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- 学习总结 第一步是导入 Spark 分割好的训练集和测试集。 第二步是在 TensorFlow 中设置评估指标，再在测试集上调用 model.evaluate 函数计算这些评估指标。这里使用了最常用的 ... 学习总结 第一步是导入 Spark 分割好的训练集和测试集。 第二步是在 TensorFlow 中设置评估指标，再在测试集上调用 model.evaluate 函数计算这些评估指标。这里使用了最常用的 ...
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- 提高查准率方法 1. 增加beishu_neg 2.提高预测时的confidence_threshold 3.提高标注质量，正样本选择视觉特征明显的物体： 1）模棱两可的不加入训练集正样本 2）特别模糊的不加入训练集正样本 3）在其他环境中，和负样本很像的不能加入正样本 4.增加负样本 5.增加分类网络 ... 提高查准率方法 1. 增加beishu_neg 2.提高预测时的confidence_threshold 3.提高标注质量，正样本选择视觉特征明显的物体： 1）模棱两可的不加入训练集正样本 2）特别模糊的不加入训练集正样本 3）在其他环境中，和负样本很像的不能加入正样本 4.增加负样本 5.增加分类网络 ...
- 为了让菜鸡的自己学习更有方向感，本文贴上各厂的推荐算法岗位的要求 （ps：本文既不是广告问也不是内推文！！！）。 文章目录 算法工程师的工作流程（王喆）一、不知哪个厂：二、联通研究院三、阿里巴巴... 为了让菜鸡的自己学习更有方向感，本文贴上各厂的推荐算法岗位的要求 （ps：本文既不是广告问也不是内推文！！！）。 文章目录 算法工程师的工作流程（王喆）一、不知哪个厂：二、联通研究院三、阿里巴巴...
- 一.非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization ，NMF） 是在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。 基本思想：给定一个非负矩阵V，NMF能够找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，使得矩阵W和H的乘积近似等于矩阵V中的值。 • W矩阵：基础图像矩阵，相当于从原矩阵V中抽取出来的... 一.非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization ，NMF） 是在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。 基本思想：给定一个非负矩阵V，NMF能够找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，使得矩阵W和H的乘积近似等于矩阵V中的值。 • W矩阵：基础图像矩阵，相当于从原矩阵V中抽取出来的...
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- 这个训练ap没有 atss_rfb：训练时高0.9007，但是验证是ap不高 0.7182 hswish_atss_rfb：训练时低一点点 0.8991，但是验证是ap高 0.7429 0.8992_0.8977_0.9008_22.4432_1.0e-04_79 0.7449_0.9378_0.6178_0.0000_0.... 这个训练ap没有 atss_rfb：训练时高0.9007，但是验证是ap不高 0.7182 hswish_atss_rfb：训练时低一点点 0.8991，但是验证是ap高 0.7429 0.8992_0.8977_0.9008_22.4432_1.0e-04_79 0.7449_0.9378_0.6178_0.0000_0....
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