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面对未知分类的图像,我要如何拯救我的分类器

AI 科技评论按:当训练好的图像分类器遇到了训练数据里不存在的类别的图像时,显然它会给出离谱的预测。那么我们应该如何改进分类器、如何克服这个问题呢?...至关重要的是,训练过程假设模型面对的每个样本一定都是属于这些类别的其中一种物体,而且预测结果也在这个集合的范围内。模型不能选择给出「我不知道!」...这样的预测结果,也没有训练数据会帮助分类器学到这样的预测结果。对于科学研究来说,这样的简化处理是很有意义的,但是当我们在现实世界中使用这些最终得到的模型时还是会引起一些问题。...这是因为 ImageNet 竞赛数据集中的物体不包括任何人的标签,但是大多数带有面具或安全带标签的图片都同时包含了人的面孔和标签对应的物体。...不幸的是,我不知道有什么简单的方法可以解决这个问题,但是我已经看到了目前有一些策略是对此有所帮助的。显然,我们可以从向训练数据添加一个「未知」类开始处理该问题。

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LIME:我可以解释任何一个分类模型的预测结果

LIME:我可以解释任何一个分类模型的预测结果 ? image-20210630115214018 论文标题:“Why Should I Trust You?”...主要贡献: 提出了一种技术手段,可以为任意的分类模型提供预测结果的解释。 背景: 在模型被用户使用前,用户都会十分关心模型是否真的值得信赖。...例如,对于文本来说,就是某个词是否出现这样的特征,对于图像来说,就是某个区域是否出现。 我画了一个图来示意这个转化过程: ? 如何转化 2....而第二个模型找到的特征是错误的,这是由于训练集中的偏差导致的。 对于图像分类问题,也是类似的: ? 上图的结果,是通过对g的正权重对应的区域进行高亮。从而可以解释为什么模型预测出了相应的类别。...因此,作者还思考了,如何用最高的效率,检查最少的样本,就能够最全面地检查模型的可靠性。 具体的方法,我暂时不关心,所以就不讲了。下图给出了一个大致的思路: ?

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    GitHub的这个彩蛋我居然才知道,我OUT了

    搞开发的哪个还没有GitHub账户?作为一个GitHub的资深用户,今天居然才发现GitHub还有这个彩蛋。什么彩蛋呢?...比如我的GitHub是: https://github.com/NotFound403 我可以建立一个同名的仓库 NotFound403。最终是这个效果: github 主页 它是怎么做到的呢?...只需要在同名仓库(我的为NotFound403)建立一个README.md,里面写Markdown,Github会自动将你写的Markdown文件渲染出来并放在你Github首页的顶部,就像上面展示的那样...不管是日后工作需要、学习需要都可以很方便的去检索,编程能力的提高其实也是一个积累的过程,而Github,包括国内的Gitee给你我提供了很好的辅助环境,所以要利用起来。...我们是移动的韭菜么?似乎程序员去哪里上班,哪里房价就贵起来了?扎心... 打工与创业残忍的区别 退休是不可能的,90岁还要继续干! 23 种设计模式的通俗解释

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    Github的这个彩蛋我居然才知道,我OUT了

    搞开发的哪个还没有GitHub账户?作为一个GitHub的资深用户,今天居然才发现GitHub还有这个彩蛋。什么彩蛋呢?...比如我的GitHub是: https://github.com/NotFound403 我可以建立一个同名的仓库 NotFound403。最终是这个效果: ? github 主页 它是怎么做到的呢?...只需要在同名仓库(我的为NotFound403)建立一个README.md,里面写Markdown,Github会自动将你写的Markdown文件渲染出来并放在你Github首页的顶部,就像上面展示的那样...不管是日后工作需要、学习需要都可以很方便的去检索,编程能力的提高其实也是一个积累的过程,而Github,包括国内的Gitee给你我提供了很好的辅助环境,所以要利用起来。...好了我是 码农小胖哥 ,多多关注,获取更多原创编程干货。

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    我不知道的 Event Loop

    我们都知道Js是单线程语言,即同一时间只能做一件事情,但是为了协调各种事件、用户交互、脚本加载、UI渲染和网络处理等行为,避免主线不阻塞,出现了EventLoop => ==事件循环==也就是我们常说的...通俗的讲 同步就是我强依赖你(对方),我必须等到你的回复,才能做出下一步响应。...异步则相反,我并不强依赖你,我对你响应的时间也不敏感,无论你返回还是不返回,我都能继续运行;你响应并返回了,我就继续做之前的事情,你没有响应,我就做其他的事情。...也就是说我不存在等待对方的概念,我就是非阻塞的。...我们都知道js应该是按照语句先后顺序执行,在出现异步时,则发起异步请求,再接着往下执行,待异步结果返回后再接着执行。 注意: 这两个任务分别维护一个队列,均采用先进先出的策略进行执行!

