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测试数据增强_预测模型最佳cutoff值

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 cutout是2017年提出的一种数据增强方法，想法比较简单，即在训练时随机裁剪掉图像的一部分，也可以看作是一种类似dropout的正则化方法。...) cv2.imwrite('cutout.png', img) 由于原图比较大，这里把正方形边长调到了100，效果如下： ---- 实际训练看看效果到底怎么样，为了保证公平，训练时参数统一，且每种模型训练了...83.63/83.78/83.80/83.49 83.92/83.57/83.71/83.60 (83.69) 从实验结果来看，在CIFAR10和CIFAR100这两个数据集上使用cutout，训练出来的模型精度都会掉一点...看来cutout涨点并没有那么容易，和调参、模型深度、数据集都有很大的关系。...---- 数据增强实测之Random Erasing_一个菜鸟的奋斗-CSDN博客 数据增强实测之mixup_一个菜鸟的奋斗-CSDN博客 数据增强实测之RICAP_一个菜鸟的奋斗-CSDN博客 数据增强实测之

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预测金融时间序列——Keras 中的 MLP 模型

另一方面，我们可以仅预测第二天（或几天后）的价格值或与前一天相比第二天的价格变化，或这种差异的对数——即，我们要预测一个数字，这是一个问题回归。...图 1 并且以友好的方式，我们不能根据我们的窗口使用这些值的极大极小或z分数归一化，因为如果在 30 天内有一些特征，它们也可以在第二天改变或在我们窗口的中间改变。...神经网络架构 我们将使用多层感知器作为基本模型。让我们把Keras作为一个实现框架——它非常简单、直观，你可以用它来实现相当复杂的计算图，但到目前为止我们还不需要它。...Keras 还允许我们非常灵活地控制训练过程，例如，如果我们的结果没有改善，最好减少梯度下降步骤的值——这正是 Reduce LR On Plateau 所做的，我们将其添加为回调到模型训练。...预测金融时间序列 - 分类问题 让我们训练我们的第一个模型并查看图表： 可以看到，测试样本的准确率一直保持在±1值的误差，训练样本的误差下降，准确率增加，说明过拟合了。

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    将Keras权值保存为动画视频，更好地了解模型是如何学习的

    将Keras权值矩阵保存为简短的动画视频，从而更好地理解你的神经网络模型是如何学习的。下面是第一个LSTM层的例子，以及一个经过一个学习周期训练的6级RNN模型的最终输出层。...keras_weight_animator pip install -r requirements.txt 为了从保存的权值图像中渲染视频，你还必须在你的机器上安装以下包: GNU Parallel...它公开了一个可以在任何模型fit(.)方法中包含的Keras回调函数。...Keras模型和一个output_directory，可以定期地保存权值图像。...在默认情况下，keras_weight_animator将每100个批处理的层权值以PNGs格式保存在名为epoch_XXX-layer_NAME-weights_YY.的文件夹中的output_directory

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    【TensorFlow2.x 实践】服装分类

    比如：训练集中有60,000张图像，每个图像表示为28 x 28像素。训练集中有60,000个标签；每个标签都是0到9之间的整数。 测试集中有10,000张图像。...) plt.show() 查看第一张图像（像素值落在0到255），运行结果： 将这些值缩放到0到1的范围，然后再将其输入神经网络模型。...过度拟合的模型“记忆”训练数据集中的噪声和细节，从而对新数据的模型性能产生负面影响。 解决方案：请参见以下内容：（有兴趣可以看一下） 3）作出预测 通过训练模型，可以使用它来预测某些图像。...(test_images) 在这里，模型已经预测了测试集中每个图像的标签。...下面使用模型进行预测： # 【6 使用训练有素的模型】 # 使用经过训练的模型对单个图像进行预测。 # 从测试数据集中获取图像。

