嗨,我最近上了课程,做了一些关于Adaboost的调查。
我查看了一些使用Adaboost来提高神经网络性能的代码。
据我所知,使用多个类,Adaboost可以通过以下方法完成:
(1)对每个数据将训练数据加权为1。
(2)在训练结束后,我们通过在下列情况下增加权重来重新加权数据
分类器做错了,否则,如果分类器预测正确,就会减少权重。
(3)最后,我们采用所有分类器的组合,我们取最大值(概率)。
我可以用Keras和sklearn编写一些代码:
model = Model( img_input , o )
model.fit_generator(#some parameters)
from s
我是亚马逊网络服务和S3的新手。我已经创建了一个存储桶,并尝试在其中启用传输加速。在这样做的时候-我得到下面的错误:
bucket_properties.acceleration_configuration.error_put.denied.header
After you or your AWS administrator have updated your permissions to allow the
s3:PutAccelerateConfiguration action, choose Save changes.
附加屏幕截图以获取更多说明:
我需要在AKS中添加一个B2s节点池。我得到了折叠式错误:
Error: Code="VMSizeIsNotPermittedToEnableAcceleratedNetworkingForVmss" Message="Virtual machine at index 0 of VM scale set /removed id of VMSS/ has size Standard_B2s, which is not compatible with enabling accelerated networking in the network profile on the
来自“医学图像计算的深度学习和卷积神经网络”一书
当我们了解到深度学习的研究现状时,我惊讶地发现,在过去的22、23中,其他研究者使用了卷积神经网络,这是一种深度学习。但最新的一批深度学习算法似乎有不同之处。他们经常使用GPU处理accelerate training by as much as a factor of 40-fold。它们还使用了多个卷积层和多个数据约简层。
40-fold的意思是“K折叠交叉验证”吗?