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验证集损失一直大于训练集
模式识别中
训练集
和预测集的比例大概是多少?当我训练集识别率较高,但...
答:
你用的什么模型?原因可能有:1.
训练
样本随机化不够 -- 解决方法:重新随机取样 2. 过学习 -- 如果模型有flexible系数,可以调节这个;如果没有,可以考虑调整参数弱化分类强度,使用boosting 3. 选用算法、模型、参数的泛化能力不够,可以使用交叉
验证
的方法试试泛化能力。最大的可能性是3 ...
中文语音识别系统搭建流程笔记
答:
在最开始,先介绍一下我使用的数据集。我所使用的数据集是清华大学THCHS30中文语音数据集。data_thchs30.tgz OpenSLR国内镜像 OpenSLR国外镜像 该数据集的介绍请参考 THCHS-30:一个免费的中文语料库 在该数据集中,已经分好
训练集
、
验证集
和测试集(分别在train、dev、和test文件夹中),其中训练...
机器学习-回归问题(Regression)
答:
交叉验证:选择最佳伙伴 回归问题的最终决战,通过交叉验证来决定。将训练数据划分为子
训练集
和
验证集
,反复测试与调整,直至找到最契合的模型。用这种方法,我们能在训练数据的舞池中找到最佳舞伴,再用完整的训练集为它注入力量,最后在测试集上大放异彩。深入理解这些原理和方法,你将驾驭回归的力量,成为...
神经网络代码如何更换数据来源
答:
训练集
,
验证集
,测试集三者的任务都是不同的,你是否想好它们的数据集是否共用同一个Dataset?还是为不同的数据集提供一个实现?2.1 训练集 需要label,用于计算
损失
2.2 验证集 需要label,可视化最后的损失情况 如果是一个NER问题,则需要原文本信息,因为需要可视化最后抽取出来的具体是什么数据。...
人脸数据集怎么使用target找到对应的人身份
答:
2、将数据集拆分为
训练集
、
验证集
和测试集。 因为数据集非常小,使用StratifiedShuffleSplit分层抽样来确保每组中每个人的图像数量相同,机器学习交叉验证的数据分割算法有关于拆分的几种方式介绍,StratifiedShuffleSplit是分层随机交叉验证。3、为了加速训练,使用PCA降维。 ...
什么是交叉检验
答:
3、K-fold Cross Validation(K-折交叉验证,记为K-CV)将原始数据分成K组(一般是均分),将每个子集数据分别做一次
验证集
,其余的K-1组子集数据作为
训练集
,这样会得到K个模型,用这K个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此K-CV下分类器的性能指标。K一般
大于
等于2,实际操作时一般从3...
什么是交叉检验
答:
3、K-fold Cross Validation(K-折交叉验证,记为K-CV) 将原始数据分成K组(一般是均分),将每个子集数据分别做一次
验证集
,其余的K-1组子集数据作为
训练集
,这样会得到K个模型,用这K个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此K-CV下分类器的性能指标。K一般
大于
等于2,实际操作时一般从...
svm交叉
验证
是把数据集分成10份还是
训练集
分成10份
答:
你说的应该是10折交叉
验证
,是指把数据集分成10份。机器学习中k折交叉验证是指将数据集分成k份(可以随机切分,也可以按时间切分,但需要确保
训练集
和测试集同分布),然后,选择一份作为测试集,剩下的k-1份作为训练集,训练完模型后计算一下
损失
值;接着换另一份作为测试集,剩下的k-1份作为...
机器学习的过程可以分为
答:
机器学习的一般过程:确定模型的一组超参数,用
训练集训练
该模型,找到使
损失
函数最小的最优函数,在
验证集
上对最优函数的性能进行度量,重复1、2、3步,直到搜索完指定的超参数组合,选择在验证集上误差最小的模型,并合并训练集和验证集作为整体训练模型,找到最优函数,在测试集上对最优函数的泛化...
如何快速学习神经网络算法识别
验证
码
答:
对于垂直投影法来说的话,最后我们还得考虑
训练集
在维度上都同意,由于是非等级切割,所以每个图片的像素肯定不一样,所以为了维度统一还得进行填充,总之稍微麻烦一点。这里主要是以等距切割为例子,因为在操作起来比较简单,那么掩码也是选用0-9的纯数字
验证
码来进行识别,验证码如下这样的图片看起来的话间距基本上都差不多...
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