训练:重用先前的任务id
训练: 重用先前的任务ID
在云计算中，训练是指使用机器学习算法或深度学习模型来训练模型以完成特定任务的过程。训练模型通常需要大量的数据和计算资源，并且需要进行多次迭代来调整模型的参数以提高模型的准确性和性能。
重用先前的任务ID是指在训练过程中，当有多个任务需要进行训练时，可以通过重用先前已经完成的任务ID来节省时间和资源。通过重用任务ID，可以避免重复训练相同的模型，而是直接使用之前训练好的模型作为起点，并在此基础上进行进一步的训练。
这种重用先前的任务ID的方法可以提高训练的效率，特别是在数据量较大、模型复杂的情况下。同时，通过重用任务ID，还可以避免由于重新训练模型导致的性能下降或训练过程中的不稳定性。
腾讯云提供了一系列与训练相关的产品和服务，包括云服务器、人工智能平台、云原生应用等。具体推荐的产品和产品介绍链接如下：
- 腾讯云GPU云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm_gpu
- 分类：云服务器
- 优势：提供强大的计算能力和高性能的GPU，适用于深度学习和机器学习训练任务。
- 应用场景：深度学习训练、图像处理、自然语言处理等需要大量计算资源的任务。
- 腾讯云人工智能平台AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/tia
- 分类：人工智能平台
- 优势：提供了完善的人工智能开发和训练环境，包括模型训练、部署、调试等功能。
- 应用场景：机器学习训练、深度学习模型开发、自然语言处理、计算机视觉等任务。
- 腾讯云容器服务TKE：https://cloud.tencent.com/product/tke
- 分类：云原生应用
- 优势：提供强大的容器编排和管理能力，可用于部署和运行训练任务所需的容器化应用。
- 应用场景：训练任务的分布式部署、容器化训练环境的管理。
以上推荐的腾讯云产品和服务可满足不同规模和需求的训练任务，帮助用户高效地进行模型训练和开发工作。
相关·内容
我不得不在中间停止训练，这将训练状态设置为Aborted。后来，我从最后一个检查点继续它，但是状态仍然是Aborted。此外，自动培训度量不再出现在仪表板中(尽管自定义度量仍然存在)。
我是否可以将状态重新设置为Running并使Trains日志培训状态再次恢复？
编辑：在继续训练时，我使用Task.get_task()而不是Task.init()检索任务。也许这就是训练数据不再更新的原因？
Edit2: --我也尝试过Task.init(reuse_last_task_id=original_task_id_string)，但是它只是创建了一个新任务，并且没有重用给定的任务ID。
浏览 0提问于2020-06-30得票数 1
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我试着用经过预先训练的bvlc_reference_caffenet.caffemodel从图像中识别物体。对于只包含一个对象的图像，我得到了很好的结果。对于具有多个对象的图像，我从预测中删除了argmax()项，该项给出了类标签的最大概率。
尽管如此，对于我得到的标签来说，准确性还是很低的。因此，我正在考虑在我自己的数据集上训练相同的caffemodel (包含多个对象的图像)。我该怎么做？有没有办法用不同的数据集重新训练一个经过预先训练的卡夫莫德尔？
浏览 5提问于2015-12-23得票数 0
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我正在建立一个自定义解码器专用的变压器模型，这是关于下一个单词预测任务的训练。训练过程类似于chat GPT模型--模型的输入是一个长度为K的句子(例如K=30)，目标是这句话向右移动一句，例如：
“我想要一杯”-输入
“想喝杯茶”-输出
如果我在指定长度的句子上训练我的模型，比如K=30，当它被提供更短的句子时，它将如何在推理模式下执行，比如长度3？
浏览 0提问于2023-02-01得票数 0
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我正在使用tensorflow使用两个不同的数据集来训练同一神经网络的两个实例。网络本身非常简单，只有一个输入输出层和6个隐藏层(每一层都是一个20兆神经元，后面跟着一个非线性激活函数)。
我可以用两个不同的数据集训练网络，这很好。现在，我想要做的基本上是创建一个新的网络，它是这两个经过训练的网络的组合。特别是，我希望输入和前3层来自训练好的网络之一，后3层和输出层来自另一个网络。我是tensorflow的新手，还没有找到这样做的方法。有没有人可以给我指点API或某种方法来实现这种混合网络？
浏览 6提问于2017-02-20得票数 1
在使用UNet家族(Unet++、double UNet、ResUNet.)这样的模型处理图像分割任务时，大多数任务是查找一个特定的实例，这意味着掩码是一个单一的对象，比如从超音器医学图像中检测左心。