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    我不知道的前端(二)

    记录下我的学习笔记 标签模板化字面量 啊c这是什么东西听起来好厉害 不说都不知道,这是通过``定义的字符串带有的特性,我们光知道 `${}` 这种用法,却很少有人知道下边这种用法 `\n`....函数实际上是ES6内置的标签函数:String.raw(),返回反引号中未处理的文本,不会处理任何反斜杠转义。...出于好奇,我试着如下调用了这个标签函数: String.raw(`\n`) String.raw("\n") raw()函数只接收无括号调用的方式 ---- LHS查询和RHS查询* JavaScript...是有编译器的,我蛮怀疑人生的听到这个 L、R代表左侧和右侧,什么玩意儿的左侧和右侧呢?...在JavaScript中Date、Array这些内置类(然而往底下纠的话,原来这些都是构造函数,震撼我一整年)你也肯定耳熟能详。如果你还不知道什么的原型,往下走看一下"什么的原型链"然后回来看看。

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    我所知道的那点微服务

    这真是一个相当火的概念啊。笔者第一次知道微服务这个概念是在15年4月份,应该是。 铺垫 有一日翻到martin fowler的博客。发现微服务这个概念是此人发明的。而且他写了一堆博客。...由于微服务的特性,传统的web容器成为了应用包的一部分。而且很多语言启动一个httpserver只需要很少的几行代码就可以实现。 微服务下数据是如何存储的? ? 没错,就像上面这张图所展现的一样。...关系 微服务与RESTful的关系 无论你如何的选择,RESTful无疑是你在微服务中用来交互的一种选择。...你真的知道你喜欢REST而不是RPC的原因吗? 微服务与容器 我们这里说到容器,无非就是为了标准化。...我个人理解的DevOps并不是说让开发连带运维的事情一块干了,full stack到把运维的活都干了,不是这样的,而是运维的大部分事情被自动化取代了,也就是基础设施自动化了。

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    我所知道的apply与call

    我所知道的apply与call 在我打算写这篇文章之前我徘徊了两分钟(没错就是两分钟), 徘徊的原因是我觉得以我当前的对于js儿子-call与apply的掌握, 还不足以我能够很好的去解释给自己或者读者去听...但写了这篇文章的一个原因是我蛮久没有写了博客, 也该写了(尽力微笑…). 另一个原因是我想通过我的角度去说下我对于apply和call的看法....其实在刚刚认识call或者apply的时候, 我在想这两个货是到底干嘛的, 在没有认识他们之前, 我也完成了某些功能的开发呀, 这两个货色的作用到底是什么, 我觉得我有必要去好好了解下....(栗子是我抄的_-_), 想表达的其实和上面描述里面提到的, 其实是一回事, 我觉得是这样, bar这个人想看下自己家的房产证名字写的是谁的, 但是没有梯子, 因为房产证放在需要梯子才能够到的地方, 所以他问了邻居...关于这句话, 我再举个栗子: var max = Math.max.apply(null,array) 我在稍微说下: 这个栗子就很好的解释了上面提到的如果apply或者call的第一个参数, 我传递了

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    如何禁用 Gmail 的分类(Categories )标签

    Gmail 的默认界面提供了一个 Categories 标签。 如果下图: 这个标签会对收到的邮件进行默认分类。...但是有时候因为这个分类的存在,导致我们经常找不到邮件,很多人可能还是习惯按照时间的顺序来处理邮件。 你是可以禁用这个分类的。 进入设置 单击右上角的齿轮图标。...然后会弹出一个界面,在弹出的界面中选择查看所有设置。 Inbox 设置 然后在进入的设置中,选择 Inbox 标签页。 在 Inbox 标签页下面有一个分类选项。...在默认情况下 Primary 是被选择的。 对不需要的其他分类,取消选择就可以了。 保存退出 然后到本页面的最下面。...选择 Save 保存按钮,保存退出后你的 Gmail 邮箱 Inbox 界面就会被刷新了。 这时候,你的邮箱是完全按照时间的顺序进行排序的,这样可能会符合很多人处理邮件的习惯。

