一個深度學習模型在各類任務中的表現都需要定量的指標進行評估,才能夠進行橫向的對比比較,包含了分類、回歸、質量評估、生成模型中常用的指標。 1 分類評測指標 圖像分類是計算機視覺中最基礎的一個任務,也是幾乎所有的基准模型進行比較的任務,從最開始比較簡單的10分類的灰度圖像手寫數字識別mnist ...
以如下的一個網絡為例: name: vgg layer name: data type: Input top: data input param shape dim: dim: dim: dim: layer bottom: data top: conv name: conv type: Convolution convolution param num output: pad: kernel s ...
2020-03-16 17:00 0 1190 推薦指數:
一個深度學習模型在各類任務中的表現都需要定量的指標進行評估,才能夠進行橫向的對比比較,包含了分類、回歸、質量評估、生成模型中常用的指標。 1 分類評測指標 圖像分類是計算機視覺中最基礎的一個任務,也是幾乎所有的基准模型進行比較的任務,從最開始比較簡單的10分類的灰度圖像手寫數字識別mnist ...
最近在考慮要發Paper,在模型的性能比較中,除了采用Precision/Recall的比較之外,為了進一步驗證論文中的選擇是存在可證明性的,因此考慮了使用F-test對多種模型算法進行統計顯著性檢驗。 常見的模型評估與方法 誤分率(misclassification rate ...
“沒有測量,就沒有科學。”這是科學家門捷列夫的名言。在計算機科學中,特別是在機器學習的領域,對模型的測量和評估同樣至關重要。只有選擇與問題相匹配的評估方法,我們才能夠快速的發現在模型選擇和訓練過程中可能出現的問題,迭代地對模型進行優化。本文將總結機器學習最常見的模型評估指標,其中包括 ...
科學家門捷列夫曾經說過“沒有測量,就沒有科學” 在計算機科學中,特別是在機器學習的領域,對模型的測量和評估同樣至關重要。只有選擇與問題相匹配的評估方法,我們才能夠快速的發現在模型選擇和訓練過程中可能出現的問題,迭代地對模型進行優化。 本文總結了機器學習常見的模型評估指標 ...
training set 訓練集 validation set 驗證集 test set測試集 這些與衡量你做的怎么樣有關 當你知道怎么衡量你在一個問題的表現,問題就解決了一半。(衡量表現 ...
我們將深入講解模型參數的訪問和初始化,以及如何在多個層之間共享同一份參數。 之前我們一直在使用默認的初始函數,net.initialize()。 這里我們從 MXNet 中導入了 init 這個包,它包含了多種模型初始化方法。 訪問模型參數 我們知道可以通過 [] 來訪問 ...
進入更深的層次:模型構造、參數訪問、自定義層和使用 GPU。 模型構建 在多層感知機的實現中,我們首先構造 Sequential 實例,然后依次添加兩個全連接層。其中第一層的輸出大小為 256,即隱藏層單元個數是 256;第二層的輸出大小為 10,即輸出層單元個數是 10。 我們之前都是用了 ...
接下來要分別概述以下內容: 1 首先什么是參數量,什么是計算量 2 如何計算 參數量,如何統計 計算量 3 換算參數量,把他換算成我們常用的單位,比如:mb 4 對於各個經典網絡,論述他們是計算量大還是參數兩,有什么好處 5 計算量,參數量分別對顯存,芯片提出什么要求 ...