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沙龙
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回答
TensorFlow
:
如何
对
1
行
特定
数据
进行
验证
,
并
对
其余
行
进行
训练
?
、
、
、
、
我有11
行
数据
,我的目标是在10
行
上
训练
网络,并在1
行
特定
的
数据
上
进行
验证
(不是随机的)。 目标是在对其他10
行
进行
训练
的同时,
对
每一
行
进行
验证
,直到我
对
所有11
行
都有了预测。x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_spli
浏览 20
提问于2020-04-16
得票数 0
1
回答
Tensorflow
:
验证
集
如何
改进学习曲线
、
、
然而,在
训练
循环中,只使用data_sets.train
进行
训练
。, labels_placeholder)
并
对
模型的每个(step + 1) % 1000 == 0 or (step + 1) == FLAGS.max_steps
进行
了评价,得到了三个不同的评价结果:(1)
训练
数据
Eval,(2
浏览 0
提问于2017-01-27
得票数 3
1
回答
如何
控制联邦框架的
验证
数据
我正在尝试指定通过联邦框架传递给每个客户端的
验证
数据
,以便
对
其
进行
训练
/
验证
。我知道
tensorflow
-federated会随机抽取每个客户端的
数据
集
并
对
其
进行
验证
。但是,如果我的
数据
(在一个子集内)非常相关,我
如何
(在TFF框架中)为每个客户端指定
验证
数据
集?你认为在这里混洗
数据
浏览 0
提问于2019-06-25
得票数 1
1
回答
标准化后
如何
在新
数据
上使用保存好的神经网络
、
、
、
、
我用
TensorFlow
和Keras构建
并
训练
了一个神经网络,它对我的
数据
非常有效。在使用这些
数据
之前,我使用sklearn中的StandardScale()
对
其
进行
标准化。I fit_transform()
训练
数据
,并且只转换()测试和
验证
数据
。现在我想使用这个模型来处理新的
数据
。我想我也需要转换()这个
数据
,但是我该
如何</e
浏览 3
提问于2021-05-25
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
保存深度学习模式,并在培训后
进行
测试?
、
、
、
我用
tensorflow
编写了一个用于python的CNN模型,该模型用于
对
肺CT图像(癌症/非癌症)
进行
分类,经过
训练
和
验证
数据
训练
模型
并
获得合理的准确性,毕竟,我需要用测试
数据
来测试模型,但我不知道
如何
做到这一点
如何
保存模型并将其用于测试?
浏览 0
提问于2018-08-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
通过LIBSVM将platt scaling与交叉
验证
结合使用?
、
、
、
谁能给我举个例子,说明在libsvm的多类SVM分类中,platt scaling是
如何
与k-折交叉
验证
一起使用的? 我将整个
数据
集分为两部分:
训练
和测试。为了
进行
交叉
验证
,我
对
训练
数据
进行
了分区,其中一个分区用于测试,
其余
的用于
训练
多类SVM分类器。
浏览 3
提问于2016-04-10
得票数 1
1
回答
如何
让Keras只计算
验证
数据
的某个指标?
、
、
我正在使用带有
TensorFlow
1.14.0的tf.keras。., metrics=[...])提供的指标列表中,它会减慢
训练
过程。
如何
让Keras在
训练
迭代期间跳过度量的计算,而是在每个时期结束时
对
验证
数据
进行
计算(
并
打印)?
浏览 4
提问于2019-07-01
得票数 6
回答已采纳
2
回答
使用
Tensorflow
对象检测API冻结图层
、
、
、
、
使用
Tensorflow
对象检测API时,是否可以冻结
特定
的层? 例如,我正在使用从
Tensorflow
2 Model Zoo下载的EfficientDet。当我
训练
模型时,我会让它预测一个物体是汽车,飞机还是摩托车。该模型已经在这些类型的对象(COCO 2017
数据
集)上
进行
了
训练
,但我想在我的
特定
用例上
对
其
进行
更多的
训练
。但是,由于它已经在这些类型的对象上
进行
了
训练<
浏览 5
提问于2021-07-15
得票数 0
1
回答
把一
对
放在交叉
验证
之外
我试图
训练
和
验证
我的
数据
集,其中包含17个
数据
集。我已经把它们分为15项用于培训,2项用于
验证
。在此过程中,我
对
15个
数据
集
进行
了
训练
,
并
使用生成的模型
对
其余
2个
数据
集的结果
进行
了预测。在我的理解中,这个过程被称为省略
验证
。无论我使用哪种分类器(SVM,可优化SVM,knn,可优化KNN),我的
训练
精度都很高,
浏览 0
提问于2021-09-03
得票数 2
2
回答
在使用scikit学习优化超参数时,是否有可能修复
验证
集?
