train为训练语料,用于模型训练:   dev为开发集,用于模型参数调优:   test用于测试…

在配置训练.验证.和测试数据集的过程中做出正确的决策会更好地创建高效的神经网络,所以需要对这三个名词有一个清晰的认识. 训练集:用来训练模型 验证集:用于调整模型的超参数,验证不同算法,检验哪种算法更有效 测试集:根据最终的分类器,正确评估分类器的性能 假设这是训练数据,用一个长方形表示,通常会把这些数据划分成几部分,一部分作为训练集,一部分作为简单交叉验证集,也称之为验证集,最后一部分则作为测试集. train dev test 如果数据只有100条,100条或者1万条,通常将样本集设置为70…

 train/dev/test的划分 我们在前面的博文中已经提到了train/dev/test的相关做法.比如不能将dev和test混为一谈.同时要保证数据集的同分布等. 现在在train/dev/test的划分中,我们依然要旧事重提关于same distribution即同分布的概念. 假设我们现在有一种商品来自8个国家,如果我们将四个国家作为train和dev,将另外四个国家作为test,这种做法显然是错的. 因为我们建立的模型的靶点是为了逼近前四个国家的结果,但是在真正测试的时候我们移动了…

经常会看到dd命令用到/dev/zero文件,这里总结一下/dev/null和/dev/zero的作用和使用实例. 在类Unix系统(包括Linux)中,/dev/null 它是空设备,也称为位桶(bit bucket)或者黑洞(black hole).你可以向它输入任何数据,但任何写入它的数据都会被抛弃.通常用于处理不需要的输出流.(当然,它也可以作为空的输入流) /dev/zero 该设备无穷尽地提供空字符(ASCII NUL, 0x00),可以使用任何你需要的数目.它通常用于向设备或文件写…

之前的数据集的train和test是直接按照网上下载的数据的前7000个作为训练集,后2212个作为测试集.看得出来,这个数据集是由开车录制视频转换来的图片数据,后面2000多个图片的场景和前面的场景不太一样.所以将整个数据集随机打乱,随机分配7000个训练集和2212个测试集.下面是代码: import random import os image_index = [] with open('/home/bnrc/all_image_index.txt','r') as f: for line…

转自:https://blog.csdn.net/l8947943/article/details/80328721 training set:训练集是用来训练模型的.遵循训练集大,开发,测试集小的特点,占了所有数据的绝大部分. development set:用来对训练集训练出来的模型进行测试,通过测试结果来不断地优化模型. test set:在训练结束后,对训练出的模型进行一次最终的评估所用的数据集. 所有数据之间都应该属于同分布,才能进行训练测试,如果不同分布,则不能进行训练测试…

在类Unix操作系统中,设备节点并不一定要对应物理设备.没有这种对应关系的设备被称之为伪设备.操作系统运用了它们实现多种多样的功能,/dev/null和/dev/zero就是这样的设备,类似的还有/dev/urandom./dev/tty等. 检查下/dev/null和/dev/zero两个文件的属性: [root@localhost ~]# ll /dev/null /dev/zero crw-rw-rw- 1 root root 1, 3 Nov 10 05:39 /dev/null crw…

认识数据集 Component-Whole(e2,e1) The system as described above has its greatest application in an arrayed <e1> configuration </e1> of antenna <e2> elements </e2>. Other The <e1> child </e1> was carefully wrapped and bound i…

两个重点: 一.举个例子,如果建立一个图像识别的数据集,你的训练集和你的训练验证集是从网上爬下来的(也就是说这些图片的大小.像素.后期制作都可能很精美),你真正的测试集是用户的手机上传(不同的手机.环境.光线.时间等等会造成不同的效果) 这两个集合必定不是同分布的,虽然在transfer learning中我们鼓励这种研究方式,但是在单个模型的训练中,不管你的模型建立的多么好,从这个数据集建立开始的那一刻起就注定了你的结果不会很好.所以,在建立自己的数据集时,必须保证同分布的条件,当然这很困难,…

1.首先从官方下载mask_rcnn源码https://github.com/matterport/Mask_RCNN 2.首先将demo.ipynb转换成demo.py,这里我顺便更改为适用于我自己数据集: import os import sys import random import math import numpy as np import skimage.io import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import cv2…

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob…

默认caffe已经编译好了,并且编译好了pycaffe 1 数据准备 首先准备训练和测试数据集,这里准备两类数据,分别放在文件夹0和文件夹1中(之所以使用0和1命名数据类别,是因为方便标注数据类别,直接用文件夹的名字即可).即训练数据集:/data/train/0./data/train/1  训练数据集:/data/val/0./data/val/1. 数据准备好之后,创建记录数据文件和对应标签的txt文件 (1)创建训练数据集的train.txt import os f =open(r'tr…

