Keras库提供了一种在训练深度学习模型时计算并报告一套标准度量的方法。 除了提供分类和回归问题的标准度量外，Keras还允许在训练深度学习模型时，定义和报告你自定义的度量。...如果你想要跟踪在训练过程中更好地捕捉模型技能的性能度量，这一点尤其有用。 在本教程中，你将学到在Keras训练深度学习模型时，如何使用内置度量以及如何定义和使用自己的度量。...完成本教程后，你将知道： Keras度量的工作原理，以及如何在训练模型时使用它们。 如何在Keras中使用回归和分类度量，并提供实例。 如何在Keras中定义和使用你自定义的度量标准，并提供实例。...你可以通过检查现有度量的代码来了解如何编写自定义的度量。例如，下面是Keras中mean_squared_error损失函数和度量的代码。...具体来说，你学到了： Keras度量如何原理，以及如何配置模型以在训练期间报告度量。 如何使用Keras内置的分类和回归度量。 如何有效地定义和报告自定义度量，同时训练的深度学习模型。
由于它们的有序性，TDNN被作为前馈神经网络实现，而不是递归神经网络。...如何使用开源软件库实现模型 我通常使用Keras来定义神经网络类型的模型，Keras是一个高级神经网络API，用Python编写并且能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。...为了更加精确，我们可以通过绘制如下散点图，查看真实值与预测值来评估模型精度，并计算了误差度量R2得分。 R2得分为0.89，看起来这是真实值和预测值之间的达到了良好匹配。...然而这仅仅是在评估模型性能时选择了错误的精度度量，并产生误导的一个示例。在该示例中，为了证明，我们故意选择了实际上不能实现预测的数据。...那么，为什么该模型似乎正为我们提供非常准确的预测呢？下面我将更详细地回顾一下，这一切都归结为（错误）精确度度量的选择。
随着计算机处理能力的提高，人工智能模型的训练时间并没有缩短，主要是人们对模型精确度要求越来越高。...在本文中，我将介绍如何使用Keras回调（如ModelCheckpoint和EarlyStopping）监控和改进深度学习模型。...keras内置的回调很多，我们也可以自行实现回调类，下面先深入探讨一些比较常用的回调函数，然后再谈谈如何自定义回调。...过拟合是机器学习从业者的噩梦，简单说，就是在训练数据集上精度很高，但在测试数据集上精度很低。解决过拟合有多种手段，有时还需要多种手段并用，其中一种方法是尽早终止训练过程。...LearningRateScheduler 用于定义学习率的变化策略，参数如下： schedule： 一个函数，以epoch数（整数，从0开始计数）和当前学习速率，作为输入，返回一个新的学习速率作为输出
在量化过程中，会根据预先定义的硬件目标将FakeQuantize操作自动插入到模型图中，以生成硬件友好的优化模型。然后，不同的量化算法可以调整FakeQuantize参数或删除一些操作以满足精度标准。...在这里插入图片描述 非对称量化 量化公式由作为可调参数的input_low和input_range参数化： ? 对于权重和激活图下面的量化模式被应用： ?...在验证集的子集上比较量化模型和全精度模型，以便找到目标精度度量中的不匹配项。基于不匹配项提取排名子集。 为了获得每个量化层对精度下降的贡献，执行了逐层排名。...这意味着用户需要将优化代码嵌入到其自己的推理管道中，该管道通常是用于全精度模型的模型验证脚本。在这里，我们描述了如何将其嵌入ImageNet分类任务的示例。...评价方式：如果使用准确性感知优化方法（例如AccuracyAwareQuantization算法）并实现准确性度量计算，则需要使用此方法。可以在示例文件夹中找到“Top 1精确度”度量标准的示例。
这里，我们将展示如何基于混淆矩阵(召回、精度和f1)实现度量，并展示如何在tensorflow 2.2中非常简单地使用它们。...当考虑一个多类问题时，人们常说，如果类是不平衡的，那么准确性就不是一个好的度量标准。虽然这是肯定的，但是当所有的类训练的不完全拟合时，即使数据集是平衡的，准确性也是一个糟糕的度量标准。...用来在训练期间跟踪混淆矩阵的度量，可以用来跟踪类的特定召回、精度和f1，并使用keras按照通常的方式绘制它们。...虽然还有更多的步骤，它们在参考的jupyter笔记本中有所体现，但重要的是实现API并与Keras 训练和测试工作流程的其余部分集成在一起。...这就像实现和update_state一样简单，update_state接受真实的标签和预测，reset_states重新初始化度量。
