引言在Linux系统中，有许多强大的命令可以帮助我们进行数学运算和数据处理。而bc命令就是其中之一，它是一款用于精度计算的工具，特别适用于处理浮点数和高精度数学运算。...图片2. bc命令简介bc是一款用于计算的命令行工具，其名字代表"Basic Calculator"。它支持浮点数和高精度计算，可以执行各种数学运算，如加减乘除、指数运算、取模、求平方根等。...我们可以使用"="符号给变量赋值，使用自定义函数来执行特定的计算任务。...结论bc命令是Linux系统中一个非常有用的精度计算工具，可以用于处理浮点数和高精度数学运算。通过bc命令，我们可以进行各种数学运算，实现复杂的计算任务。...尤其是在bash脚本中，bc命令可以帮助我们解决bash本身只支持整数计算的限制，为脚本提供更强大的计算能力。在日常的工作和学习中，掌握bc命令的使用方法将会让我们的计算工作更加高效和准确。
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标 Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化，并不断改进。...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。...在训练中获得班级特定的召回、精度和f1至少对两件事有用: 我们可以看到训练是否稳定，每个类的损失在图表中显示的时候没有跳跃太多 我们可以使用一些技巧-早期停止甚至动态改变类权值。...由于tensorflow 2.2，可以透明地修改每个训练步骤中的工作（例如，在一个小批量中进行的训练），而以前必须编写一个在自定义训练循环中调用的无限函数，并且必须注意用tf.功能启用自动签名。...最后做一个总结：我们只用了一些简单的代码就使用Keras无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标，通过这些代码能够帮助我们在训练的时候更高效的工作。
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。...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。...教程概述 本教程分为4部分，分别是： 1.Keras的度量 2.Keras回归度量 3.Keras分类度量 4.Keras自定义度量 Keras的度量 Keras允许你列出在你的模型训练期间监控的度量。...无论你的问题是二进制还是多分类问题，都可以指定“ acc ”度量来报告精度。 下面是一个内置的精度度量演示的二进制分类问题的示例。...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。
损失函数 在 Keras 里将层连成模型确定网络架构后，你还需要选择以下两个参数，选择损失函数和设定优化器。 在训练过程中需要将最小化损失函数，这它是衡量当前任务是否已成功完成的标准。...对于分类、回归、序列预测等常见问题，你可以遵循一些简单的指导原则来选择正确的损失函数。...指标 metrics 指标和损失函数一样，都可以通过用名称和实例化对象来调用，在本例中的指标是精度，那么可写成 名称：metrics = ['acc'] 对象：metrics = [metrics.categorical_accuracy...]) 指标不会用于训练过程，只是让我们监控模型训练时的表现，常见的指标如下： ?...除了 Keras 自带指标，我们还可以自定指标，下列的 mean_pred 就是自定义指标（该指标计算预测的平均值）。
TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...) 评估指标(tf.keras.metrics) 优化器(tf.keras.optimizers) 回调函数(tf.keras.callbacks) 如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙...也可以对tf.keras.metrics.Metric进行子类化，重写初始化方法, update_state方法, result方法实现评估指标的计算逻辑，从而得到评估指标的类的实现形式。...如果编写函数形式的评估指标，则只能取epoch中各个batch计算的评估指标结果的平均值作为整个epoch上的评估指标结果，这个结果通常会偏离拿整个epoch数据一次计算的结果。...(稀疏多分类TopK准确率，要求y_true(label)为序号编码形式) Mean (平均值) Sum (求和) 三，自定义评估指标 我们以金融风控领域常用的KS指标为例，示范自定义评估指标。
Keras库提供了一套供深度学习模型训练时的用于监控和汇总的标准性能指标并且开放了接口给开发者使用。 除了为分类和回归问题提供标准的指标以外，Keras还允许用户自定义指标。...完成本教程后，你将掌握以下知识： Keras计算模型指标的工作原理，以及如何在训练模型的过程中监控这些指标。 通过实例掌握Keras为分类问题和回归问题提供的性能评估指标的使用方法。...为回归问题提供的性能评估指标 Keras为分类问题提供的性能评估指标 Keras中的自定义性能评估指标 Keras指标 Keras允许你在训练模型期间输出要监控的指标。...损失函数和Keras明确定义的性能评估指标都可以当做训练中的性能指标使用。 Keras为回归问题提供的性能评估指标 以下是Keras为回归问题提供的性能评估指标。...具体来说，你应该掌握以下内容： Keras的性能评估指标的工作原理，以及如何配置模型在训练过程中输出性能评估指标。 如何使用Keras为分类问题和回归问题提供的性能评估指标。
