Pytorch學習系列（一）至（四）均摘自《深度學習框架PyTorch入門與實踐》陳雲目錄：1.程序的主要功能2.文件組織架構3. 關於`__init__.py`4.數據處理5.模型定義6.工具函數7.配置文件8.main.py9.使用1.程序的主要功能： 模型定義 數據加載 ...

二分類 分類問題是機器學習中非常重要的一個課題。現實生活中有很多實際的二分類場景，如對於借貸問題，我們會根據某個人的收入、存款、職業、年齡等因素進行分析，判斷是否進行借貸；對於一封郵件，根據郵件內容判斷該郵件是否屬於垃圾郵件。 圖1-1 分類示意圖 回歸作為分類的缺陷 由於回歸 ...

1、單通道輸出 在訓練時，輸出通道為1，網絡的輸出數值是任意的。標簽是單通道的二值圖，對輸出使用sigmoid，使其數值歸一化到[0,1]，然后和標簽做交叉熵損失。 訓練結束后，將輸出的outpu ...

分類問題項目流程： 如何端到端的完成一個分類問題的模型 如何通過數據轉換提高模型的准確度 如何通過調參提高模型的准確度 如何通過算法集成提高模型的准確度 問題定義 在這個項目中采用聲納、礦山和岩石數據集（http://archive.ics.uci.edu ...

0802-編程實戰_貓和狗二分類_深度學習項目架構 目錄 一、比賽介紹 二、數據加載 三、模型定義 四、工具函數 五、配置文件 六、main.py 6.1 命令行工具 fire 6.2 main.py的代碼組織結構 ...

二分類問題示例： 首先我們從一個問題開始說起，這里有一個二分類問題的例子，假如你有一張圖片作為輸入，比如這只貓，如果識別這張圖片為貓，則輸出標簽1作為結果；如果識別出不是貓，那么輸出標簽0作為結果（這也就是著名的cat和non cat問題）。現在我們可以用字母y來表示輸出 ...

一、朴素貝葉斯分類器的構建 二、數據集的獲取 三、加載數據與數據轉換 四、模型擬合、預測與精度 單次訓練 多次訓練，精確度沒有太多的改變，說明朴素貝葉斯分類器只要很少的樣本就能學習到大部分 ...

二分類問題可能是應用最廣泛的機器學習問題。今天我們將學習根據電影評論的文字內容將其划分為正面或負面。 一、數據集來源 我們使用的是IMDB數據集，它包含來自互聯網電影數據庫（IMDB）的50000條嚴重兩極分化的評論。為了避免模型過擬合只記住訓練數據，我們將數據集分為用於訓練的25000條評論 ...