通过以下示例来理解这一点： 在上图中，如果使用垂直线作为分类器并仅沿着x轴移动它，使其将所有图像分类为右侧作为房屋，则答案可能不是直截了当的。...在这种情况下，大多数房屋都是由分类器确定的，但房子仍被遗漏，一棵树被误分类为房屋。为了确保不会留下任何一个房子，可以使用蓝线。在这种情况下，分类器将覆盖所有房屋; 这被称为高召回率。...然而，并非所有的分类图像都是真正的房屋，这被称为低精度。同样，如果使用绿线，所有分类为房屋的图像都是房屋; 因此，分类器具有高精度。在这种情况下召回的次数会减少，因为还有三所房子被遗漏了。...相反，如果优先级是仅对纯组合像素进行分类而不包括任何其他类像素，并且可以放弃混合的组合像素，则需要高精度分类器。通用模型将使用房屋和树木的红线来保持精确度和召回之间的平衡。...因此，混淆矩阵，精度和召回可以更清晰地反映模型的表现。 终端中显示的混淆矩阵，精度和召回 如上面的混淆矩阵所示，有数千个组合像素被分类为非组合，反之亦然，但与总数据大小的比例较小。
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。...分类度量 以下是可以在Keras中使用的关于分类问题的度量列表。...二进制精度：binary_accuracy， 分类准确度：categorical_accuracy, acc 稀疏分类精度：sparse_categorical_accuracy top k分类精度：top_k_categorical_accuracy...（需要指定一个k参数） 稀疏Top k分类精度：sparse_top_k_categorical_accuracy（需要指定一个k参数） 精度是指定好的。...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。
本系列将教你如何从零开始学Keras，从搭建神经网络到项目实战，手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。 ...二分类问题 二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题。在这篇文章中，你将学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或负面。 ...train_data[0]train_labels[0]输出为1由于限定为前 10000 个最常见的单词，单词索引都不会超过 10 000。...下面的步骤是用 rmsprop 优化器和 binary_crossentropy 损失函数来配置模型。注意，我们还在训练过程中监控精度。...但验证损失和验证精度并非如此：它们似 乎在第四轮达到最佳值。这就是我们之前警告过的一种情况：模型在训练数据上的表现越来越好， 但在前所未见的数据上不一定表现得越来越好。
本系列将教你如何从零开始学Keras，从搭建神经网络到项目实战，手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。 ...下载数据 本节用到的猫狗分类数据集不包含在 Keras 中。它由 Kaggle 在 2013 年末公开并作为一项 计算视觉竞赛的一部分，当时卷积神经网络还不是主流算法。...本例中，虽然你只在不到参赛选手所用的 10% 的数据上训练模型，但结果也和这个精度相当接近。 ...(4) 将像素值（0~255 范围内）缩放到 [0, 1] 区间（正如你所知，神经网络喜欢处理较小的输入值）。 这些步骤可能看起来有点吓人，但幸运的是，Keras 拥有自动完成这些步骤的工具。...：它生成了 150×150 的 RGB 图像［形状为 (20,150, 150, 3)］与二进制标签［形状为 (20,)］组成的批量。