在TensorFlow的官方入门课程中,多次用到mnist数据集. mnist数据集是一个数字手写体图片库,但它的存储格式并非常见的图片格式,所有的图片都集中保存在四个扩展名为idx3-ubyte的二进制文件. 如果我们想要知道大名鼎鼎的mnist手写体数字都长什么样子,就需要从mnist数据集中导出手写体数字图片.了解这些手写体的总体形状,也有助于加深我们对TensorFlow入门课程的理解. 下面先给出通过TensorFlow api接口导出mnist手写体数字图片的python代码,再对代…

1. random.shuffle(dataset) 对数据进行清洗操作 参数说明:dataset表示输入的数据 2.random.sample(dataset, 2) 从dataset数据集中选取2个数据 参数说明:dataset是数据, 2表示两个图片 3. random.choice(dataset) 从数据中随机抽取一个数据 参数说明: dataset 表示从数据中抽取一个数据 4. pickle.dump((v1,v2), f_path,pickle.HIGHEST_PROTOCOL)…

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 在机器学习算法中,有一种算法叫做集成算法,AdaBoost 算法是集成算法的一种.我们先来看下什么是集成算法. 1,集成算法 通常,一个 Boss 在做一项决定之前,会听取多个 Leader 的意见.集成算法就是这个意思,它的基本含义就是集众算法之所长. 前面已经介绍过许多算法,每种算法都有优缺点.那么是否可以将这些算法组合起来,共同做一项决定呢?答案是肯定的.这就诞生了集成算法(Ensemble Meth…

工作中,总是要使用各种中文数据集,每次使用数据集都要花费不少的时间进行寻找,写预处理代码,结合不同的模型和框架做出相应的处理.有的时候好不容易找到合适的数据集,但是却因为网络问题,无法下载,下载了很长一段时间,突然弹出 timeout. 既浪费时间,也浪费精力. 所以,就决定自己造个轮子,搞定这个问题. 考虑到这个包要能有很好的多框架兼容性,并且还要有很好的性能和源码的架构.找来找去,最终找到了 Huggingface 的 Datasets 库,这个包有着非常好的框架兼容性,性能和源码架构,是一…

在港科大rnet(https://github.com/HKUST-KnowComp/R-Net) 实现的基础上做了复现 采用melt框架训练,原因是港科大实现在工程上不是很完美,包括固定了batch size,固定了context 长度为400,过滤了超过长度的context,每个batch长度都固定到400. melt框架支持dynamic batch size, dynamic batch length,多gpu,修复了bucket的问题,目前采用长度<=400 batch size 64…

神经网络基础 Deep learning就是深层神经网络 神经网络的结构如下, 这是两层神经网络,输入层一般不算在内,分别是hidden layer和output layer hidden layer中的一个神经元的结构如下, 可以看出这里的神经元结构等同于一个逻辑回归单元,神经元都是由线性部分和非线性部分组成 非线性部分,又称为激活函数,这里用的是sigmod,也可以用其他,比如relu或tanh 为什么要用激活函数? 因为既然要用神经网络去拟合任意function,光用线性拟合是不行的,因为…

一.改进模型的几个方法 Collect more data Collect more diverse training set Train algorithm longer with gradient descent Try Adam instead of gradient descent Try bigger network Try dropout Add \(L_2\) regularization Network architecture Activation functions hidd…

目录 声学模型 GRU-CTC DFCNN DFSMN 语言模型 n-gram CBHG 数据集 本文搭建一个完整的中文语音识别系统,包括声学模型和语言模型,能够将输入的音频信号识别为汉字. 声学模型使用了应用较为广泛的递归循环网络中的GRU-CTC的组合,除此之外还引入了科大讯飞提出的DFCNN深度全序列卷积神经网络,也将引入阿里的架构DFSMN. 语言模型有传统n-gram模型和基于深度神经网络的CBHG网络结构,该结构是谷歌用于TTS任务中的tacotron系统,本文中将该系统部分结构移植…

Coursera吴恩达<优化深度神经网络>课程笔记(1)-- 深度学习的实用层面 1. Train/Dev/Test sets  训练集(Training sets).验证集(Development sets).测试集(Test sets) 之前人们通常设置Train sets和Test sets的数量比例为70%和30%.如果有Dev sets,则设置比例为60%.20%.20%,分别对应Train/Dev/Test sets.这种比例分配在样本数量不是很大的情况下,例如100,1000,1…