不过，这一次，我正在处理一个单元格分割任务，其中有许多要作为掩码分割的实例。(不过有一班)
我很好奇，使用RoI生成模型(如MaskRCNN )是否比使用类似于UNet的网络更好。
此外，是否更好地使用预先训练的网络，如pytorch分割模型？(我过去经常从头开始做和训练我所有的模特。)
谢谢。
浏览 2提问于2021-12-16得票数 0
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使用RidgeClassifierCV和训练后调整模型有什么区别 classifier = RidgeClassifierCV(alphas=np.logspace(-3, 3, 10), normalize=True)
classifier.fit(X_train, y_train) 和 param_grid = {'alphas': np.logspace(-3, 3, 10)}
grid = GridSearchCV(RidgeClassifier(),param_grid, refit = True)
浏览 21提问于2021-11-19得票数 1
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我一直在开发Android应用程序，我使用Timer和TimerTask对象在特定时间后执行一个任务。但有一个问题-有时我需要取消timertask，但如果我这样做，安卓将导致IllegalStateException。如何安全地取消任务？
浏览 1提问于2012-05-07得票数 3
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我使用"haarcascade_frontalface_default.xml“为一个人A训练了472张独特的图像进行人脸识别。当我尝试为同一个人A检测人脸时，我训练了相同的图像，获得了20%到80%的置信度，这对我来说是很好的。
但是，我也得到了20%到80%的人B的置信度，而我在训练图像时没有包括这些置信度。为什么在我做人脸检测的时候B会发生这种情况？
我使用的是Python2.7和OpenCV 3.2.0-dev版本。
浏览 2提问于2017-04-04得票数 0
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如何定期重新训练keras模型
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假设我在初始时有4000个数据点，我使用索引0到3999的数据点训练了一个模型，然后保存了该模型。现在，5天后，我加载了保存的模型，现在我使用索引5到4004的数据来重新训练保存的模型。训练是从上次学习的权重开始，还是像在新模型中一样重新初始化权重？数据是时间序列数据。
浏览 23提问于2020-10-16得票数 0
利用Genism库，我们可以加载模型，并在添加新句子时更新词汇表。这意味着，如果您保存模型，您可以继续训练它以后。我查阅了样本数据，假设我的词汇表中有一个词是以前训练过的(即“女性”)。然后，假设我有了新句子，并使用model.build_vocab(new_sentence，update=True)和model.train(new_sentence)更新了模型。现在，在我的new_sentence中，我在前一个词汇表中有一些已经存在的单词(“妇女”)，还有一些在前一个词汇表中不存在的新单词(“女孩”)。在更新了词汇表后，我在语料库中既有新词也有旧词。我用Model.wv‘’women‘检查过
浏览 1提问于2021-05-26得票数 0
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插入id 1和2。删除id 2。插入新行，它将得到id 2而不是3。如何更改？我不想重复使用主键。
import sqlite3, os
os.remove('mydatabase.db')
conn = sqlite3.connect("mydatabase.db") # or use :memory: to put it in RAM
cursor = conn.cursor()
# create a table
cursor.execute("CREATE TABLE if not exists albums (id INTEGER PRIMA
浏览 0提问于2016-05-17得票数 4
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我得到了下面的代码：和我得到了当前帖子页面示例的片段：“狗训练”。
我的wordpress帖子是这样的：
Domain.com/狗-训练/domain.com/狗-玩具/domain.com/狗食/等等。