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    我不知道的前端(三)

    记录我的学习笔记,本篇之前都是JavaScript相关的内容 prototype和proto的灵活应用 想必时间戳的各种转换需求大家见到的不算少,有时候封装一个方法非常有必要。...当然我们可以用bind函数硬修改this的作用域,这是我觉得非常实用的函数。...我们把它的this强行绑定到了obj上,于是输出obj.a; 当然我们知道对应的还有apply函数 bind bind函数是另一种强制绑定的解决方案,bind函数的工作原理非常简单,我们甚至可以手搓一个...在这之前我们要知道bind函数接收一个对象,返回一个绑定了this的函数 那么: Function.prototype.bind=function(obj){ return ()=>{...return this.apply(obj,arguments); } } 复制代码 这应该是我能想到的实现 bind 最少代码的形式; new绑定 在js中,并没有所谓的类,JavaScript

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    Python 转 EXE(知道真相的我眼

    安装python python 2.7 我的是 win7 64bit 但其实 32bit 64bit 都能装 后面需要安装的其他东西需要参考python的版本 附一个链接,也可以从其他途径下载...额,红线框出来的是我自己敲的。 其实从前面就可以看出,该版本是 32bit 的,但是在64位机上也不影响使用。但是对后面安装pywin工具会有指导作用。...这也是说明安装的python是32bit的) 确定了python的版本后,python转exe 现在的主要工具是 pyinstaller. 3.下载pyinstaller http://nchc.dl.sourceforge.net...选 amd64 还是选 32 呢 python版本是多少位的,就安装多少位的pywin32 我安装的python是32bit的,所以我选的就是win32 而非 amd64....exe文件 最后生成的文件,在installer目录中的 your 文件夹的 dist 文件夹中 Good Luck!

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    我眼中的分类变量水平压缩(一)

    分类变量 的水平一定要压缩 模型中分类变量一般需要处理成0-1形式的哑变量。...如果变量水平本身较多,那么哑变量的水平个数也会相应变多,这种情况下去构建模型肯定不行,需要将分类变量的水平进行压缩处理。...分类变量 水平压缩的方法 一般情况,分类变量水平压缩有下面两种方法,这一篇先说说我对哑变量编码法的理解: 哑变量编码法; 基于目标变量的WOE转换法; 我眼中的 哑变量编码法 建模时,...变量压缩 的原则 变量压缩遵循的基本原则为:将缺乏变异性的 数据分类 压缩处理掉。...我这样进行 水平合并 关于变量水平的合并,我会有两种合并思路: 将频次少的水平简单合并为一类,这种方式看上去简单粗暴,但其实经度降低并不大,变量水平依然不少; ?

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    这是我见过最【精准】的预测模型

    2、基于因果关系的。 二分类问题:未来会/不会发生XX,典型如LR。 多分类问题:未来是ABC哪个情况,典型如决策树。 连续型问题:未来的数值是多少,典型如线性回归。...有可能建模的时候,不是一个模型包打天下,而是用二阶段建模。比如预测一个客群消费情况,可以分别用二分类模型预测会不会消费,再用连续型模型预测消费金额,这样会消费用户数*预测消费金额,就能得出总消费。...甚至用逐步回归法建模的话,促销力度的变量,能直接把其他变量都干掉。预测结果就变成了:促销力度越大,用户加入越多,购买越多。 这种结果一丢出来,一准被业务评价为:“都TM是废话,我早知道了!”...比如预测销量是1000万 业务做到900万,会说:预测得一点都不准,搞得货积压了 业务做到1100万,会说:预测得一点都不准,还是我厉害 总之,只要你不是100%精准,他都有理由赖到你头上。...,讲述如何应对复杂的商业难题;第5 篇是基础实践篇,通过案例讲述如何解决更复杂的商业问题;第6 篇是高阶实践篇,通过案例讲述如何解决商业分析中的疑难杂症。

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