1 Machine Learning strategy 1.1 为什么有机器学习调节策略 当你的机器学习系统的性能不佳时,你会想到许多改进的方法.但是选择错误的方向进行改进,会使你花费大量的时间,但是无法得到想要的结果. 这一部分吴恩达老师将讲解一些他在国王总结的经验教训,改进策略,避免南辕北辙.而且现在深度学习的的策略变化日新月异. 1.2 Orthogonalization(正交化) 不耦合的.举例了控制电视屏幕,汽车. 1.2.1 chain of assumption in ML 下面这…

1 Practical aspects of Deep Learning 1.1 Train/Dev/Test sets 在小样本的机器学习中,可以分为60/20/20. 在大数据训练中,不需要划分很多的开发集和测试集.假如共有一百万数据,可以只取其中1万条作为开发集,1万条作为测试集.剩下的作为训练集. 某些时候会没有开发集.但是这么叫不确切,应该成为没有测试机. 注意:这里的train/dev/test应该是同一个数据集里.例如图片什么的需要相同的分辨率. 1.2 bias/variance…

第一周:机器学习策略(1)(ML Strategy(1)) 为什么是ML策略?(Why ML Strategy) 大家好,欢迎收听本课,如何构建你的机器学习项目也就是说机器学习的策略.我希望通过这门课程你们能够学到如何更快速高效地优化你的机器学习系统.那么,什么是机器学习策略呢? 我们从一个启发性的例子开始讲,假设你正在调试你的猫分类器,经过一段时间的调整,你的系统达到了 90% 准确率,但对你的应用程序来说还不够好. 你可能有很多想法去改善你的系统,比如,你可能想我们去收集更多的训练数据吧.或…

第一周:深度学习的实用层面(Practical aspects of Deep Learning) 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets) 本周,我们将继续学习如何有效运作神经网络,内容涉及超参数调优,如何构建数据,以及如何确保优化算法快速运行,从而使学习算法在合理时间内完成自我学习.第一周,我们首先说说神经网络机器学习中的问题,然后是随机失活神经网络,还会学习一些确保神经网络正确运行的技巧,带着这些问题,我们开始今天的课程. 在配置训练.验证和测试数据集的过程中做…

Lesson 2 Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization 这篇文章其实是 Coursera 上吴恩达老师的深度学习专业课程的第二门课程的课程笔记. 参考了其他人的笔记继续归纳的. 训练,验证,测试集 (Train / Dev / Test sets) 在机器学习发展的小数据量时代,常见做法是将所有数据三七分,就是人们常说的 70% 训练集,30% 测试集.如果明确设…

thumbnail: https://image.zhangxiann.com/jung-ho-park-HbnqEhMBpPM-unsplash.jpg toc: true date: 2020/8/11 12:40:20 disqusId: zhangxian categories: 数据竞赛 前言 这篇文章用于记录阿里天池 NLP 入门赛,详细讲解了整个数据处理流程,以及如何从零构建一个模型,适合新手入门. 赛题以新闻数据为赛题数据,数据集报名后可见并可下载.赛题数据为新闻文本,并按照字符…

第一周:深度学习的实践层面 (Practical aspects of Deep Learning) 1.1 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets) 创建新应用的过程中,不可能从一开始就准确预测出一些信息和其他超级参数,例如:神经网络分多少层:每层含有多少个隐藏单元:学习速率是多少:各层采用哪些激活函数.应用型机器学习是一个高度迭代的过程. 从一个领域或者应用领域得来的直觉经验,通常无法转移到其他应用领域,最佳决策取决于 所拥有的数据量,计算机配置中输入特征的数量,…

LUSE: 无监督数据预训练短文本编码模型 1 前言 本博文本应写之前立的Flag:基于加密技术编译一个自己的Python解释器,经过半个多月尝试已经成功,但考虑到安全性问题就不公开了,有兴趣的朋友私聊讨论吧. 从本篇博客开始,本人将转化写作模式,由话痨模式转为极简模式,力求三言两语让各位看的明白. 2 工作简介 受到MOCO和SimCSE的启发, 基于自监督,使用海量无监督数据(nlp_chinese_corpus),预训练了一个专门用于短文本表征的编码器.该编码器在分类任务尤其是短文本相似度…

1. Trigger Word Detection 我们的触发词将是 "Activate.".每当它听到你说 "Activate.",它就会发出 "chiming" 的声音. 在此作业结束时,您将能够记录您自己谈话的片段,并让算法在检测到您说"Activate."时触发一个钟声: 构成一个语音识别项目 合成和处理音频记录以创建train/dev数据集 训练触发词检测模型 并 进行预测 import numpy as np fr…