匹配方法的思想简洁易懂，大家应该也注意到了，匹配方法的核心是如何找到每一个样本 在其他策略组的近邻集合 ；那么一旦提到近邻，自然就涉及到距离度量，来衡量样本之间的远近，下面作者就开始介绍距离度量...3.3.1 距离度量 衡量样本之间远近的距离度量很多，例如欧式距离和马氏距离；但是，很多匹配方法提出了各自独自的距离度量方法，距离抽象出来表示就是： ,核心在于如何设计 。...在这种度量准则下，两个单位的接近程度包含了两个标准：在倾向得分测量下它们相对接近，在关键协变量的比较下它们特别相似。...经过精确匹配后，将整个数据分成两个子集。其中一个子集中，每个单元都有精确匹配的邻居；另一个子集中，则包含着需要额外推理的样本，它们没有完全匹配的邻居。...我们已经提供了几种不同的匹配算法，但最重要的问题是我们应该如何选择一个完美的匹配方法。可以预想，随着样本量的增加，所有匹配方法都应该产生相同的结果，并且它们将变得更接近于精确匹配[128]。
阅读这篇文章后你会知道： 如何在 Keras 中定义，编译，拟合和评估深度学习神经网络。 如何为回归和分类预测建模问题选择标准默认值。...这在 Keras 中是一个有用的概念，因为传统上与层相关的关注点也可以拆分并作为单独的层添加，清楚地显示它们在从输入到预测的数据转换中的作用。...例如，下面是一些常见的预测建模问题类型以及可以在输出层中使用的结构和标准激活函数： 回归：线性激活函数或'线性'和与输出数匹配的神经元数。...最后，除了损失函数之外，您还可以指定在拟合模型时收集的度量标准。通常，要收集的最有用的附加度量标准是分类问题的准确性。要收集的度量标准由数组中的名称指定。...例如，对于使用精度度量编制的模型，我们可以在新数据集上对其进行评估，如下所示： 1loss, accuracy = model.evaluate(X, y) 第 5 步.做出预测 最后，一旦我们对拟合模型的表现感到满意
引入了三个标准来评估翻译模型的成功率：(1)精确匹配的数量(Tc=1.0)，(2)生物活性相似匹配的数量(0.85<tc<1.00)和(3)总体成功率表现为预测序列和真实序列(一系列片段)之间的平均tanimoto...双反应物反应的精确匹配成功率(27.9%)与单反应物反应的精确匹配成功率基本相同。但是，非常相似的预测的成功率从28.5%下降到了10.5%。...作为一种替代方法，Coley的基于相似性的模型在USPTO 50 K数据集上实现了37.3%的Top-1精度。...表4:使用ECFP和macs键比较单个反应物反应数据集的模型精度 使用半径为1的ECFP和nBits 2048模型的精确匹配百分比最高。与基于MACCS keys的模型相比，该百分比增加了8.6%。...(2)综合可用性：预测的分子可能不是综合可及的。(3)top-N精度度量：模型提出的建议可能因模型运行而不同。
2.6 评价标准 关联系数如Tanimoto、Sörensen Dice和非对称Tversky指数被认为是结构相似基准的有效相似度量，因此被广泛使用。...为了评估合成模型的性能，作者选择了被认为是计算结构相似度的最佳度量之一的古本(Tanimoto)系数作为相似度度量。计算预测序列与所有测试分子的真值之间的成对相似性。...两种化学结构之间的古本系数(Tc)值在0~1之间。如果分子没有共同的片段，则系数为零，而相同的分子有统一的Tc。虽然这些是古本相似性度量的两端的情况，没有单一的标准来定义相似的和不相似的分子。...作者还引入三个标准来评估翻译模型的成功率:精确匹配的数量(Tc=1.0)、生物活性相似匹配的数量(0.85<Tc<1.00)和总体成功率表现为所有测试分子中预测序列和真实序列(一系列片段)之间的平均谷本相似性...结果表明，该方法在0.90<Tc<1.00范围内实现了高水平的整体精度。相信这种方法在有机化学中具有广阔的应用前景。对于未来的版本，有必要开发一个定义更好的适用性更强的结构密钥。
故障诊断和预测的关键是实现从故障征兆到故障识别的映射。传统的方式是基于推理的专家系统，但专家系统用于故障诊断，存在知识获取困难，组合爆炸和匹配冲突等问题，学习应用达不到预期效果。...可以用故障征兆的可信度作为输入，经过神经网络的并行数值计算输出对应故障，可以取得相对传统方式更为精确的结果并可以持续提升预测精度。 滚动轴承故障预测 滚动轴承是由内环外环滚动体和保持架四种元件组成。...机器学习框架 选用Keras+TensorFlow实现轻量级和快速开发，根据采集到的信息随机选取70%数据组作为输入样本，30%剩余组作为验证样本。对输出状态进行编码输出，构建bp神经网络。...方差：用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度 3、设备云机器学习框架：选用Keras+TensorFlow，Keras 可以在 Theano 、 TensorFlow和 CNTK等主流神经网络框架作为后端...，实现轻量级和快速开发，几行 Keras 代码就能比原生的 TensorFlow 代码实现更多的功能。
