在构建模型前，需要将样本集划分为训练集、验证集、测试集，按什么比例划分比较合适呢？ 在机器学习发展的小数据量时代，常见做法是将所有数据三七分，就是人们常说的70%验证集，30%测试集，如果没有明确设置验证集，也可以按照60%训练，20%验证和20%测试集来划分。这是前几年机器学习领域普遍认可 ...

图像识别训练样本集 ImageNet ImageNet是一个计算机视觉系统识别项目，是目前世界上图像识别最大的数据库。是美国斯坦福的计算机科学家李飞飞模拟人类的识别系统建立的。能够从图片识别物体。目前已经包含14197122张图像，是已知的最大的图像数据库。每年的ImageNet大赛 ...

　　使用监督学习对图像进行分割操作时，尤其是在做项目时，往往现有的数据集不能满足要求。这时候需要 我们人工进行训练样本的制作。这里推荐的一个软件是labelme。 1、安装：sudo pip3 install labelme 　　终端打开：直接终端输入labelme 2、打开软件后导入一个 ...

　　1.在开始之前，先简单回顾一下几个概念。 Caffe（Convolution Architecture For Feature Extraction-卷积神经网络框架）：是一个清晰，可读性高，快 ...

2019-08-27 11:01:52 问题描述：对于二分类问题，如果在训练的时候正负样本集合非常的不均衡，比如出现了1 ：1000甚至更大的比例悬殊，那么如何处理数据以更好的训练模型。 问题求解： 为什么很多的分类模型在训练数据的时候会出现数据不均衡的问题呢？本质原因是模型在训练时优化 ...

不均衡样本集的处理 不均衡样本在分类时会出现问题，本质原因是模型在训练时优化的目标函数和在测试时使用的评价标准不一致。这种“不一致”可能是由于训练数据的样本分布于测试时期望的样本分布不一致（如训练集正负样本比例是1:99，而实际测试时期望的正负样本比例是1:1）；也可能是由于训练阶段不同类 ...

样本不均衡时出现问题的原因 本质原因：模型在训练时优化的目标函数和测试时使用的评价标准不一致 这种不一致： 训练数据的样本分布与测试时期望的样本分布不一致 训练阶段不同类别的权重（重要性）与测试阶段不一致 解决方法 基于数据的方法 对数据进行 ...

本文实现基于eigenface的人脸检测与识别。给定一个图像数据库，进行以下步骤： 进行人脸检测，将检测出的人脸存入数据库2 对数据库2进行人脸建模 在测试集上进行recognitio ...