我需要得到子弹，但只有部分“玩具”，“食物”和“训练”，所以我需要摆脱“狗”部分。
你能帮我做这个吗。我不是程序员？谢谢
浏览 0提问于2021-11-15得票数 0
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例如，如果我选择了两个窗口大小，分别是5和50，并且训练了word2vec模型，那么这50个窗口是否需要更多的时间来训练呢？“50”的嵌入会更多地关注文本的语义，而“5”的嵌入将更多地集中在单个单词上吗？顺便说一句，以上两个问题只是我想要的。我真正的问题只是标题“窗口大小如何影响word2vec，我们如何根据不同的任务选择窗口大小？”
浏览 2提问于2020-12-23得票数 0
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作为一个类项目的一部分，我正在尝试用Python语言编写一个word2vec实现，并在一个大约6 6GB的语料库上对其进行训练。我正在尝试编写一个合理优化的解决方案，这样我就不必让我的PC闲置几天。 浏览一下C word2vec源代码，我注意到，每个线程从文件中读取单词，并花时间查找每个单词的索引。最后，它存储了一个单词索引的“句子”。 将整个语料库转换为包含适当单词的整数索引的语料库不是很合乎逻辑吗？这样，在训练哈希表查找时不会浪费时间，而转换过程是一次性的开销。 我知道对于非常大的语料库，你实际上是在加倍它在磁盘上的数量，这是你可能想要避免的。 但是，如果您有足够的内存，这不是可以显著提
浏览 20提问于2019-12-25得票数 0
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对于我目前的业务需求，我需要一个分类模型，它将在每天来的数据上进行训练，最重要的是，在那天之后，数据对我来说是不可用的，所以我需要在当天训练我的模型，并继续每天训练它，而不会丢失前一天完成的训练(为了增加训练数据)。我该如何应对这个挑战呢？我读到过一个叫做在线机器学习或增量学习的概念，但我不知道如何实现它。请在这个问题上给出你的建议。什么是它的可能的解决方案。
浏览 27提问于2019-05-02得票数 1
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众所周知，支持向量机的目标函数是迭代训练的。为了继续培训，如果我们想要在相同的训练数据集中继续，至少可以存储迭代中使用的所有变量。
然而，如果我们想要在稍微不同的数据集上进行培训，那么我们应该如何充分利用以前训练过的模型呢？或者这种想法有意义吗？我认为如果我们训练一个K均值模型是相当合理的。但我不知道这对支持向量机问题是否仍然有意义。
浏览 7提问于2014-01-17得票数 4
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在Sqlite中，有两种方法可以通过默认的ROWID机制或通过AUTOINCREMENT机制创建由数据库引擎生成的单调增加的主键值。
sqlite> -- Through the default ROWID mechanism
sqlite> CREATE TABLE foo(id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY, foo);
sqlite> INSERT INTO foo (foo) VALUES ('foo');
sqlite> INSERT INTO foo (foo) VALUES ('bar');
sq
浏览 6提问于2016-10-02得票数 3
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我是kaggle的新手。我已经训练了8小时的模型。训练完模型后，我已经保存了经过训练的模型。但是，我单击了提交按钮。现在我想加载我训练过的模型，以便进行提交。然而，它已经消失了。有办法找回它吗？
浏览 0提问于2019-06-03得票数 0
默认情况下，基本Linux用户使用一些(肯定的？)数字ID，至少在几年前，没有“魔法”可用于跟踪以前使用的ID，例如，用户帐户被完全删除。新用户可能已经获得了以前的数字ID和诸如此类的东西，仅仅因为新的自动计算的ID是本地可用用户系统已知的最高值，而不是删除的用户+1。
从那以后一切都变了吗？这是否取决于用于管理用户的发行版或工具？目前有什么标准化的或正在讨论的吗？
我不感兴趣的东西，如LDAP或成熟的管理软件的用户，但更低的水平，真正简单的工具，最有可能随时随地提供。useradd，userdel等，处理默认文件passwd、shadow、group。
浏览 0提问于2017-04-18得票数 2