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    教你用 Keras 预测房价！（附代码）

    我在处理财务数据时遇到过几次的问题之一是，经常需要构建预测模型，其中输出可以具有各种不同的值，且在不同的数量级上。...上面的代码示例演示了如何使用内置优化器来构建线性回归模型，该优化器将使用大标签值对样本进行超重，并介绍如何对预测值和标签执行对数转换的 nls 方法，这将会给样品比较相等的重量。...该数据集包括 20 世纪 70 年代波士顿郊区的房价。每个记录有 13 个属性对家庭进行描述，训练数据集中有 404 条记录，测试数据集中有 102 条记录。...在转换后的房价数据集上对 4 种损失函数测试各自的性能。所有模型都使用 MAE 作为性能指标。...深度学习可以成为浅层学习问题的有用工具，因为您可以定义自定义的损失函数，这些函数可能会显著提高模型的性能。这不适用于所有问题，但如果预测问题不能很好地映射到标准损失函数，则可能会有用。

    2K20

    刷剧不忘学CNN：TF+Keras识别辛普森一家人物 | 教程+代码+数据集

    这个模型与Keras文档中的CIFAR示例模型比较相近，接下来还会使用更多数据对其他模型进行测试。我还在模型中加入了Dropout层来防止网络过拟合。...因此，对两个类别，绘制测试集的3个指标，希望找到一个超平面来分离正确预测和错误预测。 ? △ 测试集中多个指标的散点图 上图中，想要通过直线或是设置阈值，来分离出正确预测和错误预测，这是不容易实现的。...关于最佳预测概率的召回率和正确率 在模型中，很难平衡好召回率与正确率之间的关系，同时也无法同时提高召回率和正确率。所以往往根据实际目标，来提高单个值。...△ 对于所有类别或特定类别，正确率、召回率和F1-score与预测类别概率最小值的关系 从图10中看出，模型效果取决于不同人物。...所以考虑全局效果，对于预测类别的概率最小值，应该增加一个合适的阈值，且不能位于区间[0.2,0.4]内。 可视化预测人物 ?

    1.4K50

    机器学习101（译）

    详情请见Keras文档。 tf.keras.Sequential模型是一个线性堆栈层。其初始化需要一个图层实例列表，在本教程的示例中，领个密集图层各有10个节点，一个输出图层3个代表预测标签的节点。...我们使用tf.losses.sparsesoftmaxcross_entropy来计算损失，这个方法接受模型的预测和期望的标签作为参数。随着返回的损失值增大，预测的结果也随着变差。...在该周期内，对训练数据集中的每个样本进行迭代，以获取其特征(x)和标签(y)。 使用样本中特征进行预测，并于标签进行比较。测量预测的不准确性并使用它来计算模型的损失和梯度。...反过来说，长时间训练模型并不能保证模型变得更好。num_epochs是一个可以调整的超参数，需要经验和实践才能找到正确的值。...在下面的代码中，我们遍历测试集中的每个示例，并将模型的预测与实际的标签进行比较。这用于在整个测试集中测量模型的准确性。

    1.1K70

    使用Keras建立Wide & Deep神经网络，通过描述预测葡萄酒价格

    如果你有一个预测任务，输入和输出之间有相对直接的关系，那么一个wide模型可能就足够了。Wide模型是具有稀少特征向量的模型，或者说是大多为零值向量的模型。...数据集：预测葡萄酒的价格 我们将使用Kaggle的葡萄酒数据集来测试：能否通过描述和种类预测一瓶葡萄酒的价格？...我们不会去查看数据集中每个描述中存在的每个词，而是将我们的词袋限制在数据集中的12 000个单词中（内置的Keras工具可以创建这个词汇表）。...我们可以为受过训练的模型调用predict()函数，将其传递我们的测试数据集： ? 然后我们将比较测试数据集的前15种葡萄酒的实际价格与预测价格： ? 模型是如何进行比较的？...让我们看看测试集中的三个例子： 1.酒瓶里冒出浓郁的香草味，即使是在这个不佳葡萄酒酿造期，果香也毫不逊色。这样强烈的水果酸中，含有草本成分，水果、酸、药草和香草以相同的比例迅速作用，生成美味的酒。