本系列将教你如何从零开始学Keras，从搭建神经网络到项目实战，手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。...但在此之前，我们先来看一个简单的卷积神经网络示例，即使用卷积神经网络对 MNIST 数字进行分类，这个任务我们以前用密集连接网络做过（当时的测试精度为 97.8%）。...虽然本例中的卷积神经网络很简单，但其精度肯定会超过先前的密集连接网络。 下列代码将会展示一个简单的卷积神经网络。它是 Conv2D 层和MaxPooling2D层的堆叠。...下一步是将最后的输出张量［大小为 (3, 3, 64)］输入到一个密集连接分类器网络中， 即 Dense 层的堆叠，你已经很熟悉了。这些分类器可以处理 1D 向量，而当前的输出是 3D 张量。...0.99150000000000005 密集连接网络的测试精度为 97.8%，但这个简单卷积神经网络的测试精度达到了99.3%，我们将错误率降低了 68%（相对比例）。
本系列将教你如何从零开始学Keras，从搭建神经网络到项目实战，手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。...它包括 46 个不同的主题：某些主题的样本更多，但训练集中每个主题都有至少 10 个样本。 与 IMDB 和 MNIST 类似，路透社数据集也内置为 Keras 的一部分。我们来看一下。...在这 个例子中，标签的 one-hot 编码就是将每个标签表示为全零向量，只有标签索引对应的元素为 1。其代码实现如下。...对于平衡的二分类问题，完全随机的分类器能够得到50%的精度。但在这个例子中，完全随机的精度约为19%，所以上述结果相当不错，至少和随机的基准比起来还不错。...predictions = model.predict(x_test) predictions 中的每个元素都是长度为 46 的向量。
本系列将教你如何从零开始学Keras，从搭建神经网络到项目实战，手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。 ...初识神经网络 我们先来看一个具体的神经网络示例，使用 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类。如果你没用过 Keras或类似的库，可能无法立刻搞懂这个例子中的全部内容。...甚至你可能还没有安装 Keras。没关系，可以看个例子先感受下。 我们这里要解决的问题是，将手写数字的灰度图像（28 像素×28 像素）划分到 10 个类别 中（0~9）。...在训练和测试过程中需要监控的指标（metric）：本例只关心精度，即正确分类的图像所占的比例。 后续会详细解释损失函数和优化器的确切用途。...比如，之前训练图像保存在一个 uint8 类型的数组中，其形状为 (60000, 28, 28)，取值区间为 [0, 255]。
一组黑白照片可存成形状为 (样本数，宽，高，1) 的 4 维张量 一组彩色照片可存成形状为 (样本数，宽，高，3) 的 4 维张量 ? 通常 0 代表黑色，255 代表白色。...这样的视频剪辑将存储在形状为 (40, 240, 1280, 720, 3) 的张量中。 ? 5 维张量的数据表示图如下： ?...，但这个超出本帖的范围了，以后再讲。...为了代码简洁，这个「0 维」的样本数在建模时通常不需要显性写出来。 参数个数为 0，因为打平只是重塑数组，不需要任何参数来完成重塑动作。...当模型还没训练时，W 是随机初始化，而 b 是零初始化。最后检查一下它们的形状。
IEEE二进制浮点数算术标准（IEEE 754）是20世纪80年代以来最广泛使用的浮点数运算标准，为许多CPU与浮点运算器所采用。...由上面的分析我们可以得出规律，采用移位存储技术，我们可以使用 8位二进制来表示从 -127~128 共计：27个负数+零（0）+ 128个正数=256个数 例8：求十进制数8.25在内存中的储存方式 分析...所以对应的十进制接近但略小于2 * 2-126。 六、非规约形式的浮点数 如果浮点数的指数部分的编码值是0，分数部分非零，那么这个浮点数将被称为非规约形式的浮点数。...这也是最大的正非规约数，接近但略小于最小的规约数2-126。 同理最大的负非规约数，接近但略大于最大的规约数-2-126。...十二、浮点数的精度 浮点数的精度指的是有效数字。有效数字是指在一个数中，从该数的第一个非零数字起，直到末尾数字止的数字称为有效数字。 比如0.618的有效数字有三个，分别是6,1,8。
