cnn的学习率曲线倒退_不同分辨率下的迁移学习Deep CNN_绘制CNN模型的ROC曲线 - 腾讯云开发者社区

即使慢，驰而不息，纵令落后，纵令失败，但一定可以达到他所向往的目标。 ——鲁迅全文字数：3200字阅读时间：12分钟前言本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。...本小节主要介绍两个精准率-召回率曲线，其中一个是横坐标为选定的阈值，里面的两根曲线分别为对应阈值下的精准率和召回率，通过这个图可以帮助我们非常好的来选取我们想要的那个阈值。...通过上一小节的学习，我们知道decision_function(X_test)函数得到的是每一个测试样本在分类算法上计算的分数值score。...绘制对应不同阈值时精准率和召回率的变化曲线。其中蓝颜色的曲线代表的是精准率，精准率随着阈值的增大而逐渐增大。橙颜色的曲线代表的是召回率，召回率随着阈值的增大而逐渐的减小。...道理非常简单，因为在外面的这根曲线上对应的算法模型的每一个点的精准率和召回率的值都要比里面的这根曲线相应的精准率和召回率值要大。

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机器学习：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线

增注：虽然当时看这篇文章的时候感觉很不错，但是还是写在前面，想要了解关于机器学习度量的几个尺度，建议大家直接看周志华老师的西瓜书的第2章：模型评估与选择，写的是真的很好！！...摘要：数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)简介。...引言：在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。...业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等，下图是不同机器学习算法的评价指标。下文讲对其中某些指标做简要介绍。...下面来看一下ROC和PR曲线（以下内容为自己总结）： 1、ROC曲线： ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是以假正率（FP_rate）和真正率（TP_rate

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Learning Rate Schedule：CNN学习率调整策略

本文同时发布在我的个人网站：https://lulaoshi.info/blog/learning-rate-schedule.html 学习率（Learning Rate，LR）是深度学习训练中非常重要的超参数...同样的模型和数据下，不同的LR将直接影响模型何时能够收敛到预期的准确率。随机梯度下降SGD算法中，每次从训练数据中随机选择一批样本，样本数为Batch Size。...AlexNet ImageNet在不同Batch Size下的TOP1准确率 Linear Scale 随着Batch Size增大，一个Batch Size内样本的方差变小；也就是说越大的Batch...，LR基准值为0.4，Warmup + Decay TOP1准确率如下图： ResNet50 ImageNet TOP1准确率训练过程中间部分Cosine策略的LR接近线性下降，而Step策略0.1...倍地下降；从TOP1准确率来看，Step策略提升更快，直到最后Cosine策略与Step策略的LR近乎相同，TOP1准确率也接近相同。

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机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率

在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。...在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)（https://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix）的工具，它可以帮助人们更好地了解分类中的错误...如果混淆矩阵中的非对角线元素均为0，就会得到一个近乎完美的分类器。在接下来的讨论中，将以经典的二分类问题为例，对于多分类类比推断。二分类问题在机器学习中是一个很常见的问题，经常会用到。...简单说：AUC值越大的分类器，正确率越高。为什么使用ROC曲线既然已经这么多评价标准，为什么还要使用ROC和AUC呢？...：ROC曲线-阈值评价标准（http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7359370） 4、博客园dzl_ML：机器学习之分类器性能指标之ROC曲线

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机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率

在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)的工具，它可以帮助人们更好地了解分类中的错误。...如果混淆矩阵中的非对角线元素均为0，就会得到一个近乎完美的分类器。在接下来的讨论中，将以经典的二分类问题为例，对于多分类类比推断。二分类问题在机器学习中是一个很常见的问题，经常会用到。...= 真阳性率 - 假阳性率二、ROC曲线 ROC曲线：接收者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve），是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标，roc...简单说：AUC值越大的分类器，正确率越高。为什么使用ROC曲线既然已经这么多评价标准，为什么还要使用ROC和AUC呢？...)：ROC曲线-阈值评价标准博客园dzl_ML：机器学习之分类器性能指标之ROC曲线、AUC值知乎：精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？