    1.7K40

    使用用测试时数据增强（TTA）提高预测结果

    数据增强是一种用于提高计算机视觉问题神经网络模型的性能和减少泛化误差的技术。 当使用拟合模型进行预测时，也可以应用图像数据增强技术，以允许模型对测试数据集中每幅图像的多个不同版本进行预测。...对增强图像的预测可以取平均值，从而获得更好的预测性能。 在本文章中，您将发现测试时的增强，以改进用于图像分类任务的模型的性能。...完成本文章后，您将知道: TTA是数据增广技术的应用，通常用于在训练中进行预测。 如何在Keras中从头开始实现测试时增强。 如何使用TTA来提高卷积神经网络模型在标准图像分类任务中的性能。...测试时数据增强，简称TTA，是对测试数据集进行数据扩展的一种应用。 具体来说，它涉及到为测试集中的每个图像创建多个扩增副本，让模型对每个图像做出预测，然后返回这些预测的集合。...测试时间扩展配置不仅包括ImageDataGenerator的选项，还包括为测试集中每个示例生成平均预测的图像数量。

    3.4K20

    TensorFlow 2建立神经网络分类模型——以iris数据为例

    后面的行是数据记录，每个样本各占一行，其中： 前四个字段是特征: 这四个字段代表的是样本的特点。在此数据集中，这些字段存储的是代表花卉测量值的浮点数。 最后一列是标签:即我们想要预测的值。...目标是充分了解训练数据集的结构，以便对测试数据进行预测。如果您从训练数据集中获得了过多的信息，预测便会仅适用于模型见过的数据，但是无法泛化。...与直觉恰恰相反的是，训练模型的时间越长，并不能保证模型就越好。num_epochs 是一个可以调整的超参数。选择正确的次数通常需要一定的经验和实验基础。...在以下代码单元格中，我们会遍历测试集中的每个样本，然后将模型的预测结果与实际标签进行比较。...这是为了衡量模型在整个测试集中的准确率。

    2.2K41

    手把手：教你如何用深度学习模型预测加密货币价格

    图注：紫色线-训练集； 蓝色线-测试集 上半部分-比特币价格($); 下半部分-以太币价格($) 你可以观察到，训练集的数据大多处于货币价格较低的时候，因此，训练数据的分布也许并不能很好地代表测试数据的分布...那些仅仅只预测未来某个点的模型展现出来的准确性都很误导人，因为误差并不会延续到后续的预测中。无论上一个值有多大的误差，由于每个时间点的输入都是真实值，误差都会被重置。...测试集：单时间点预测 蓝色线-实际价格；绿色线-预测价格 纵坐标：以太币价格($) 平均绝对误差：0.0531 撇开单点预测误导性的局限，LSTM模型似乎在测试集中表现良好。...如果仔细观察你会注意到，预测值通常会反映出先前的值（例如十月）。深度学习模型LSTM已经部分推导出了p元自回归模型(autoregression model,AR)，未来的值仅仅是先前p个值的加权和。...因此，如果我们想去比较这两个模型，就需要多次运行（大约25次）之后获取模型误差的估计值，测试集中实际和预测的收盘价之间差值的绝对值记为误差。

    1.4K10

    Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析|附代码数据

    （EDA） 问题定义（我们要解决什么） 变量识别（我们拥有什么数据） 单变量分析（了解数据集中的每个字段） 多元分析（了解不同领域和目标之间的相互作用） 缺失值处理 离群值处理 变量转换 预测建模 LSTM...print("在测试集中，我们有", test_df.shape[0], "个观察值和", test_df.shape[1], "列/变量。")...在训练集中，我们有1017209个观察值和9列/变量。 在测试集中，我们有41088个观测值和8列/变量。 在商店集中，我们有1115个观察值和10列/变量。 首先让我们清理  训练数据集。...Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP...的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类

