包括验证测试集的时候，验证出来的概率达到多少才认定是某一类别？
深度学习分类问题训练过程中对验证集的验证有阈值要求吗？比如0.9的概率才认定是某一类别？还是超过0.5就认定？
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关注验证集的阈值？一般是用验证集的损失和训练集的损失进行比较，然后决定是否保存模型。验证集和训练集都是有target的，为什么还要超过啥概率才能认定是某一类
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- 2018-11-28 14:57回答 1 已采纳 感觉你的描述就是计算交叉熵(Cross Entropy) https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834
- 2021-11-12 11:21回答 1 已采纳 同学你好！你在 plot(x3,dzz,'b-*','linewidth',1.5); 后面加上两行： hold on plot(x3(dzz>5e-4),dzz(dzz>5e-4),'
- 2022-08-11 22:27回答 1 已采纳 首先你要清楚代价曲线是为了评估学习器的总体代价期望的，而学习器的效果受训练的数据，模型效果，迭代轮次等等影响，已经训练好的学习器在测试集上p是恒定的，但并不代表只有一个学习器，你完全可以优化p，那么随
- 2023-09-13 00:30林聪木的博客 基于深度学习的目标检测算法，本质上是对真值数据的拟合。作为深度学习 算法学习的对象，训练数据集的样本数量、多样性和代表性很大程度上影响算法 的性能。
- 2022-10-06 00:32回答 1 已采纳 from hashlib import new import numpy as np a=np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3
- 回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/qq_36982160/article/details/80038380
- 2017-11-21 03:23回答 7 已采纳 更正一下 **null != table[bucketIndex]表示的是数组中hash值取余冲突的情况，也就是说，即使存放的数据数量超过threshold，但是如果存放位置是数组上的闲置位置（为n
- 2024-04-27 00:30林聪木的博客 本文拟采用两级模型中基于ResNet50和Inceptionv2骨干的Faster-RCNN 网络以及单级模型中的Yolov4和MobileNetv2-SSD网络在构建好的BCCD数据 集上进行训练和测试，并对它们的整体性能进行评估和对比。 Faster-RCNN摒弃...
- 2022-04-22 00:07回答 1 已采纳 可以指定、就是数组的键，不指定默认就是从0开始1，2，3…累加
- 2022-10-30 17:10回答 1 已采纳 挺有意思的，简单试了下，应该可以满足你的需求，但还有很多可以改进的地方。 x = 0.5:0.5:50; y = 2*rand(1,100); v = 1; plotAreaOverV(x, y,
- 2022-02-12 12:41回答 1 已采纳 这种情况排除代码问题的话一般还是过拟合了。图像类问题，建议采用CNN，FCN处理高维数据神经元太多，容易过拟合。如有帮助请采纳
- 2024-04-29 12:54星川皆无恙的博客 模型评估是指在机器学习中，对于一个具体方法输出的最终模型，使用一些指标和方法来评估它的泛化能力。这一步通常在模型训练和模型选择之后，正式部署模型之前进行。模型评估不针对模型本身，而是针对问题和数据，...
- 2022-07-28 20:44回答 3 已采纳 我先确认个问题哈，train的行现在的物理含义是什么？一般来说，行代表样本，列表示特征。但如果是这样的话就是不对的，对样本的顺序进行打乱以后并不会改变分类器的效果，这个是需要对列的顺序进行打乱。比如昨
- 2022-04-30 10:44姬霓钛美的博客 多维情况下可以分解成多个维度上分别下降，参数W为向量，但学习率只有1个，即所有参数维度共用同一个学习率（暂不考虑为每个维度都分配单独学习率的算法）。收敛意味着在每个参数维度上都取得极小值，每个参数维度上...
- 2023-06-19 00:15林聪木的博客 目标检测网络是计算机视觉领域的一个重要研究方向，目前在研究和使用的目标检测网络都是基于深度学习的深度神经网络。基于深度学习的目标检测网络算法大致可以分为两大类，一类是单阶段目标检测网络，一类是二阶段...
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