ai是向量空间i中所有嵌入的L2范数的平均值;它代表了给定头部的重要性:规范越大，对该注意头部的关注就越多。 bi是向量空间I中所有嵌入(或随机抽样子集，如果想减少预计算时间)之间余弦距离的平均值。...通过改变w，用户可以调整精确文档匹配和类别匹配的重要性 指标评价 论文使用两个主要基线:标准RAG和Split RAG 标准RAG表示传统的RAG管道，其中每个文档使用最后一个解码器层的激活作为其嵌入；...下面的箱线图显示了MRAG和标准RAG之间超过25个查询的检索成功率，其中每个查询包括10个不同的方面 上面的结果表明，MRAG始终优于标准RAG(对于精确的文档匹配，平均检索成功率增加> 10%)。...下图显示了当我们改变查询中出现的方面的数量时，MRAG相对于标准RAG的加权性能改进 对于这两种模型，MRAG的平均性能始终比标准RAG高出10-20%，下表显示了单个方面的25个查询的检索成功率(精确的文档匹配...Fusion RAG和Fusion MRAG的性能都优于标准 RAG，平均精度提高了10 - 30% 论文还介绍了来自内部行业数据分析项目的两个实际用例，法律文件的合成和工业事故原因的分析下图显示了在构建法律文件
作为顺序函数的模型复杂性 简单的开始比我们想象的更重要。将一个浅层的完全连接的网络与我们的数据集相匹配必然会给我们带来糟糕的性能。我们应该确定这一部分，它不应该偏离太多。如果偏离的话，肯定是出问题了。...在我们的情况中，只有最后一层不是这样的。 这里需要考虑的几点： 创建随机子集几次，并查找评估度量中的任何特殊变化。如果观察到变化，我们肯定应该进一步调查。 预测几个单独的测试样本并手动验证它们。...要了解更多关于彩票的评论以及如何确定剪枝权重的标准，一定要查看 Uber AI 的这篇文章（https://eng.uber.com/deconstructing-lottery-tickets/）。...这是通过量化实现的。下图显示了当更高精度的网络权重量化为更低精度时会发生什么。 ?...我们已经介绍了如何训练一个神经网络，你可能会发现什么样的错误，以及如何处理它们，还有非常棒的彩票假说。
机器学习（ML）算法如何工作的知识很少，将帮助快速掌握这本动手教程。...通过以下示例来理解这一点： 在上图中，如果使用垂直线作为分类器并仅沿着x轴移动它，使其将所有图像分类为右侧作为房屋，则答案可能不是直截了当的。...相反，如果优先级是仅对纯组合像素进行分类而不包括任何其他类像素，并且可以放弃混合的组合像素，则需要高精度分类器。通用模型将使用房屋和树木的红线来保持精确度和召回之间的平衡。...GeoTIFF的地理位置信息和数字编号（DN）值作为NumPy数组读取。...现在将使用的损失类型是分类 - 稀疏 - 交叉熵。模型性能评估的度量标准是“ 准确性 ”。 最后，使用两个时期（或迭代）在xTrain和yTrain上运行模型。
对于那些对Keras不熟悉的人，你可以在Keras阅读更多。io或一个简单的谷歌搜索将带你到基础和更多的Keras。 在这篇文章中，我想分享我在一年前用Keras做实验时学到的经验或希望我知道的事情。...我正在分享的一些东西可能会被新的方法取代，甚至被先进的机器学习平台自动化。 1、一般来说，从较小的神经网络架构开始，看看模型在dev/test集上的表现如何。 2、模型架构，超参数值根据数据集而变化。...在Keras中，dev split被指定为模型的一部分。适合验证关键字。 5、在构建模型之前，定义并确定度量标准。...一个度量可以关注模型的精度(MAE、精度、精度、召回等)，但是还需要一个与业务相关的度量。 6、您并不总是需要一个深度学习模型来解决业务问题。...7、从低时期开始(比如10年，看看模型表现如何) 8、不足拟合:这可以通过添加更多的数据、构建更深的层和减少任何过拟合技术来解决。
