如果你看了前面幾篇博客,我們說了決策樹,說了adaboost,這次我們說下模型訓練和衡量模型的好壞 其實我們已經訓練了模型了,例如決策樹的生成時模型訓練,adaboost的實現也是模型訓練的過程,所以我們已經訓練了好幾個模型,只是那個具體的模型,並且我們沒有把模型保存下來 可能覺得 ...
一 環境配置 參考源碼:https: github.com Megvii BaseDetection YOLOX.git 二 准備數據 .准備數據放到YOLOX datasets下,具體格如下: datasets VOCdevkit VOC 下存放圖片及對應得xml文件,分別對應得文件夾為:JPEGImages Annotations .運行下面代碼生成對應label文件: 最終生成 目錄Imag ...
2021-12-24 14:50 0 996 推薦指數:
如果你看了前面幾篇博客,我們說了決策樹,說了adaboost,這次我們說下模型訓練和衡量模型的好壞 其實我們已經訓練了模型了,例如決策樹的生成時模型訓練,adaboost的實現也是模型訓練的過程,所以我們已經訓練了好幾個模型,只是那個具體的模型,並且我們沒有把模型保存下來 可能覺得 ...
下 4)下載vgg16預訓練好的模型和參數:http://dl.caffe.berkeleyvision. ...
包括兩步: 1)Convert parameters and buffers of all modules to CUDA Tensor. 2)Send the inputs and targets at every step to the GPU. 注意:模型和數據要遷移 ...
1.什么是Bert? Bert用我自己的話就是:使用了transformer中encoder的兩階段兩任務兩版本的語言模型 沒錯,就是有好多2,每個2有什么意思呢? 先大體說一下,兩階段是指預訓練和微調階段,兩任務是指Mask Language和NSP任務,兩個版本是指Google發布 ...
原文:https://www.cnblogs.com/denny402/p/7520063.html 原文:https://www.jianshu.com/p/84f72791806f 原文:ht ...
邏輯回歸的損失函數 線性回歸的損失函數是平方損失。邏輯回歸的損失函數是對數損失函數,定義如下: $$Log Loss = \sum_{(x,y)\in D} -ylog(y') ...
目錄 概述 RoBERTa的主要改進 改進優化函數參數 Masking策略 模型輸入格式與NSP 更大的batch size 更大語料與更長的訓練步數 字節級別的BPE文本編碼 實驗效果 總結 ...
ocr模型訓練 pillow ocr模型訓練 linux下軟件: tesseract-ocr: sudo apt-get install tesseract-ocr java運行環境(deepin自帶1.8) jTessBoxEditor軟件:(該軟件需要java ...