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我有200个神经网络，我用文本转移学习来训练它们。除了接受不同任务训练的头部外，它们都有相同的重量。是否有可能将这些网络合并成一个与Tensorflow一起使用的模型，这样当我用输入(文本，我)调用它时，它会返回我的预测任务i。这里的想法是只存储共享的权重一次，以保存模型大小，并且只计算我们想要预测的任务的头，以便保存计算。重要的一点是把所有这些都包装成一个Tensorflow模型，因为我想让它更容易在google平台上服务。
注意:独立训练所有的头部是很好的，我只想把它们放在一起，作为推理部分的一个单一模型。
浏览 3提问于2022-09-02得票数 1
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大多数预先训练的CNN模型在接受训练时都接受224x224输入大小。我能用256x256来获得更高的精度吗？
浏览 0提问于2021-07-20得票数 1
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我想使用预先训练的BERT作为变压器模型的编码器。解码器具有与编码器相同的词汇表，我将使用共享嵌入。但我需要<SOS>，<EOS>令牌，它们没有经过伯特的训练。我该怎么弄到它们？我可以使用<CLS>令牌作为<SOS>，<SEP>作为<EOS>吗？或者我必须创建这两个嵌入作为可训练变量，并将它们连接到解码器输入/标签？
浏览 0提问于2021-02-14得票数 1
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我通过子类tf.keras.Model类创建了一个自定义模型。当我在自定义模型的调用方法中初始化(tf.keras.layers.Dense(20,activation='relu'))并调用Dense层时，模型根本没有训练。但是，当我在自定义模型类的构造函数中初始化Dense层，然后在我的自定义模型的调用方法中调用Dense层时，模型进行了良好的训练。此外，第一种情况下的模型摘要显示零可训练参数，而在第二种情况下并非如此。
请帮我理解为什么会发生这种事。
我在tensorflow.org上没有找到任何解释。
浏览 2提问于2022-06-14得票数 0
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目标检测模型的再训练
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几天前我偶然发现了再培训模特的概念。
因此，tensorflow建议重新培训一个已经受过训练的模型，而不是从头开始做一个新的模型，这样整个过程就会花费更少的时间。但我不明白这怎么回事。
就像我接受了一个预先训练过的模型(受过分类猫和狗的训练)，我如何利用它的参数来训练一个全新的模型，我想做(分类不同的花)。
浏览 0提问于2020-07-09得票数 1
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根据文档，Tensorflow Embedding层有固定的input_dim，即词汇表大小。
当我们以流式方式(在线学习)训练DNN模型时，事先不知道独特特征的数量，即input_dim。随着新数据的到来，它可能会随着时间的推移而增加。因此，我们不能用固定的input_dim声明Embedding层。在这种情况下，我们应该如何处理嵌入？
提前感谢！
浏览 0提问于2020-11-26得票数 0
我想知道是否有可能用两个不同的数据集在Spacy中训练两个可训练的组件？事实上，我想使用NER和文本分类器，但由于这两个组件的训练数据集应该有不同的注释，所以我不知道如何同时训练这两个组件……
我是否应该在单独的流水线中训练每个任务，并在结束时组装两个流水线？或者我应该训练NER，打包这个管道，然后使用这个包作为输入来训练文本分类器？
非常感谢您的帮助
浏览 8提问于2021-05-20得票数 1
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我需要找到一种方法，从xcom外部的操作员。
目前，我有一个从环境变量中设置和检索的列表，但是我希望会有大量的作业通过，所以我预见到不同的作业正在从相同的列表中设置和检索，这可能会导致问题。
理想情况下，我只想使用我的列表，而不必设置为环境变量，并且我尝试了下面的迭代。对如何真正做到这一点有什么帮助吗？
MWAA ==气流2.2.2
dag = DAG(
dag_id='example_batch_submit_job',
schedule_interval=None,
start_date=datetime(2022, 8, 17),
tags
浏览 3提问于2022-08-17得票数 0
