将其拆
分为
训练
集
和
验证
集
,因为缺少值,所以我
使用
sklearn中的SimpleImputer,并对
训练
集
进行fit_transform-ed,然后对
测试
集
进行转换。我这样做是因为如果我想预测新的实例,如果有缺失值,那么我需要用我估算
测试
集
的方法来估算它。现在我想
使用
浏览 30
提问于2018-12-18
得票数 3
1
回答
随着更多的
数据
变得可用,您
如何
改进机器学习模型?
、
大多数有监督机器学习问题的基本过程是
将
数据
集
分为
训练
集
和
测试
集
,然后在
训练
集
上
训练
模型,并在
测试
集
上评估其性能。但在许多(大多数)环境中,例如疾病诊断,将来会有更多的
数据
可用。我
如何
使用
它来改进模型?我需要从头开始重新
训练
吗?如果是这样的话,什么时候是重新
训练</em
浏览 1
提问于2021-02-17
得票数 0
1
回答
不
使用
row.name组合
数据
集
、
、
我
从一
个
data.frame (或data_frame)开始,其中包含我的因变量Y变量、独立的X变量
和
一些"Z“变量--这是我在建模练习中不需要的额外列。我想做的是:将该
数据
集
分解为随机
训练
和
测试
集
;
使用
该模型对
训练
集
和
测试
<
浏览 0
提问于2015-02-28
得票数 1
回答已采纳
2
回答
在分裂成列车
和
测试
集
之前或之后应用平均编码
、
、
我有一
个
包含50000
个
观测
数据
的
数据
集
,其中列的基数很高。对它们进行编码的最佳方法是平均编码,然后
使用
正则化。我将
使用
简历而不是平滑。但是当我看到人们
使用
它的时候,他们会在火车
和
测试
装置上
使用
它。应该先将
数据
集
拆
分为
训练
集
和
测试
集
,然后对其进行编码,还是可
浏览 0
提问于2019-05-19
得票数 3
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