“没有测量,就没有科学。”这是科学家门捷列夫的名言。在计算机科学中,特别是在机器学习的领域,对模型的测量和评估同样至关重要。只有选择与问题相匹配的评估方法,我们才能够快速的发现在模型选择和训练过程中可能出现的问题,迭代地对模型进行优化。本文将总结机器学习最常见的模型评估指标,其中包括 ...
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2018-05-16 19:56 0 3101 推荐指数:
“没有测量,就没有科学。”这是科学家门捷列夫的名言。在计算机科学中,特别是在机器学习的领域,对模型的测量和评估同样至关重要。只有选择与问题相匹配的评估方法,我们才能够快速的发现在模型选择和训练过程中可能出现的问题,迭代地对模型进行优化。本文将总结机器学习最常见的模型评估指标,其中包括 ...
科学家门捷列夫曾经说过“没有测量,就没有科学” 在计算机科学中,特别是在机器学习的领域,对模型的测量和评估同样至关重要。只有选择与问题相匹配的评估方法,我们才能够快速的发现在模型选择和训练过程中可能出现的问题,迭代地对模型进行优化。 本文总结了机器学习常见的模型评估指标 ...
数据转换 1.numpy->tensor data2 = torch.tensor(data1) 2.tensor->numpy 非训练数据(训练结束后的tensor)的转换: d ...
不多说,直接上干货! 九、Deep Learning的常用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自动编码器 Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点,人工神经网络(ANN)本身就是具有层次结构的系统 ...
最近再从事深度学习方面的工作,感觉还有很多东西不是很了解,各种网络模型的结构的由来还不是很清晰,在我看来所有的网络都是一层层的卷积像搭积木一样打起来的,由于还没实际跑所以还没很深刻感受到几种网络类型的区别,在此我想梳理一下几种常见的网络结构,加深一下理解。 本文转自此 ...
https://nndl.github.io/ch5.pdf 见5.4节 ...
Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之常用模型(四、五、六、七) 转自: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775524 九、Deep ...
前面看到谷歌发表的运用在机器翻译上的论文《Attention is all you need》,很是让人惊讶,这是一种全新的模型,与之前的经典的seq2seq模型改动较大,它完全摒弃了RNN或CNN神经网络,大大简化了模型的复杂度,而且效果还相当好。当然Attention模型可以单独使用,但这篇 ...