点击上方“深度学习技术前沿”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” ---- 导读 这篇文章来自商汤科技，是OpenImage竞赛的冠军方案，本文对物体检测中的分类和回归任务的冲突问题进行了重新的审视，...摘要 自从Fast RCNN以来，物体检测中的分类和回归都是共享的一个head，但是，分类和回归实际上是两个不一样的任务，在空间中所关注的内容也是不一样的，所以，共享一个检测头会对性能有伤害。...TSD在原来的proposal的基础上，生成了两个解耦的proposal，分别用于分类和回归任务。...我们的目的是在空间维度对不同的任务进行解耦，在TSD中，上面的式子可以写成： ? 其中，Pc和Pr是从同一个P中预测得到的。...具体来说，TSD以P为输入，分别生成Pc和Pr用来做分类和回归，用于分类的特征图Fc和用于回归的特征图Fr通过两个并列的分支生成。
此模型适用于表格数据，即表格或电子表格中的数据，每个变量一列，每个变量一行。您可能需要使用MLP探索三个预测建模问题；它们是二进制分类，多分类和回归。 让我们针对每种情况在真实数据集上拟合模型。...二进制分类的MLP 我们将使用二进制（两类）分类数据集来演示用于二进制分类的MLP。 该数据集涉及预测结构是否在大气中或不给定雷达回波。 数据集将使用Pandas自动下载。...它们由具有卷积层的模型组成，这些卷积层提取特征（称为特征图），并汇集将特征分解为最显着元素的层。 尽管CNN可以用于将图像作为输入的各种任务，但它们最适合图像分类任务。...流行的图像分类任务是MNIST手写数字分类。它涉及成千上万个手写数字，必须将其分类为0到9之间的数字。 tf.keras API提供了便捷功能，可以直接下载和加载此数据集。...fit函数将返回一个历史对象，其中包含在每个训练时期结束时记录的性能指标的痕迹。这包括选择的损失函数和每个配置的度量（例如准确性），并且为训练和验证数据集计算每个损失和度量。
阅读这篇文章后，您将知道： 如何定义、编译、拟合和评估 Keras 中的 LSTM; 如何为回归和分类序列预测问题选择标准默认值。...将编译视为网络的预计算步骤。定义模型后始终需要它。 编译需要指定许多参数，这些参数是专为培训网络而定制的。具体来说，用于训练网络和用于评估优化算法最小化的网络的优化算法。...最后，除了损失函数之外，还可以指定在拟合模型时要收集的指标。通常，要收集的最有用的附加指标是分类问题的准确性。要收集的指标按数组中的名称指定。...对于二进制分类问题，预测可能是第一个类的概率数组，可以通过舍入转换为 1 或 0。...2、如何选择激活函数和输出层配置的分类和回归问题。 3、如何开发和运行您的第一个LSTM模型在Keras。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
这个五步过程构成了一个完整的训练时期。只重复一遍，以降低损失并获得较高的分类精度。 ?...除CPU外，它们还可以加载到GPU中（只需极其简单的代码更改）即可进行更快的计算。并且它们支持形成一个向后图，该图跟踪使用动态计算图（DCG）应用于它们的每个操作以计算梯度。...PyTorch提供了用于分类和回归任务的所有常见损失函数 二元和多类交叉熵， mean squared and mean absolute errors smooth L1 loss neg log-likelihood...神经网络类与训练 数据 对于此示例任务，首先使用Scikit-learn函数使用二进制类创建一些合成数据。在以下图表中，数据类别通过颜色区分。...https://github.com/tirthajyoti/PyTorch_Machine_Learning 在本文中，总结了一些关键步骤，可以遵循这些关键步骤来快速构建用于分类或回归任务的神经网络。
TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...) 评估指标(tf.keras.metrics) 优化器(tf.keras.optimizers) 回调函数(tf.keras.callbacks) 如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙...二，损失函数和正则化项 对于keras模型，目标函数中的正则化项一般在各层中指定，损失函数在模型编译时候指定。 ? ? 三，内置损失函数 内置的损失函数一般有类的实现和函数的实现两种形式。...类实现形式为 KLDivergence 或 KLD) cosine_similarity(余弦相似度，可用于多分类，类实现形式为 CosineSimilarity) 三，自定义损失函数 自定义损失函数接收两个张量...也可以对tf.keras.losses.Loss进行子类化，重写call方法实现损失的计算逻辑，从而得到损失函数的类的实现。 下面是一个Focal Loss的自定义实现示范。
