如何显式设置sagemaker自动驾驶仪的验证集？
在SageMaker自动驾驶仪中，可以通过以下步骤显式设置验证集：
- 首先，确保你已经创建了一个SageMaker Ground Truth的数据集，该数据集包含了用于训练和验证的图像和标注数据。
- 在SageMaker控制台中，选择"标注工作流"，然后选择你的标注任务。
- 在标注任务的设置页面，找到"数据集设置"部分，点击"编辑"。
- 在数据集设置页面，你可以看到"验证集"选项。点击"添加验证集"。
- 在弹出的对话框中，选择一个已经创建的数据集作为验证集。你可以选择一个已经标注好的数据集，或者创建一个新的数据集。
- 选择完验证集后，点击"确定"保存设置。
通过以上步骤，你已经成功设置了SageMaker自动驾驶仪的验证集。验证集在训练过程中用于评估模型的性能和泛化能力。你可以使用验证集的结果来调整模型的超参数或进行模型选择。
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请注意，以上答案仅供参考，具体操作步骤可能因SageMaker版本和配置而有所不同。建议参考SageMaker官方文档或咨询腾讯云技术支持获取更准确和最新的信息。
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浏览 17提问于2019-01-31得票数 2
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当我在本地训练我的模型时，我使用20%的测试集，然后进行交叉验证。Sagameker似乎需要一个专用的验证集(至少在我学习的教程中是这样)。目前我有20%的测试，10%的验证，剩下70%需要训练-所以与本地训练相比，我丢失了10%的训练数据，因此会有一些性能损失。
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更新的
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多项式回归中的正则化系数
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浏览 3提问于2021-12-25得票数 1
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对YOLO模型“训练”的基本质疑
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因此，我最近刚刚开始探索机器学习，在一个项目中，我被要求训练YOLO v5模型。我首先在coco128数据集：https://www.kaggle.com/ultralytics/coco128.上尝试了它。
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我遵循了本教程：https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data一步一步地完成了对模型的培训，它正在检测对象，正如我所希望的那样。
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用于培训
浏览 0提问于2021-05-09得票数 3
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tensorflow、mask
我在一个拥有32vCPU和120 it的Google Cloud深度学习虚拟机中使用coco预先训练好的权重训练一个Mask R-CNN模型，它已经运行了20多个小时，仍然处于1/30纪元。该脚本使用在后台运行，输出保存在一个.log文件中，该文件在15小时前就没有更新过。我的数据集包含2050张图像。如何确保我的模型仍在运行？Mask R-CNN一般需要多长时间才能接受训练？
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基于自适应学习的图像识别模型
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问题陈述:能够准确地检测特定人的脸，并用包含的人的名字标记这些图像。
要做到这一点，我们有大约40个图像人，和10个班级。
我一直在使用Facenet模型( https://github.com/davidsandberg/facenet )，经过训练，我得到了很好的效果，每班40张图像。我用了100张图片来测试。
目前面临的障碍是:假设在测试过程中，对于A类人的图像，它的准确率达到40%，我想将该图像添加到模型训练数据集中，并自适应地对模型进行训练，从而提高该人的准确率。这意味着将图像从测试集传输到培训集。
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“训练数据集”、“测试数据集”和“验证数据集”的区别
machine-learning、cross-validation、training-data
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我不理解的是“验证数据集”。我做错了吗？
在Stackoverflow上有一个答案，但我不清楚。这就是我发布这个
浏览 2提问于2014-07-31得票数 1
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我有一个500 TB的csv文件和一个1.5 TB的mysql数据库，我想在上面运行aws sagemaker分类和回归算法以及随机森林。
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NLC或R&R的再培训方法
ibm-watson、nl-classifier、retrieve-and-rank
我们所知道的基本事实被用来重新训练NLC或R&R。
基本事实是问题级别的训练数据。
例如：
“今天有多热？，温度？”
问题是“今天有多热？”因此被归类为“温度”类。
一旦应用程序启动，就会收到真实的用户问题。有些是相同的(即来自真实用户的问题与基本事实中的问题相同)，有些是相似的术语，有些是新的问题。假设应用程序有一个反馈循环，以了解类(用于NLC)或答案(用于R&R)是否相关。
About the new questions, the approach seems to just add the them to the ground truth, which is then
浏览 3提问于2016-05-09得票数 1
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SageMaker流水线处理ImageClassification模型的步骤
tensorflow、keras、amazon-sagemaker、image-preprocessing
我正在尝试解决ImageClassification任务。我准备了一个在SageMaker笔记本中训练、评估和部署tensorflow模型的代码。我也是SageMaker和SageMaker管道公司的新手。目前，我正在尝试拆分我的代码并创建SageMaker管道来解决图像分类任务。关于AWS文档，有。当tensorflow模型还处于训练阶段时，我有一个代码，它可以读取S3的数据，并使用动态生成增强图像。
在处理步骤中，我找不到如何在ImageGenerator管道中使用SageMaker。
我的ImageGenerator代码
def load_data(mode):
if mode
浏览 9提问于2022-06-22得票数 0
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