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我正在使用Tensorflow tf.Saver加载一个预先训练的模型，我想通过擦除(重新初始化为随机)适当的权重和偏差来重新训练它的几个层，然后训练这些层并保存训练后的模型。我找不到重新初始化变量的方法。我尝试了tf.initialize_variables(fine_tune_vars)，但它不起作用(我假设因为变量已经初始化)，我还看到你可以将变量传递给tf.Saver，这样你就可以部分加载模型，但这是我想要实现的一半(因为当我保存训练好的模型时，我希望它保存所有变量，而不仅仅是我加载的变量)。
提前谢谢你！
浏览 8提问于2016-08-15得票数 7
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根据简化的握手协议，客户端hello将包含一个会话id (如果它知道的话)。因此，我在这里的问题是:如果一个客户机正在与多个主机对话并使用多个客户端证书，那么它查找会话id的关键是什么？
浏览 0提问于2015-03-20得票数 1
2回答
public class CustomExpandableListAdapter extends BaseExpandableListAdapter implements OnCheckedChangeListener {
private CoreWorkFlowActivity context;
private List<ActivationType> listDataHeader=new ArrayList<ActivationType>(); // header titles
// child data i
浏览 0提问于2014-04-15得票数 0
1回答
如何批量分配然后单独编辑
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背景:我有一个运动员的应用程序，每个运动员(运动员模型)都可以分配锻炼(锻炼模型，workout_assignment到模型)。
问题:一开始，我认为使用直通连接与通过workout_assignment进行多次锻炼的运动员以及通过workout_assignment拥有许多运动员的锻炼对我来说是很好的。然而，如果我这样做，如果我分配一个训练给50名运动员，他们都会参考相同的训练记录。我希望教练(分配训练的人)能够将相同的训练分配给50名运动员，但如果他愿意的话，可以一个接一个地改变它们(为运动员定制)。有没有人对我如何处理这个问题有什么建议？我需要创建50个训练副本并将每个副本分配给一个用户
浏览 1提问于2010-03-05得票数 2
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1回答
混合来自不同模型的字向量
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在与Word2Vec合作寻找使用单词向量表示消除词义歧义的方法时，我想到的一种策略是：
用语料库训练了一个模型，在这个语料库中，你知道感兴趣词的意义，，在我的例子中，英语单词也是基因名称。然后，每当在未知语料库中出现一段感兴趣的段落时，就会使用该段落中的感兴趣词来训练一个小模型。使用从这个片段构建的单词向量，比较已知上下文和未知上下文中特定单词的表示，以查看它们在向量空间中有多近。
在尝试这种方法时，我注意到，即使是在同一个语料库上训练的两个模型，对于同一个单词也有相当不同的单词表示。换句话说，这两个字向量之间的余弦相似度很低。
所以我的问题是，这种差异是由于模型在某种程度上建立了不同的基向量
浏览 1提问于2016-06-28得票数 0
实体：
@Entity
@Table(name = "flows")
public class Flow {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
@Column(name = "id")
private Long id;
@Column(name = "flow_name")
private String flowName;
@OneToOne
@JoinColumn(name = "
浏览 9提问于2022-11-27得票数 0
我已经训练了自动编码器(E1 - D1)，现在我想要另一个自动编码器，让我们称之为(E2 - D2) 因此，该模型类似于E1 -> E2 -> D2 -> D1，其中该模型仅使用E2 D2的输出和D1的输入来优化E1 E1 -> 5个CNN层+1个FC (已训练) E2 -> 5 CNN层+1 FC D2 -> 5 DeCNN层+1 FC D1 -> 5 DeCNN layers +1 FC (已训练) 注意E1 D1已经过训练(图像中为蓝色) 请看图片 ? 我想使用X(输入)Y(输出)来仅优化E2 D2
浏览 6提问于2019-09-16得票数 0
1回答
核心数据多到多关系
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我对iOS核心数据和许多关系都有问题。我想写一份健身申请。所以我需要三张桌子。下列建筑：
