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浅谈ACC建模测试

关于模型,模型有很多种类型,接触比较多的应该是数学模型,展示成各种公式,但是模型不仅仅只有数学模型,还有语义模型(自然语言表达),物质模型(物体构成的),图像模型(二维的图像、图形等模型)。...我这次挑选了google ACC建模测试方法进行分享,讲解如何使用ACC建模测试,以及ACC建模方法的适用场景。...3、登堂入室 ACC(Attributes Components Compatibilities)是Google测试团队使用的一种建模方法,详情ACC的使用可以参考文章:http://www.cnblogs.com...这里因为文章写的挺详细的,所以就不照搬文章的内容再讲述一遍,重点跟大家描述ACC建模的适用测试场景。 4、举不胜举 ACC可以帮助我们解决什么问题?...ACC可以帮你快速的做出正确的测试策略。实践ACC的过程中,个人觉得产品的属性决定了产品的功能,也决定了产品功能的重要性。

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    提升分类模型acc(二):图像分类技巧实战

    简单的回顾一下第一篇文章的结论: 使用大的batchsize训练会略微降低acc,可以使用LARS进行一定程度的提升,但是需要进行适当的微调,对于业务来说,使用1k的batchsize比较合适。...实验结论: 20% imagenet数据集 & CMT-tiny 模型 数据集 数据增强 训练周期 acc@top-1 CMT-tiny imagenet-train-20%-val-all randomcrop...个人常用的方法就是cosinedecay,比较喜欢最后的acc曲线像一条"穿天猴", 不过要相对多训练几k个iter,cosinedecay在最后的acc上升的比较快,前期的会比较缓慢。...实验结论: 模型 数据 epoch trick acc@top-1 R50-vd imagenet1k 300 aug+mixup+cosine+ls 78.25% 上面的精度是笔者自己跑出来的比paper...6六、结束语 本文是提升分类模型acc系列的第二篇,后续会讲解一些通用的trick和数据处理的方法,敬请关注。

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    ·首届中国心电智能大赛初赛开源Baseline(基于Keras val_acc: 0.88)

    为了方便参赛团队用不同编程语言都能读取数据,所有心电数据的存储格式为MAT格式。该文件中存储了12个导联的电压信号。训练数据对应的标签存储在txt文件中,其中0代表正常,1代表异常。...为了方便参赛团队用不同编程语言都能读取数据,所有心电数据的存储格式为MAT格式。该文件中存储了12个导联的电压信号。训练数据对应的标签存储在txt文件中,其中0代表正常,1代表异常。...37ms/step - loss: 0.2329 - acc: 0.9040 - val_loss: 0.4041 - val_acc: 0.8700 Epoch 00010: val_acc improved...- loss: 0.0565 - acc: 0.9820 - val_loss: 0.8307 - val_acc: 0.8800 Epoch 00015: val_acc improved from...- loss: 0.0012 - acc: 1.0000 - val_loss: 1.1088 - val_acc: 0.8600 Epoch 00020: val_acc did not improve

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    从 MaxViT 到 ACC-ViT:视觉 Transformer 的紧凑型网络实现参数与性能的双重优化 !

    Acc-ViT 使用作者提出的注意力和卷积块,作者设计了ACC-ViT,一种混合的、分层的视觉 Transformer 架构。...图3展示了ACC-ViT达到的top-1验证准确度,并与流行的最先进模型进行了比较。 在类似参数范围和FLOPs下,ACC-ViT的表现超越了最先进的MaxViT和MOAT模型。...对于所有其他模型,ACC-ViT的表现甚至更为令人印象深刻。ACC-ViT的小型和微型版本比其他模型的小型和基础版本更准确。...可以观察到,在大多数指标上,ACC-ViT超过了其他模型,这在大型数据集上更为明显。对于小型数据集BUSI,ConvNeXt证明是最佳模型,ACC-ViT成为第二佳。...ACC-ViT明显能够检查和区分整个金鱼和橡皮擦(如图4a和b所示)。此外,在分类图4c中的火烈鸟示例时,ACC-ViT关注了整个火烈鸟群,而Swin和MaxViT分别关注了子集和不相关的像素。

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    Class 类文件结构

    实现语言无关性的基础仍然是虚拟机和字节码存储格式。Java虚拟机不和特定的语言绑定,它只与 “Class文件” 这种特定的二进制文件格式所关联。...任何一个功能性语言都可以将自己编译成 Class文件,从而实现“一次编写,到处运行”,如下图所示: ?...Java虚拟机规范中规定,Class文件格式采用一种类似于C语言结构体的伪结构来存储数据,这种伪结构中只有两种数据类型:无符号数和表,后面的解析都要以这两种数据类型为基础,所以这里先介绍这两个概念。...字面量比较接近于 Java 语言层面的的常量概念,如文本字符串、声明为 final 的常量值等。而符号引用则属于编译原理方面的概念。...接口之中的字段必须有 ACC_PUBLIC/ACC_STATIC/ACC_FINAL标志,这都由 Java本身的语言规则所决定的。

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    深入理解Java虚拟机(类文件结构)

    语言无关性 Java 虚拟机的设计者在设计之初就考虑并实现了其它语言在 Java 虚拟机上运行的可能性。...所以并不是只有 Java 语言能够跑在 Java 虚拟机上,时至今日诸如 Kotlin、Groovy、Jython、JRuby 等一大批 JVM 语言都能够在 Java 虚拟机上运行。...它们和 Java 语言一样都会被编译器编译成字节码文件,然后由虚拟机来执行。所以说类文件(字节码文件)具有语言无关性。 ? 二....Java 虚拟机规范规定 Class 文件格式采用一种类似与 C 语言结构体的微结构体来存储数据,这种伪结构体中只有两种数据类型:无符号数和表。...字面量比较接近 Java 语言层面的常量概念,如字符串、声明为 final 的常量值等。

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