我们来实践一下，使用在 ImageNet 上训练的 VGG16 网络的卷积基从 猫狗图像中提取有趣的特征，然后在这些特征上训练一个猫狗分类器。VGG16 等模型内置于 Keras 中。...最后输出的特征图形状为 (4, 4, 512)。我们将在这个特征上添加一个密集连接分类器。接下来，下一步有两种方法可供选择。...在你的数据集上运行卷积基，将输出保存成硬盘中的 Numpy 数组，然后用这个数据作 为输入，输入到独立的密集连接分类器中（与本书第一部分介绍的分类器类似）。...目前，提取的特征形状为 (samples, 4, 4, 512)。我们要将其输入到密集连接分类器中， 所以首先必须将其形状展平为 (samples, 8192)。...答案很简单：图中展示的是逐点（pointwise）损失值的平均值，但影响精度的是损失值的分布，而不是平均值，因为精度是模型预测的类别概率的二进制阈值。
为了建立数据集，我们考虑矩阵的稀疏模式作为图像。作为第一种方法，n× m矩阵相当于n× m的二进制图像，其中位置(i,j)的白色像素在第i行和第j列中表示非零，黑色像素对应稀疏模式中的零。...在我们的实现中，空子矩阵对应的像素都是黑色的，即它们的RGB颜色为(0,0,0)，只有表示非空子矩阵的像素有不同的相关的RGB颜色。...例如，考虑到R0G1B4分类器，两种gpu的平均性能都高于0.99。这意味着最佳分类器与我们的分类器得到的分类器在SpMV性能上的差异小于1%。...图7演示了使用预先训练的TITANX模型为GTX分类器进行的这种行为训练。在这个例子中，我们考虑了R0G1B4图像数据集。...在[2]中，作者构建了一个决策树，基于几个矩阵结构特征为给定的稀疏矩阵选择最佳表示，他们的分类器报告了在64.6-83.8%范围内的全局精度，获得了最大可实现的SpMV性能的95%。
问耕 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 匿名电子病历（EMR）是越来越受欢迎的研究数据来源。然而，这些数据集通常缺少人种和种族信息。...RIDDLE是一个开源的Python2库，用于使用深度学习方式在匿名电子病历中估算人种和种族信息。...在这个研究中，他们发现深度神经网络比其他方法（例如逻辑回归、随机森林）能更准确的补全缺失的人种和民族信息，在所有考察标准上都得到了更好的分类性能：精度、交叉熵损失（误差）等。...实验结果表明，RIDDLE的平均精度为0.671，最高的两个准确度为0.865，测试数据的交叉熵损失为0.849，这个结果显著优于逻辑回归和随机森林分类器。 ?...目前的RIDDLE Python模块与TensorFlow和Theano一起作为Keras的后端。默认架构是一个深度的多层感知器（深度MLP），使用二进制编码的特征和目标。
IEEE二进制浮点数算术标准（IEEE 754）是20世纪80年代以来最广泛使用的浮点数运算标准，为许多CPU与浮点运算器所采用。...在 IEEE 标准中，浮点数是将特定长度的连续字节的所有二进制位分割为特定宽度的符号域，指数域和尾数域三个域，其中保存的值分别用于表示给定二进制浮点数中的符号，指数和尾数。...不过对于二进制浮点数而言，还多一条规矩，就是当需要舍入的值刚好是一半时，不是简单地进，而是在前后两个等距接近的可保存的值中，取其中最后一位有效数字为零者。...无穷和除 NaN 以外的其它浮点数一样是有序的，从小到大依次为负无穷，负的有穷非零值，正负零（随后介绍），正的有穷非零值以及正无穷。...Q越大,数值范围越小,但精度越高;相反,Q越小,数值范围越大,但精度就越低。
考虑到轴承故障不是一瞬间形成，可以借鉴医学上的“亚健康”状态来表征轴承的带病运行状态，处于这个状态的设备不会马上不能运行，但继续运行而不更换零件就会使“亚健康”状态加深，慢慢就会成为故障状态，继而导致设备停工...振动信号由16 通道数据记录仪采集得到，采样频率为12 kHz。功率和转速通过扭矩传感器/译码器测得。...测试集 0,1 滑动窗口的大小为512，按照正常，内圈，滚动体，外圈故障分别输出预测0,1,2,3,按照顺序打上id，共有1136条。...但是，MNIST数据集存在一些问题：首先，MNIST数据集对于现在的卷积神经网络来说过于简单，SOTA模型的分类精度达到了99.84%，甚至传统机器学习方法也能达到97%的精度，因此模型的精度在此达到了饱和...，几乎没有提升的空间；再者，有些专家对MNIST数据集提出了质疑，比如谷歌的深度学习专家、Keras的作者François Chollet曾表示：“MNIST存在很多问题，但最重要的是，它真的不具有计算机视觉任务的代表性