表格编制：
id
名字
表格实践：
id
名字
表集
id
中断
现在，每次锻炼都可以有很多练习。每个练习都可以进行不同的训练。而且每一种练习都可以有很多套。每组都可以有一个练习。但是(现在是重要的部分)一个练习可以在不同的训练中有不同的数量。
所以一套与练习和锻炼有关，还是？
我不知道我该怎么设计我的道德操守。你能帮帮我吗？
浏览 6提问于2016-03-15得票数 1
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在Tesseract 2.04平台上，我有一套经过训练的"MICR“字符文件。有任何方法，我可以使用相同的训练有素的数据文件在Tesseract 3.02版本？
我试图对可用的数据文件使用"combine_tessdata“函数，但失败了。我了解到，API的主要变化是从2.x版本到3.x版本。
我很感激我是否需要再次训练这些字符，或者使用当前训练过的数据文件的方法。
谢谢你宝贵的时间。
浏览 1提问于2014-03-06得票数 1
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我正在尝试替换文本文件中与字典中的模式匹配的所有字符串，但我不知道为什么只替换了最后一次匹配。
我有一个字典，其中第一个值是模式，第二个值是替换值。
有谁可以帮我？
这是xml文件的一部分。我在试着替换匹配线：
<book id="bk101">
<author> ABC</author>
<title> DEF</title>
<genre> GHI</genre>
</book>
直到现在我都是这样做的：
public static
浏览 0提问于2018-04-29得票数 0
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我在JS中创建了ToDo列表:添加新任务、检查任务、删除任务。除了一件事外，一切都很好。问题是，在向列表中添加新项之后，它将再次显示，并从选中的元素中删除类" checked“。我想阻止它。我试图删除函数clearList()，它可以工作，但以前的列表保留在屏幕上。如何在页面刷新后继续切换课程？
"use strict";
let inputData = document.querySelector('[data-input-text]');
let inputTextData = document.querySelector('.to-do-n
浏览 1提问于2022-03-01得票数 -1
我已经下载了1000亿字谷歌新闻预培训矢量文件。除此之外，我还在训练我自己的3gb数据，生成另一个预先训练过的向量文件。两者都有300个特征尺寸和超过1gb的大小。
我如何合并这两个巨大的预训练向量？或者如何在另一个模型的基础上训练新的模型和更新向量？我看到基于C的word2vec不支持批量培训。
我希望从这两个模型中计算单词类比。我相信从这两个来源学到的向量会产生相当好的结果。
浏览 2提问于2015-05-27得票数 8
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在web应用程序中，我需要发送一个网页表单id (我的纯文本)，然后在用户提交表单时检索它。但是我需要保护id，所以恶意用户不能向服务器发送不正确的id。
我正在考虑将id和密码文本发送到客户端，当我检索它们时，我会解密密码文本，如果id与解密值不匹配，则拒绝调用。我使用带256位键的AES。
所以问题是:这样做安全吗？有更好的办法吗？谢谢你的帮助
PS :有一个业务需要将id作为纯文本(而不是加密)发送到客户端。
浏览 0提问于2018-06-07得票数 2
*请注意，我以前发现NA的问题已经解决了。
现在我有了一个新问题，我用了1000张图像来检测没有戴头盔的人，还有1000张用于戴头盔的人和1000张只用于人类的图像。我使用SSD_mobilenet_v1_pets.config文件进行培训。
这是我的pbtxt文件
item {
id: 1
name: 'withouthelmet'
}
item {
id: 2
name: 'withhelmet'
}
item {
id: 3
name: 'person'
}
样本训练图像
经过训练，我的
浏览 1提问于2018-10-08得票数 0
2回答
如何转换csv文件中的图像文件夹
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我有一个文件夹，里面有很多图像，我想用它来显示一个分类器，它使用支持向量机( SVM )模型。我一直使用csv文件作为训练/测试集，我怎么做？( csv文件包含与图像相关的记录和每个像素的变量)
浏览 0提问于2018-11-30得票数 3
2回答
