1，推导 一个样本在一次抽样过程中未被抽中的概率为 \[(1- \frac{1}{n}) \tag{1} \] n次抽样均为被抽中的概率为 \[(1-\frac{1}{n})^n \tag{2} \] 当n趋向于无穷大时的概率为 \[\lim_{n ...

论文提出了新的少样本目标检测算法，创新点包括Attention-RPN、多关系检测器以及对比训练策略，另外还构建了包含1000类的少样本检测数据集FSOD，在FSOD上训练得到的论文模型能够直接迁移到新类别的检测中，不需要fine-tune   来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文 ...

转载自：https://blog.csdn.net/cdpac/article/details/53170940 对以下论文进行解读：3.Intriguing properties of neura ...

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31529643 在CTR预估中，负样本采样是一种常见的特征工程方法。一般CTR预估的原始正负样本比可能达到1:1000~1:10000左右，而要获取好的效果，一般需要采样到1:5~1:15之间（VC维可推导 ...

在离线建模环节，需要对模型进行评估，这就需要对总样本进行划分，一部分用于训练，模型从训练集学习规则，一部分用于测试，检验模型的泛化能力。 下面介绍几种样本划分方法。 留出法 方法：将样本集 D 分成两个互斥的样本集合，训练集为S，测试集为T，S∩T=Ø，SUT=D 这种方法非常简单 ...

目录 概 主要内容 殊途同归 Gutmann M U, Hyvarinen A. Noise-contrastive estimat ...

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recognition 本篇实现第一步： 进行人脸检测，将检测出的人脸存入数据库 ...