使用模型时尽量使用简单的模型。从简单的模型开始做起。
所谓抽样偏差，是指训练数据集和测试数据集不是由同一个分布产生的。
比如验证集是从训练集中随机取一部分得到的，但是测试集却是时间轴靠后的数据，这样即使在验证集上做的很好，测试的时候却可能没那么好。
VC理论中，一个前提就是训练集和测试集要来源于同一个分布。因此抽样偏差将导致VC理论失效：
因此我们实际中要尽量使我们的训练集与测试集的分布接近。
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：《机器学习基石》—三个有用的机器学习原则 - Python技术站
复现地址 https://github.com/BBuf/ENet-Keras ENet原文地址 https://arxiv.org/pdf/1606.02147.pdf ENet的优势 \quadENet实现了在移动端的实时语义分割，并且精度稍微好于SegNet，先看一下论文给出的速度测试图。对于分辨率为640 ×\times× 360的图片，ENet执行…
实现效果 mask RCNN 目标检测和识别 Deeplab V3 语义分割 提取检测目标 人物检测和提取 Mask RCNN 人物检测和显示 deeplab V3 人物和背景提取， 合成显示 代码整理好，再分享。 DeeplabV3 h…
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Thinking_boy1992/article/details/53207177 本文翻译自 时序模型就是层次的线性叠加。 你能够通过向构造函数传递层实例的列表构建序列模型： from keras.models import Sequential from k…
目标检测中计算mAP是较为复杂的，并不是很多讲解中说的那个计算precision和recall，然后总的ground truth 目标和检测出的真实目标做除法就可以了。而是需要构建precision和recall 曲线，然后计算曲线面积。 一下是代码，可以去相关网站查看计算过程，过程较为复杂。 mAP计算详解 https://github.com/rafae…
给定向量： 向量和： 数量积（内积、点积）： 例如： 卷积的最典型的应用就是多项式乘法（多项式乘法就是求卷积）。以下就用多项式乘法来描述、举例卷积与DFT。 关于多项式 对于多项式的次数界。 多项式的系数表达方式：）。 则多项式的系数向量即为。 多项式的点值表达方式：。 离散傅里叶变换（DFT） 离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transf…
三维卷积（Convolutions over volumes） 在上面笔记中你已经知道如何对二维图像做卷积了，现在看看如何执行卷积不仅仅在二维图像上，而是三维立体上。 我们从一个例子开始，假如说你不仅想检测灰度图像的特征，也想检测RGB彩色图像的特征。彩色图像如果是6×6×3，这里的3指的是三个颜色通道，你可以把它想象成三个6×6图像的堆叠。为了检测图像…
torch.optim.SGD class torch.optim.SGD(params, lr=<object object>, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False) 功能: 可实现SGD优化算法，带动量SGD优化算法，带NAG(Nesterov accelerated…
假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称作回归。 利用Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。这里的“ 回归” 一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集 训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。 Logistic回归的一般过程 (…
微信扫一扫 
支付宝扫一扫