    1.2K00

    一个超强算法模型，CNN ！！

    import keras model = keras.models.load_model('mnist_model.h5') # 加载并显示一个手写数字图像（可以自己手写一个数字图像，或从测试集中选取...） image_index = 256 # 随机选择一个测试图像 image = test_images[image_index] # 从测试集中获取图像 # 使用模型进行预测 predictions...（确保'mnist_model.h5'文件存在，并包含已经训练好的模型），然后选择一个测试图像（在测试集中选择一个图像或者手写一个数字图像），使用模型进行预测，并在图像上显示预测的结果。...这个示例将显示一个手写数字图像以及模型对该图像的预测标签。 其中，可以替换image_index以选择不同的测试图像。 这仅仅是一个简单的测试展示示例，可以验证模型的性能。...接下来，咱们简单修改一下代码，实现预测10个测试图片，生成2行5列的一个图片。 再看看结果。

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    时间序列预测任务的模型选择最全总结

    时间序列数据实例：具有独立观测值的数据集 而在时间序列中，观测值是随着时间的推移而测量的。你的数据集中的每个数据点都对应着一个时间点。这意味着你的数据集的不同数据点之间存在着一种关系。...一个更远的值会算得更少，而一个更近的值会算得更多。 3. 双指数平滑法(DES) 当时间序列数据中存在趋势时，应该避免使用简单指数平滑法：它在这种情况下效果不好，因为该模型不能正确区分变化和趋势。...举例来说，可以从CO2数据库中删除最后3年的数据，并使用剩余的40年数据来拟合模型。然后预测三年的测试数据，并在预测和过去三年的实际值之间衡量我们选择的评估指标。...通过这样做，可以避免偶然选择在测试集中工作的模型：现在已经确保了它在多个测试集中工作。 然而，在时间序列中，我们不能应用随机选择来获得多个测试集。如果你这样做，你最终会得到很多数据点缺失的序列。...这可以很好地工作，但缺点是每个模型在训练数据中使用的年数不相同。 另一种方法是做滚动分割（总是5年训练，5年测试），但缺点是我们永远不能使用超过5年的训练数据。

    5.3K43

    Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型|附代码数据

    我们可以使用head()数据框的方法来输出数据集的前五行。dataset.head()输出：您可以在我们的数据集中看到14列。根据前13列，我们的任务是预测第14列的值，即Exited。...，并在测试数据集上评估模型的性能。...因此，我们需要将数据集分为训练集和测试集，如以下脚本所示： total_records = 10000....我们的数据集中有1万条记录，其中80％的记录（即8000条记录）将用于训练模型，而其余20％...然后可以将返回的值与实际测试输出值进行比较。以下脚本对测试类进行预测，并输出测试数据的交叉熵损失。...R语言实现神经网络预测股票实例使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译用于NLP的Python：

    1.2K20

    TensorFlow 和 Keras 应用开发入门：1~4 全

    这可能是过拟合的结果吗？ 让我们再次看图 4。 我们知道，我们的 LSTM 模型在验证集中达到极低的值（约2.9 * 10-6），但在测试集中也达到极低的值。 但是，关键的区别在于规模。...我们的测试集中每周的 MSE 大约是测试集中平均水平的 4,000 倍。 这意味着该模型在我们的测试数据中比在验证集中的表现要差得多。 这值得考虑。...图 6：测试集中每周的 MSE； 请注意，第 5 周的模型预测比其他任何一周都差 解释预测 我们的最后一步是为我们的预测增加可解释性。...为了促进我们对模型表现的理解，我们还每周在测试集中调用方法model.predict()，并将其预测结果与该集的值进行比较。...现在，我们可以将标准化结果与测试集中的标准化值一起绘制，如下图所示： !

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