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如何根据训练验证损失曲线诊断我们的CNN

超参数超参数是训练神经网络必不可少的变量，常见的超参数有：学习速率(如何设置学习率) batchsize 权重衰减系数 dropout系数选择适用的优化器是否使用batch-normalization...上图所示是一个比较“完美”的损失曲线变化图，在训练开始阶段损失值下降幅度很大，说明学习率合适且进行梯度下降过程，在学习到一定阶段后，损失曲线趋于平稳，损失变化没有一开始那么明显。...，造成学习异常困难。...正则化除了损失函数曲线，准确率曲线也是我们观察的重点，准确率曲线不仅可以观察到我们的神经网络是否往正确方向前进，更主要的是：观察损失和准确率的关系。...www.learnopencv.com/batch-normalization-in-deep-networks/ 相关讨论：https://www.zhihu.com/question/62599196 而我们也是通过观察准确率和损失值的曲线来判断是否需要加入标准化技术

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基于CNN的图像超分辨率重建

图像尺寸变大且变清晰是图像处理的内在需求之一，然而现有的图像分辨率固定的情况下，从低分辨率到高分辨率的扩展常伴来了模糊、噪声的问题，即Single image super-resolution (SISR...因此深度学习架构下的图像超分辨率重建是近几年来研究的热点。　　...2016年VDSR文章（之前编译过）有了比较大的突破，经过复现，发现效果还不错，特记录下：　　1、论文基本原理　　　　超分辨率重建的基本原理，如下所示：即要找到高分辨率的图像x ...论文的基本网络架构如下所示：　　从图上可以看出，其输入不仅仅是低分辨率的原始图像，而且是一系列的多重降级的低分辨率图像系列，然后采用与VDSR类似的网络架构，不过需要在最后将得到的一系列高分辨率结果再合并为一张单张的图像...程序测试结果如下：可以看到SISR的效果还是不错的。

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TensorFlow深度学习：CNN做人脸表情识别，准确率达93%

此次分享的项目是利用tensorflow构建一个CNN网络来对fer2013数据集进行训练以实现面部表情识别的小项目。...之后，我们需要将根据其特征值将其还原为48*48的灰度图像： ? 在这之后，我们就可以对数据集构建batch和CNN网络对其进行训练了。 ?...这样通过调用get_batch()这个函数就可以生成相应的batch，这将对我们后边训练数据非常重要。将数据的准备工作完成之后，我们接下来来构建本次项目需要使用的CNN网络。...本次构建的网络包含2个卷积层，2个池化层，2个全连接层以及1个softmax层，为了训练的方便，还在模型代码中加入了计算损失和准确率以及训练的函数，方便之后直接调用。具体代码如下： ?...将训练轮数设置为50000次，学习率设为0.0001，开始训练： ? 在训练50000轮后，训练的准确率达到了95%左右，验证准确率也到达93%左右，算是一个可以接受的值了。

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数据挖掘机器学习---汽车交易价格预测详细版本｛特征工程、交叉检验、绘制学习率曲线与验证曲线｝

特征筛选过滤式（filter）：先对数据进行特征选择，然后在训练学习器，常见的方法有 Relief/方差选择发/相关系数法/卡方检验法/互信息法；包裹式（wrapper）：直接把最终将要使用的学习器的性能作为特征子集的评价准则...，常见方法有 LVM（Las Vegas Wrapper）；嵌入式（embedding）：结合过滤式和包裹式，学习器训练过程中自动进行了特征选择，常见的有 lasso 回归；降维 PCA/...numerical_cols] x = x.fillna(0) y = data['price'].fillna(0) sfs.fit(x, y) sfs.k_feature_names_ mlxtend是一个机器学习的库很强大...，集成学习主要分为 bagging， boosting 和 stacking方法其余常见库包括（pandas、numpy、sklearn、mlxtend）。...train_X, train_y_ln) mean_absolute_error(val_y_ln, model.predict(val_X)) 0.19577667149549233 6.2.4 绘制学习率曲线与验证曲线

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用深度学习keras的cnn做图像识别分类，准确率达97%