Keras 中有许多数据集，包括用来做二分类的 IMDB 数据集、多分类的路透社数据集、做回归的波士顿房价数据集等，而本文要介绍的是二分类的图片数据集，猫狗数据集，原始数据可以在 Kaggle 官网上进行下载...将 JPEG 文件解码为 RGB 像素网格。 将这些像素网格转换为浮点数张量。 将像素值（0~255 范围内）缩放到 [0, 1] 区间（正如你所知，神经网络喜欢处理较小的输入值）。...loss=keras.losses.binary_crossentropy, metrics=['acc']) # 二分类所以使用二元交叉熵作为损失函数 利用批量生成器拟合模型 # 得出的结果是训练集和验证集上的损失和精度...) # 因为使用了 binary_crossentropy损失，所以需要用二进制标签 # 批量大小为 20 test_generator = test_datagen.flow_from_directory...过拟合的原因主要是因为训练样本相对较少（猫狗各 2000 个） 结语 我在学习的过程中，发现使用 Keras 自带的样本迭代器来训练时速度很慢，主要原因是：每次训练的时候，时间大部分消耗在 CPU 读取数据上
尾数（frac）：二进制小数，即 中的 ，范围为 （规格化数），或者是 （非规格化数），其中 ， 为尾数所占有的位数。 2....浮点数数值分类 以单精度为例： image.png 2.1 规格化的值 阶码的位模式（二进制码）既不全为 0 也不全为 1 。 阶码的值 。...即 ，在计算机里以 表示时去掉了总为 1 的首位（节省了一位空间）。 2.2 非规格化的值 阶码的位模式（二进制码）为全 0 。 阶码的值 。...， 为阶码的位数（单精度 、双精度 ）。 尾码的值 。 为 描述的小数值 。 非规格化数的作用 1....：符号位为 1，阶码为全 0，尾数为全 0 。 【注】IEEE 的浮点格式中， 和 在某些方面被认为是不同的，而在其他方面是相同的。 2.
通常，0表示False，1表示True。2.数据的存储和处理在内存中，数据以二进制形式存储在寄存器、缓存、RAM等组件中。CPU通过操作这些二进制数据来执行程序指令。...双零问题：原码表示法允许存在两种零的表示——+0（例如，8位原码为00000000）和-0（例如，8位原码为10000000），这在数学上是没有意义的，并且会在实际计算中引入额外的复杂性。...这种表示法的符号位（最高位）仍然是0表示正数和正零，1表示负数和负零。反码的特点正数和正零：正数的反码就是其本身的二进制表示，最高位为0。负数：负数的反码是将原码的数值位取反，符号位保持为1。...零的表示：在反码系统中，存在两种零的表示，+0和-0，分别表示为全0和全1（例如，对于8位数，+0表示为00000000，而-0表示为11111111）。...消除双零问题：补码表示法只有一个零的表示，消除了原码和反码中存在的+0和-0的区别。最大化数值范围：在n位的二进制表示中，补码允许我们表示的整数范围是从$-2^(n-1)$ 到$2^(n-1)-1$。
学校的课件上说浮点数的尾数用原码表示，但在“软件设计师”中，尾数通常是用补码表示的。 移码 移码：数值上等于补码的最高位取反。 补码中小于零和大于等于零的数各占一半，有128个。...非规格化的值：阶码部分的二进制全为0。 特殊值：阶码部分的二进制值全为1。 这三种状态也是人为定义。根据运算结果的二进制表示，人为分类的。...也就是说，在尾数位移的过程中，可以会丢失最低位，影响数值精度。 在对阶过程中，阶码可能会小于0，也可能会溢出。 非规格化的值 如果对阶后阶码等于0000 0000。...由于符号位单独存储，占用一位，因此存在正零和负零两种情况 如果尾数部分不全为0，将表示为“NaN”不是一个数。 “非规格化值”和“特殊值”也是对二进制数的人为定义。...} 如果尾数除全部置0，尾数表示的数最小，为： 1 32位单精度浮点数表示的范围可以归纳成： 阶码全部置1和置零为人为定义的两种特殊情况： 全部置1：无穷大或“NaN” 全部置0：0或非常接近
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