在本文，我们将会讨论目标检测问题中最常用的度量标准 --- 平均精度均值（Mean Average Precision, mAP）。 大多数情况下，这些度量标准都很容易理解和计算。...由于你现在需要预测一张图片中目标是否出现及其具体位置，那么我们如何计算这个度量就变得相当有意思了。 首先，让我们定义目标检测问题，这样我们可以对问题有一个统一的认识。...图1- 几个比较有名的图像处理问题，图片来自斯坦福大学 CS231n 课程幻灯片（第8讲） 如下文所说，平均精度均值 mAP 是预测目标位置以及类别的这一类算法的性能度量标准。...如前文所说，模型的分类和定位性能都需要被评估。 因此，精确率，这个图像分类问题中使用的标准的评价度量，并不能直接用在这里。现在，是平均精度均值 mAP 发挥作用的时候了。...，坐标值大小是估计的） 让我们实际操作一下，看看 mAP 是如何计算的。
无论如何，对于数据科学家来说，聚类都是非常有价值的工具。...编码器的工作是将输入数据压缩成较低维度的特征。比如，一个 28x28 的 MNIST 图像总共有 784 个像素。编码器可以将它压缩成 10 个浮点数组成的数组。我们将这些浮点数作为图像的特征。...评估指标 该度量标准表明它已达到96.2％的聚类精度，考虑到输入是未标记的图像，这非常好。 让我们仔细研究它的精确度。...该度量需要从无监督算法和地面实况分配中获取一个集群分配，然后找到它们之间的最佳匹配。 最好的映射可以通过在scikit学习库中实现的匈牙利算法有效地计算为linear_assignment。...混乱矩阵 在这里，您可以手动快速匹配聚类分配，例如，聚类1与真实标签7或手写数字“7”和虎钳签证相匹配。 下面显示的混淆矩阵绘制代码片段。
而对每个应用来说，找到一个可以客观地比较模型好坏的度量标准至关重要。...在本文，我们将会讨论目标检测问题中最常用的度量标准 --- 平均精度均值（Mean Average Precision, mAP）。 大多数情况下，这些度量标准都很容易理解和计算。...由于你现在需要预测一张图片中目标是否出现及其具体位置，那么我们如何计算这个度量就变得相当有意思了。 首先，让我们定义目标检测问题，这样我们可以对问题有一个统一的认识。...图1- 几个比较有名的图像处理问题，图片来自斯坦福大学 CS231n 课程幻灯片（第8讲） 如下文所说，平均精度均值 mAP 是预测目标位置以及类别的这一类算法的性能度量标准。...如前文所说，模型的分类和定位性能都需要被评估。 因此，精确率，这个图像分类问题中使用的标准的评价度量，并不能直接用在这里。现在，是平均精度均值 mAP 发挥作用的时候了。
p=15850 在本文中，您将发现如何使用标准深度学习模型（包括多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN））开发，评估和做出预测。...鉴于学习算法的随机性，您的具体结果会有所不同。尝试运行该示例几次。 在这种情况下，我们可以看到该模型实现了约98％的分类精度，然后预测了属于每个类别的一行数据的概率，尽管类别0的概率最高。...首先，报告每个图像的形状以及类别数；我们可以看到每个图像都是28×28像素，并且我们有10个类别。 在这种情况下，我们可以看到该模型在测试数据集上实现了约98％的分类精度。...如何减少过度拟合：Dropout 这是在训练过程中实现的，在训练过程中，一些图层输出被随机忽略或“ 掉线 ”。 您可以在要删除输入连接的图层之前，在新模型中将Dropout添加为模型。...两种情况都导致模型的有效性降低。 解决此问题的一种方法是使用提前停止。这涉及监视训练数据集和验证数据集（训练集的子集未用于拟合模型）的损失。
于是，科学家们选择一些对电磁波频率匹配要求比较精确的跃迁，作为一种校准，选择电磁波的特定频率，这就是所谓的原子钟。...我们中国的国家计量研究院的微波频率标准（喷泉钟）实验室，主要职责是研制、维护和运行铯原子喷泉钟复现秒长，给出尽可能精确的国家秒长计量基准，并且向国际计量局报数，参与驾驭产生国际原子时。...得益于光梳自参考技术的发展，2002年，国际计量学会开始考虑将光钟作为下一个要拿下的高地，以确定更精确的时间标准。 为什么利用光梳就可以得到更高精度的时间基准呢？...这就不得不提John Hall团队和德国的Theoder Hansch团队的功劳了。他们实现的自参考技术，使得原本的光梳的光谱可以扩展到一个倍频程的光带宽上，进一步可实现光梳的精确锁定。...在实现自参考频率梳用于“钟”上仅仅一年，它的精度就可以和最好的铯原子微波钟一较高下，现在，最佳的光学钟的精度大约在10的-18次方，比既定的原子钟不确定度小了100倍。
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