Keras是一个简约，高度模块化的神经网络库。可以很容易和快速实现原型（通过总模块化，极简主义，和可扩展性）同时支持卷积网络（vision）和复发性的网络（序列数据）。以及两者的组合。...个人的400张图片构成，即每个人的人脸图片为10张。...每张图片的灰度级为8位，每个像素的灰度大小位于0-255之间，每张图片大小为64×64。...face_label), f) f.close() 分类模型程序参考了官方示例：https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py...show_accuracy=True, verbose=0) print('Test score:', score[0]) print('Test accuracy:', score[1]) 结果：准确率有

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数字图像处理学习笔记（三）——空间分辨率和灰度分辨率、等偏爱曲线

本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！专栏链接：数字图像处理学习笔记一、空间分辨率直观上看，空间分辨率是图像中可辨别的最小细节的度量。...与数字图像处理学习笔记（二）——图像的采样和量化一文中的图像采样相结合，采样对应空间分辨率。...---- 二、灰度分辨率直观上看，灰度分辨率是指在灰度级中可分辨的最小变化。与数字图像处理学习笔记（二）——图像的采样和量化一文中的图像量化相结合，量化对应灰度分辨率。...---- 三、等偏爱曲线引入原因：本文上述降低空间分辨率（N值减小）、降低灰度分辨率（k值减小）中只是分别讨论了改变N和k值时对图像质量产生的影响（仅部分地回答了改变N和k值是如何影响图像的问题），那么...这时引入等偏爱曲线就很好地回答了上述问题。等偏爱曲线简单的讲就是随着k和N值的变化，人为主观感受到的图像的质量用一条曲线汇总的结果。 ?

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机器学习中学习曲线的妙用

学习曲线的作用本节视频介绍“学习曲线”，学习曲线是个什么东东呢？如果你想检验你的学习算法是否允许正常，或者想改进你的学习算法，那就很有必要绘制学习曲线。...学习曲线还可以帮助我们查看算法结果是否有偏差、方差问题。学习曲线是什么？一般先绘制训练集、验证集的误差曲线。...以训练集的学习曲线为例，以训练集样本的数目m为横坐标，以平均误差平方和为纵坐标绘制曲线，观察训练误差随训练样本集大小变化之间的关系。如下图： ?...高方差情形下的学习曲线下面，我们增加模型的复杂度，用更高项的多项式来拟合。拟合曲线很曲折，在训练集上的表现很美妙。 ? 训练集上的误差会一直较小，而验证集上的误差呢？却迟迟下不来。 ?...当然本文中的学习曲线是理想化后的，在实际工作中，学习曲线会有跳动，但一般来说画学习曲线可以使我们对我们设计的算法有个较好的认识。

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曲线们 | 学习曲线预测单个晶体管的成本收益

学习曲线，甚至比摩尔定律更为重要，图一是单个晶体管的成本收益学习曲线。自1954 年以来，单个晶体管的收益与可预测学习曲线强相关。在摩尔定律之前，学习曲线为半导体行业提供了一盏指路明灯。...学习曲线的横轴是以往生产的产品或服务累计量的对数（归一化值）。学习曲线是一条斜率向下的直线。随着更多的经验或“学习”，单位成本单调下降。由于学习曲线是一个对数（“log/log”）图。...在2019年，单个晶体管的收入年下降率约32%. 对于微处理器或“片上系统” (SoC) ，在2017年，单个晶体管的价格以低于每年32％的速度递减。...在学习曲线上方产生的面积通常会被学习曲线下方几乎相等的面积所补偿，反之亦然。这是学习曲线的另一个有用的好处，它可以预测未来价格的总趋势，即使短期市场力量会引起扰动。...事后看来，通过集成电路中晶体管测试成本的学习曲线，该项重大创新是不可避免的。ATE 的成本学习曲线与硅晶体管的学习曲线不平行，并且有一个较小的陡坡，ATE 成本下降的速度不够快。