开始使用它进行业务转型的最简单方法是，识别简单的二进制分类任务，获取足够的历史数据并训练一个好的分类器以在现实世界中很好地进行概括。总有某种方法可以将预测性业务问题归为是/否问题。...需要做的就是获取一个预先训练的模型，然后在其之上简单地添加一个新的分类器。新分类头将从头开始进行培训，以便将物镜重新用于多标签分类任务。...MobileNet中的2.2M参数已冻结，但在密集层中有1.3K可训练的参数。需要在最终的神经元中应用S型激活函数，以计算出每种流派的概率得分。这样就可以依靠多个逻辑回归在同一模型中同时进行训练。...如果它们在多标签分类任务中具有相同的重要性，则对所有标签取平均值是非常合理的。在此根据TensorFlow中的大量观察结果提供此指标的实现。...这是用于构成模型的TF.Hub模块。 总结 多标签分类：当一个观察的可能标签数目大于一个时，应该依靠多重逻辑回归来解决许多独立的二元分类问题。使用神经网络的优势在于，可以在同一模型中同时解决许多问题。
元学习器：回归和分类任务 本文的元学习方法旨在确定一组权重，用于组合由多种方法生成的预测结果，目标是充分利用这些方法之间在准确性和多样性方面的特点。...通常来说，寻找为各预测方法分配权重的函数这一问题往往会被构建成回归任务，其目标是最小化组合预测的误差。回归任务可以看作是每个实例具有不同类别权重的分类任务，再结合对特定系列赋予更高重要性的实例权重。...有的方法将选最佳方法视为分类问题有局限，实际找权重分配函数多为回归任务，且回归和分类任务联系紧密。 所提元学习框架分两阶段，离线阶段进行元数据生成与模型训练，在线阶段做预测。...神经网络设计 （一）整体结构与任务划分 元学习模型的深度神经网络含回归、分类两个子网。...(\odot)：代表元素对应相乘的运算，通过这样的乘法运算使得回归任务和分类任务之间可以共享知识。
逻辑回归模型适用于二分类问题，能够基于数据的特征建立线性或非线性的分类边界，在许多领域如信用风险评估、疾病诊断等有着广泛应用。...卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中占据主导地位，能够自动提取图像中的特征，如在图像分类、目标检测、图像分割等任务中取得了极高的准确率。...例如，在一个图像分类任务中，使用 CNN 模型对 CIFAR-10 数据集进行分类（如图 8 所示为 CNN 模型架构图），能够准确识别出图像中的飞机、汽车等类别。...循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM），特别适用于处理序列数据，如文本生成、语音识别、时间序列预测等任务，能够有效捕捉数据中的时序信息。...准确率指标衡量了模型预测正确的样本比例，在分类任务中是一个重要的评估指标。召回率则关注于正样本中被模型正确预测的比例，对于某些对正样本敏感的任务，如疾病检测等，召回率具有重要意义。
随着计算能力的提升，神经网络在图像识别、语音识别等领域取得了显著进展。 1.3 核心概念 机器学习 监督学习：利用带标签的数据进行训练，目的是学习从输入到输出的映射，如分类和回归任务。...首先，我们准备了一组数据，然后创建并训练线性回归模型，最后进行预测并可视化结果。 逻辑回归 逻辑回归用于二分类任务，通过逻辑函数将输入映射到概率值，从而进行分类。...我们同样使用scikit-learn库实现了逻辑回归模型，用于二分类任务。...决策树 决策树是一种树状结构的模型，通过节点的分裂进行决策。它可以用于分类和回归任务，具有直观和易解释的特点。...3.3 项目案例 图像分类 图像分类是深度学习中的经典任务，通过构建卷积神经网络（CNN）来识别图像中的对象。图像分类任务的目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。
1、常用的内置评估指标 MeanSquaredError（平方差误差，用于回归，可以简写为MSE，函数形式为mse） MeanAbsoluteError (绝对值误差，用于回归，可以简写为MAE，函数形式为...(稀疏多分类TopK准确率，要求y_true(label)为序号编码形式) Mean (平均值) Sum (求和) 2、自定义评估指标 KS指标适合二分类问题，其计算方式为 KS=max(TPR-FPR...函数形式的自定义评估指标 python #函数形式的自定义评估指标 @tf.function def ks(y_true,y_pred): y_true = tf.reshape(y_true,...在keras.optimizers子模块中，它们基本上都有对应的类的实现。...History： 将BaseLogger计算的各个epoch的metrics结果记录到history这个dict变量中，并作为model.fit的返回值。
也可以对tf.keras.metrics.Metric进行子类化，重写初始化方法, update_state方法, result方法实现评估指标的计算逻辑，从而得到评估指标的类的实现形式。...如果编写函数形式的评估指标，则只能取epoch中各个batch计算的评估指标结果的平均值作为整个epoch上的评估指标结果，这个结果通常会偏离拿整个epoch数据一次计算的结果。...一，常用的内置评估指标 MeanSquaredError（平方差误差，用于回归，可以简写为MSE，函数形式为mse） MeanAbsoluteError (绝对值误差，用于回归，可以简写为MAE...(平均值) Sum (求和) 二， 自定义评估指标 我们以金融风控领域常用的KS指标为例，示范自定义评估指标。...KS指标适合二分类问题，其计算方式为 KS=max(TPR-FPR).
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