js精度误差
之前虽然有看到过 js 精度相关的文章。但也都没有“印象深刻” ，但是今天"有幸"遇到了。 做一个项目，进行页面调试的时候， 当数量增加到3时总价格变得好长好长 立马在控制台验证了一下，算出这么多个小数。 还好之前有看过这方面的文章，知道是js的精度问题（但也不是js ...
原文：训练时，训练误差、精度，和验证误差、精度，都保持不变，是个固定值（难受），这是为啥呢？
使用 TensorFlow with Keras，按照 Python 深度学习 Deep Learning with Python 文本和序列处理那章，使用一维卷积Conv D进行IMBD电影评论情感分类，下面是书里的代码： 结果，运行的时候，出现了训练误差和精度 验证误差和精度都保持不变的情况： 我惊呆了 训练误差一直是 . ，训练精度一直是 . ，验证误差一直是 . ，验证精度一直是 . 。你 ...
2021-07-17 00:40 0 134 推荐指数：
相关推荐
训练误差、测试误差、泛化误差的区别
训练过程中的误差，就是训练误差。 在验证集上进行交叉验证选择参数（调参），最终模型在验证集上的误差就是验证误差。 训练完毕、调参完毕的模型，在新的测试集上的误差，就是测试误差。 假如所有的数据来自一个整体，模型在这个整体上的误差，就是泛化误差。通常说来，测试误差的平均值或者说期望就是泛化误差 ...
绘制学习模型的训练损失和验证损失图形、绘制训练精度和验证精度图形
history = model.fit() 绘制训练损失和验证损失 绘制训练精度和验证精度 ...
混合精度训练
论文：https://arxiv.org/pdf/1710.03740.pdf 译文：混合精度训练 摘要 增加神经网络的size，可以提高准确率。但同时，也加大了训练模型所需的内存和计算量。我们介绍一种使用半精度浮点数来训练深度神经网络的方法，不会损失准确率，也不需要修改超参数。这种 ...
tensorflow识别Mnist时，训练集与验证集精度acc高，但是测试集精度低的比较隐蔽的原因
tensorflow识别Mnist时，训练集与验证集精度acc高，但是测试集精度低的比较隐蔽的原因除了网上说的主要原因https://blog.csdn.net/wangdong2017/article/details/90176323 之外，还有一种是比较隐蔽的原因（可能对于大多数人不会犯这种 ...
浮点数精度上误差
在我刚接触编程的时候, 那时候面试小题目很喜欢问下面这几类问题 1' 浮点数如何和零比较大小? 2' 浮点数如何转为整型? ...
js小数计算引起的精度误差问题
我记得刚开始学js的时候学到浮点有举例0.1+0.2 它的计算结果是: 0.1+0.20.30000000000000004 很神奇的一个计算，js是弱语言，在精度上没做处理； 我就自己定义了加减乘除： 加： export const accAdd = (arg1, arg2 ...
数值格式误差以及收敛精度估计方法
数值格式误差以及收敛精度估计方法 目录 数值格式误差以及收敛精度估计方法 1.简介 2.收敛精度 (阶) 介绍 3.收敛精度计算 4.格式误差计算 4.1.范数误差定义 4.2.选取正确的范数误差 ...