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机器学习-学习率：从理论到实战，探索学习率的调整策略

一个合适的学习率能够在确保模型收敛的同时，提高训练效率。然而，学习率的选择并非易事；过高或过低的学习率都可能导致模型性能下降或者训练不稳定。...因此，理解学习率的基础知识和它在不同情境下的应用，对于机器学习的实践和研究都是非常重要的。 ---- 三、学习率调整策略学习率的调整策略是优化算法中一个重要的研究领域。...本章将详细介绍几种常用的学习率调整策略，从传统方法到现代自适应方法。常量学习率最简单的学习率调整策略就是使用一个固定的学习率。这是最早期梯度下降算法中常用的方法。...在这种策略中，学习率随着训练迭代次数的增加而逐渐减小。公式表示为：自适应学习率自适应学习率算法试图根据模型的训练状态动态调整学习率。...复杂性与鲁棒性的权衡：更复杂的学习率调整策略（如循环学习率、学习率热重启）虽然能带来更快的收敛，但同时也增加了模型过拟合的风险。

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波动率预测：基于CNN的图像识别策略（附代码）

今天，我们使用CNN来基于回归进行预测，并与其他一些传统算法进行比较，看看效果如何。我们这里关注的是市场波动率，具体来说，就是股市开盘前后的波动率。...我们使用FastAI作为深度学习库来构建底层网络，目前FastAI是建立在PyTorch之上的。大家可以描述自定义的PyTorch模型并将其传递到FastAI以获得FastAI提供的训练工具。 ?...Capped@30 vol_after / vol_before 与原始值的预测相比，MLP的间接预测结果略差，但差别不大。现在我们有了CNN网络可以比较的基准。...我们可以看到，MLP在预测绝对波动率值时的表现优于其他所有方法，而CNN在预测相对波动率时在各个方面都优于同一网络。...因此，在进行时间序列预测时，CNN是一个很好的选择，尽管它确实需要大量的计算能力来进行图像转换和训练。

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深度学习（五）学习率的调节

学习率 × 梯度) 如果学习率过小，梯度下降很慢，如果学习率过大，如Andrew Ng的Stanford公开课程所说梯度下降的步子过大可能会跨过最优值。...不同的学习率对loss的影响如下图所示：学习率的调整方法： 1、从自己和其他人一般的经验来看，学习率可以设置为3、1、0.5、0.1、0.05、0.01、0.005，0.005、0.0001、0.00001...2、根据数据集的大小来选择合适的学习率，当使用平方和误差作为成本函数时，随着数据量的增多，学习率应该被设置为相应更小的值（从梯度下降算法的原理可以分析得出）。...，错误率增大了，那么应该重新设置上一轮迭代的值，并且减少学习率到之前的50%。...因此，这是一种学习率自适应调节的方法。在Caffe、Tensorflow等深度学习框架中都有很简单直接的学习率动态变化设置方法。

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增强CNN学习能力的Backbone:CSPNet

CSPNet全称是Cross Stage Partial Network，主要从一个比较特殊的角度切入，能够在降低20%计算量的情况下保持甚至提高CNN的能力。...AlexeyAB版本的darknet的首页就是这张图，使用CSPNet做backbone可以极大提升模型的准确率，在同等FPS的情况下，CSPNet准确率更有竞争力。...CSPNet提出主要是为了解决三个问题：增强CNN的学习能力，能够在轻量化的同时保持准确性。降低计算瓶颈降低内存成本 2. 实现 CSPNet作者也设计了几种特征融合的策略，如下图所示： ?...同时使用Fusion First和Fusion Last的CSP所采用的融合方式可以在降低计算代价的同时，提升准确率。 ?...从实验结果来看，分类问题中，使用CSPNet可以降低计算量，但是准确率提升很小；在目标检测问题中，使用CSPNet作为Backbone带来的提升比较大，可以有效增强CNN的学习能力，同时也降低了计算量。

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深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

