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基于特征的多标签分类该如何训练呢1.有特征x1、x2……xn个特征2.lable:有01234 一共5类那我应该如何去训练出呢。我看了很多资料,大多都是图像的多分类、文本的多分类,但就是不知道如何套上
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比如二分类法中,sigmoid算出来的值为什么就可以认为是分类1的概率?还有就是参数是怎么算出来的,用极大似然估计吗?
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一、概述 楼主是个机器学习初学者,最近遇到一个二分类任务,要求用机器学习方法解决,每条数据的维数非常高。没有什么好的思路,很苦恼,于是来问问。 二、具体问题 问题要求 根据如下提供的数据,利用机器学习
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学习图像分类和paddle时在飞浆AI Studio中找了个图像分类的项目https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2219455?chann
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这是我自己按照机器学习教学书上的讲解搭建的非常简单的模型,因为确实不是很懂,所以想知道关于这段代码所训练出来的模型(输出是.h5文件)如何添加元数据,因为我尝试导入AS报错This model doe
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求推荐一个中文文本三分类(正面、中性、负面)的模型,我在网上找了一下,看到的都是二分类。最好是huggingface里面的。
- ¥20
- 自然语言处理
- transformer
- 分类
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- 2022-05-05 16:39
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请问哨兵一号图像怎么转为灰度图像啊,用来进行海冰分类。或者海冰分类用哨兵一号数据有什么其他的方法吗
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本科毕设(做一个交通事故的深度学习分类方法),想复现timesformer模型,之后用在DaDa-2000数据集上?第一次接触深度学习。
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在读取数组中图片的时候老是出现找不到文件图像,用了绝对路径也不行,弄了好多次也不可以,请求各位大lao帮忙,帮我改一下,解答一下。 -
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用自己做的数据集做一个图像分类任务,但是训练的时候模型的loss和acc一直不变 问题相关代码,请勿粘贴截图 class dp_cnn_torch(object): def init(self,
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问题遇到的现象和发生背景 本人毕设,想要用keras搭建一个分类的神经网络,数据集的图片可以用仿真的,但是标签不知道该怎么办,各位指点一二(本人刚开始学,如提问有问题请指正) 我想要达到的结果 想制作
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keras中model.predict(x)时,出来的直接是类别标签,如何显示模型预测时每个类别的概率。
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实操是基于11种天气图像的数据集,选择了当下在图像分类输出结果较好的一些神经网络模型做迁移学习,在输出单模型结果之后,想尝试做一个基于联合投票机制的复合模型,但是一直尝试失败,求问各位怎么操作比较好,
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遇到的问题 训练过程的loss一直是在下降,但是测试过程中的预测准确率却从100%降到0,这是什么原因呢? 运行环境 环境为python3.7,tensorflow-gpu 2.1 网络基本结构 数据
- 神经网络
- tensorflow
- 分类
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- 2022-03-12 00:57
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x1_dr[y1 ==0,0]#采用布尔索引 #画出分类图plt.figure()#创建一个画布plt.scatter(x1_dr,x1_dr,c="red")plt.scatter(x1_dr[y1
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我想读取shp位置的遥感影像的各波段数值时,出现Access window out of range in RasterIO(),我想知道应该在哪里修改才能解决inraster是输入的栅格, insh
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采用mnist的数据集练习 神经网络分类问题,搭建完模型后的fit过程如下: %%time model.fit(x_train_reshaped,y_train,epochs = 10,batch_s