、
我最熟悉
tensorflow
,您首先将
数据
分成三组:
训练
、
验证
和测试。利用
训练
集和
验证
集
对
超参数
进行
优化,最后用测试集
对
模型
进行
评估。所有
数据
都是使用来自测试集的统计信息
进行
规范化的,据我所理解,这背后的原理是,模型没有“看到”来自
验证
和测试的
数据
,因此不能以任何方式使用它们的统计
数据
。据我所知,他们都使用交叉
验证</e
浏览 0
提问于2021-04-16
得票数 0
1
回答
如何
在
tensorflow
/models/research/object_detection/models下使用模型
、
、
、
我正在研究使用
tensorflow
训练
对象检测网络,我还查看了TF2模型动物园。为了澄清,自述文件说有一个带有ssdlite的mobildet gpu,并且提供了在COCO上
训练
的模型和检查点,但是我在repo中的任何地方都找不到它们
如何
使用这些模型?根据mobilenetv3的论文,我已经有了一个用于图像分类的定制
训练
的mobilenetv3,我希望看到一种将网络转变为对象检测网络的方法。如果这不直接,从头开始
训练
一个网络也是可以的,我只需要知道从哪里开始
浏览 45
提问于2021-03-24
得票数 0
回答已采纳
3
回答
何时停止
训练
-洛夫MLP
、
、
、
我已经扫描了100个对象,
并
希望
对
它们
进行
分类,
并
根据保留一次交叉
验证
对
模型
进行
评估。我的问题是:
如何
知道
浏览 4
提问于2016-06-01
得票数 0
回答已采纳
1
回答
TensorFlow
中的特征选择
、
在
TensorFlow
文档中提到,“通过密集的嵌入,深度模型可以更好地概括,
并
对
以前在
训练
数据
中看不到的特征
对
进行
预测。”我们
如何
使用代码中的密集嵌入,
并
获得
TensorFlow
所做的新特性,即使用泛化和记忆? 或者换句话说,
如何
使用
TensorFlow
作为一种特征选择算法?
浏览 3
提问于2016-10-19
得票数 1
回答已采纳
1
回答
K折叠交叉
验证
/分区模型
、
、
我有41个样本和6个预测因子的
数据
集。在Matlab中,我使用了树作为分类树。尽管oob误差很高,但该模型
对
41个标签
进行
了准确的预测。但在此基础上,我尝试用k折叠交叉
验证
模型,
验证
准确率仅为41%。我对此感到困惑。 我的另一个问题是,当我试图交叉
验证
一个已经建立的集成模型时,k折叠算法是
如何
工作的。任何帮助都会很感激的。
浏览 0
提问于2018-04-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Tensorflow
对象检测API -
验证
损失行为
、
、
、
我试图使用
TensorFlow
对象检测API来识别图片和视频中的
特定
对象(吉他)。 至于
数据
,我从OpenImage
数据
集下载了图像,
并
导出了.tfrecord文件。我正在用不同的数字
进行
测试,但现在假设我在
训练
集中有200张图像,在评估中有100张。我使用"ssd_mobilenet_v1_coco“作为起点和"model_main.py”脚本
对
模型
进行
培训,这样我就可以获得培训和
验证
结果。当我
浏览 3
提问于2019-10-02
得票数 2
回答已采纳
1
回答
选择随机
验证
数据
集
、
、
、
、
在此基础上,我使用
tensorflow
和keras
训练
神经网络,我的问题涉及到我的模型中的代码
行
: model.fit(X1, Y1, epochs=1000, batch_size=100, verbose当我为持续的时间生成
数据
时,我显然不希望最后一部分被分割掉,因为它不具有
验证
的代表性。我更希望从整个
数据
集中随机选择
验证
数据
。为此,我现在在
训练
之前
对
我的整组
数据
集( ANN的输入和输出)<em
浏览 0
提问于2019-03-06
得票数 3
回答已采纳
1
回答
在特征选择之前或之后采样
、
、
、
我
对
特征选择、采样和交叉
验证
的顺序感到困惑,我的
数据
集有468
行
和23000列,其中269个属于I类,199个属于II类,当拆分
训练
和测试时,
训练
.Due中的
数据
有215个I类和159个II类,以减少样本数量我不得不对
训练
数据
应用或者我应该在这里应用采样,这会导致
数据
丢失,从而导致更小的样本。I)先应用过采样,然后应用特征选择技术,然后
进行
交叉
验证
:在交叉
验证
过程
浏览 133
提问于2020-08-12
得票数 1
1
回答
h2o.predict()在新测试集上使用的阈值是多少?
、
如果是的话,它是来自培训
数据
、
验证
数据
还是交叉
验证
的阈值?我尝试在测试集中使用max f1和max f0point5的
验证
阈值(完全独立于培训和
验证
数据
),但预测的类与h2o.predict()和类与使用阈值并不完全匹配。我得到的最接近的方法是使用max f0point5
训练
阈值,并将其应用于测试集。提前感谢!
浏览 2
提问于2018-12-03
得票数 3
回答已采纳
1
回答
在使用`validation_steps`时,使用新采样的
验证
示例和
TensorFlow
Keras fit吗?
、
、
TensorFlow
的Keras Model.fit方法有两个参数来限制
训练
周期中的步数:steps_per_epoch表示
训练
步数,validation_steps表示
验证
步数。然而,这两个参数之间的主要区别(除了用于
训练
或
验证
之外)在于它们
如何
从
数据
集中采样。对于
训练
,steps_per_epoch将在每个时期使用下一个可用的样本,因此每个时期通过
数据
集进一步
进行
。我的
数据
集(
浏览 0
提问于2020-04-02
得票数 0
2
回答
完全卷积网络
训练
图像大小
、
、
、
、
我正在尝试使用
TensorFlow
复制用于语义分割的完全卷积网络的结果。 我被困在将
训练
图像输入到计算图中。全卷积网络使用VOC PASCAL
数据
集
进行
训练
。然而,
数据
集中的
训练
图像具有不同的大小。我只想问他们是否
对
训练
图像
进行
了预处理,使它们具有相同的大小,以及他们是
如何
对
图像
进行
预处理的。如果没有,他们是否只是将不同大小的图像批量输入FCN?是否可以将一批不同
浏览 2
提问于2016-08-20
得票数 6
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