上面的任务用专业的说法就是：图像识别+定位图像识别（classification）：输入：图片输出：物体的类别评估方法：准确率 ?...Fast R-CNN SPP Net真是个好方法，R-CNN的进阶版Fast R-CNN就是在RCNN的基础上采纳了SPP Net方法，对RCNN作了改进，使得性能进一步提高。...Fast-RCNN很重要的一个贡献是成功的让人们看到了Region Proposal+CNN这一框架实时检测的希望，原来多类检测真的可以在保证准确率的同时提升处理速度，也为后来的Faster-RCNN做下了铺垫...画一画重点： R-CNN有一些相当大的缺点（把这些缺点都改掉了，就成了Fast R-CNN）。大缺点：由于每一个候选框都要独自经过CNN，这使得花费的时间非常多。...对于属于某一特征的候选框，用回归器进一步调整其位置总的来说，从R-CNN, SPP-NET, Fast R-CNN, Faster R-CNN一路走来，基于深度学习目标检测的流程变得越来越精简，精度越来越高

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R语言︱分类器的性能表现评价（混淆矩阵，准确率，召回率，F1,mAP、ROC曲线）

—————————————————————————— 笔者觉得在性能评价上有两个分支： TPR-TNR，后续接AUC值/ROC曲线；召回率-正确率，接F1值曲线，再接mAP曲线（召回-准确曲线）本节部分参考...ROC曲线可以帮助我们清楚的了解到这个分类器的性能表现，还能方便比较不同分类器的性能。在绘制ROC曲线的时候，习惯上是使用1-TNR作为横坐标，TPR作为纵坐标。...为了得到一个能够反映全局性能的指标，可以看考察下图，其中两条曲线(方块点与圆点)分布对应了两个检索系统的准确率-召回率曲线 ?...可以看出，虽然两个系统的性能曲线有所交叠但是以圆点标示的系统的性能在绝大多数情况下要远好于用方块标示的系统。从中我们可以发现一点，如果一个系统的性能较好，其曲线应当尽可能的向上突出。...fpr[i] <- fp/(tn+fp) # 假正率 } plot(fpr,tpr,type='l') abline(a=0,b=1) 2、ROCR包 R中也有专门用来绘制ROC曲线的包，例如常见的

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pytorch的余弦退火学习率

max_opoch=50, T_max=5 CosineAnnealingWarmRestarts 这个最主要的参数有两个: T_0:学习率第一次回到初始值的epoch位置 T_mult:这个控制了学习率变化的速度...和Tmult=1的CosineAnnealingWarmRestarts)，验证准确率总是会在学习率的最低点达到一个很好的效果，而随着学习率回升，验证精度会有所下降.所以为了能最终得到一个更好的收敛点，...T_mult:这个控制了学习率回升的速度 - 如果T_mult=1,则学习率在T_0,2*T_0,3*T_0,.......，这里的个人理解:一个epoch结束后再.step, 那么一个epoch内所有batch使用的都是同一个学习率,为了使得不同batch也使用不同的学习率 ,则可以在这里进行.step(将离散连续化,或者说使得采样得更加的密集...T_mult:这个控制了学习率回升的速度 - 如果T_mult=1,则学习率在T_0,2*T_0,3*T_0,....

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机器学习入门 10-6 精确率-召回率曲线

机器学习：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线

Learning Rate Schedule：CNN学习率调整策略

机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率

机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率

如何根据训练验证损失曲线诊断我们的CNN

基于CNN的图像超分辨率重建

TensorFlow深度学习：CNN做人脸表情识别，准确率达93%

数据挖掘机器学习---汽车交易价格预测详细版本｛特征工程、交叉检验、绘制学习率曲线与验证曲线｝

用深度学习keras的cnn做图像识别分类，准确率达97%

数字图像处理学习笔记（三）——空间分辨率和灰度分辨率、等偏爱曲线

机器学习中学习曲线的妙用

曲线们 | 学习曲线预测单个晶体管的成本收益

机器学习-学习率：从理论到实战，探索学习率的调整策略

波动率预测：基于CNN的图像识别策略（附代码）

深度学习（五）学习率的调节

增强CNN学习能力的Backbone:CSPNet

深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

R语言︱分类器的性能表现评价（混淆矩阵，准确率，召回率，F1,mAP、ROC曲线）

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