我有一个生成器函数，它生成(输入，目标)的元组，我的模型在这个元组上使用Keras中的fit_generator()方法进行训练。 我的数据集被分成9个相等的部分。我希望使用fit_generator()方法对数据集执行留一交叉验证，并保持先前训练的学习参数不变。 我的问题是，在模型上多次调用fit_generator()会让它从头开始重新学习之前的训练和验证集上的学习参数，还是会保持这些学习参数不变，从而提高准确性？ 经过一些研究后，我发现Keras中的fit()方法保留了学习到的参数，就像这里的Calling "fit" multiple times in Keras一样
浏览 21提问于2019-06-13得票数 3
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我新来的人工智能世界，并尝试了一些实践。看来我需要一些第三方的经验。
假设我需要消除图像缺陷(实际上任务更棘手)。我希望经过训练的神经网络能够对缺陷区域进行插值。
基于这些原因，我尝试创建简单的神经网络。它有输入:灰度图像与差(72*54)和相同的图像，没有缺陷。隐层有2*72*54个神经元。
主要代码段
cv::Ptr<cv::ml::ANN_MLP> ann = cv::ml::ANN_MLP::create();
int inputsCount = imageSizes.width * imageSizes.height;
std::vector<i
浏览 3提问于2017-06-19得票数 2
我使用这个条件来创建特定的UICollectionViewCells。 func collectionView(_ collectionView: UICollectionView, cellForItemAt indexPath: IndexPath) -> UICollectionViewCell {
if(indexPath.item % 3 == 0){//multiples of 3
let cell = myCollectionView.dequeueReusableCell(withReuseIdentifier: "Cell1id"
浏览 16提问于2019-03-25得票数 0
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如果我只使用train_on_batch()，那么使用adam这样的优化器有什么意义吗？
我手动进行循环训练(用于对抗性训练)，但我希望自动调整学习速度。
浏览 1提问于2018-05-21得票数 3
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假设我有一个模型，它已经经过了100次的训练。我用测试数据对模型进行了测试，性能并不令人满意。所以我决定再训练一次100年代。我该怎么做呢？
我使用model.fit(数据、目标、epochs=100、batch_size=batch_size)进行了培训
现在我想在不添加新数据的情况下训练相同的模型，为另一个100纪元。我该怎么做呢？
浏览 2提问于2018-05-29得票数 1
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我试图预测某个时间戳的移动应用程序的用户位置。到目前为止，我已经收集了不同天的训练数据。数据包含纬度、经度和时间戳。
为了训练一个以时间戳为输入、输出为纬度和经度对的模型，最好的算法/最佳方法是什么？
浏览 0提问于2019-07-27得票数 2
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我正在运行一个回归XGBoost模型，并试图通过使用以下代码查看火车和测试错误来防止过度拟合：
eval_set = [(X_train, y_train), (X_test, y_test)]
xg_reg = xgb.XGBRegressor(booster='gbtree',
objective ='reg:squarederror',
max_depth = 6,
n_estimators = 10
浏览 0提问于2019-08-26得票数 3
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我想知道如何使用在训练时间中开发的功能对新数据进行预测。有问题的数据集是来自的预约取消数据集
考虑一下特性locations.PERCENT_TRUE(no_show)：给定位置过去取消约会的百分比。假设我有新的传入测试数据，其位置与我已经知道这些值的训练数据中的位置相同。如何在测试数据中使用此功能？当然，我可以将测试数据合并到训练数据中，并使用featuretools.dfs()重新计算所有特征，但这很耗时。
有没有更简单的方法？
浏览 2提问于2020-03-17得票数 1
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