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    14. 错误分析:查看开发集样本来评估ideas

    当你使用猫咪APP的时候,注意到一些被错误,识别成猫咪的狗样本。一些狗长的像猫! 于是一个团队成员建议和第三方软件进行合作,使系统可以更好的处理狗样本。这些改变需要花一个月的时间,并且团队成员热衷于这一方案,你会让他们这样做吗? 在为这个任务投资一个月前,我建议你首先评估一下它实际上会提高多少系统 的准确率。然后你才能理性的选择是否值得花费这一个月的开发时间。 具体来说,你可以做这些事情: 1. 获取100个系统分类错误的样本 2. 手动查看这些样本,计算其中有多少比例是狗的图片 查看错误分类样例的这一过程称为:错误分析(error analysis)。在该案例中,如果你发现只有5%的错误分类图像是狗,那么无论你在狗的问题上做多少改进,可能你都无法消除这5%的错误。换句话说,这5%是上述建议能够达到的改进上限。因此,整个系统当前的准确率是90%(误差10%),这一改进可能得到最多90.5%的准确率(或9.5%的错误率,比原来的错误率少5%)。 相反,如果你发现50%的错误图像都是狗,那么你最好找一个第三方进行合作。它可以将准确率从90%提升到95%(误差相对减少50%,从10%降到5%)。 这种简单的错误分析的计算过程可以给你一个快速的方法来评估为“狗”的问题加入第三方软件是否值得。它为你决定是否做出这笔投资提供了一个定量的基准。 错误分析通常可以帮你找出不同想法有哪些前景。我看到很多工程师不愿意进行错误分析。相比于质疑这个想法是否值得花时间投入,直接实现一个然后查看效果可能会更好,这是一个常见的错误:可能会导致你的团队花费一个月的时间只能带来很少的收益。 手动检查100个样本不会花费太长的时间。即使你每分钟只看一张图,不到两小时你就可以完成,这不到两小时的时间可以为你节约一个月的白白努力时间,值得花费。 错误分析(error analysis)是指检测开发集中算法错误分类样本的过程,以便了解错误的深层原因。它不仅可以帮你重点发展你的项目,正如这个例子所述,还可以给你一些新的启发。下节将讨论该内容。接下来几个章节还将介绍一些错误分析的最佳实践。

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    Linux操作系统分析复习

    OS的正常工作依赖于存储程序原理、堆栈、中断三个部分。 linux内核从一个初始化上下文环境的函数开始执行,即start_kernel函数,创建多个进程或者fork(创建一个与原来进程几乎完全相同的进程)若干进程,我们为每个进程维护一个进程描述和以及进程间的关系PCB。 当中断发生的时候,如mykernel中就是时钟中断发生之后,接下来OS就会为各进程进行调度,利用Swich_to函数在调度队列中选取出一个适合的进程(系统会根据中断向量号来调用相应的中断异常程序)。由CPU和内核堆栈保存当前进程的各寄存器信息(CPU要做两件工作,一是将当前的eip和esp压入到当前进程的内核栈,二是将esp指向当前进程的内核栈,并将eip指向中断处理入口,进入到内核态。),将eip指向要调度的进程执行的代码区,开始执行。

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    技术干货 | 腾讯云智媒体AI中台中的视听场景多模态分类识别

    腾讯云智媒体AI中台是为传媒行业量身打造的解决方案,旨在提供智能化、全流程、一站式的AI中台及开箱即用的智能编目、智能拆条等九大智能应用。因此,AI中台囊括了NLP、CV、多模态等多种能力,其中视听场景的多模态分类识别作为其中的重要能力之一,是针对视频进行特定的场景分类识别。例如,在媒资管理场景,通过音视频多模态信息构建AI算法,实现深层理解视频内容,为视频打标签及长视频拆条等。不仅如此,该能力在近日首次举办多模态分类挑战的国际权威声学场景和事件检测及分类赛事(DCASE 2021)中,也达到了接近SOTA的92.1%分类准确率。

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    领券