torchvision 计算分类准确率 / 张生荣

Pytorch 实现计算分类器准确率(总分类及子分类)

分类器平均准确率计算: correct = torch.zeros(1).squeeze().cuda() total = torch.zeros(1).squeeze().cuda() for i, ...

无论是官方文档还是各位大神的论文或搭建的网络很多都是计算准确率,很少有计算误判率, 下面就说说怎么计算准确率以及误判率.召回率等指标 1.计算正确率获取每批次的预判正确个数 train_correc ...

从这一章开始进入正式的算法学习. 首先我们学习经典而有效的分类算法:决策树分类算法. 1.决策树算法决策树用树形结构对样本的属性进行分类,是最直观的分类算法,而且也可以用于回归.不过对于一些特殊的逻 ...

k-近邻算法是基本的机器学习算法,算法的原理非常简单: 输入样本数据后,计算输入样本和参考样本之间的距离,找出离输入样本距离最近的k个样本,找出这k个样本中出现频率最高的类标签作为输入样本的类标签,很 ...

对于二分类任务,keras现有的评价指标只有binary_accuracy,即二分类准确率,但是评估模型的性能有时需要一些其他的评价指标,例如精确率,召回率,F1-score等等,因此需要使用kera ...

加载垃圾邮件数据集spambase.csv(数据集基本信息:样本数: 4601,特征数量: 57, 类别: 1 为垃圾邮件,0 为非垃圾邮件),阅读并理解数据. 按以下要求处理数据集 (1)分离出仅 ...

目录 1.什么是混淆矩阵 2.分类模型评价指标 3.两种多分类混淆矩阵 3.1直接打印出每一个类别的分类准确率. 3.2打印具体的分类结果的数值 4.总结 1.什么是混淆矩阵深度学习中,混淆矩阵是R ...

目录背景核心技术与架构图技术实现 1.数据的标注 2.训练过程 3.损失的计算 4.对输出内容的处理效果展示总结背景视频帧的黑.花屏的检测是视频质量检测中比较重要的一部分,传统做法是由测 ...

目录学习前言 Keras中分类的重要函数 1.np_utils.to_categorical 2.Activation 3.metrics=[‘accuracy’] 全部代码学习前言上一步讲了如 ...

写在前面这一段的内容可以说是最难的一部分之一了,因为是识别图像,所以涉及到的算法会相比之前的来说比较困难,所以我尽量会讲得清楚一点. 而且因为在编写的过程中,把前面的一些逻辑也修改了一些,将其变得更 ...

利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤 1.读取图片文件 2.产生用于训练的批次 3.定义训练的模型(包括初始化参数,卷积.池化层等参数.网络) 4.训练 1 读取图片文件 def get_fi ...

H2O中的随机森林算法介绍及其项目实战(python实现) 包的引入:from h2o.estimators.random_forest import H2ORandomForestEstimator ...

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关性概念 1.卷积神经网络(ConvolutionNeu ...

本文主要讲如何不依赖TenserFlow等高级API实现一个简单的神经网络来做分类,所有的代码都在下面:在构造的数据(通过程序构造)上做了验证,经过1个小时的训练分类的准确率可以达到97%. 完整的结 ...

前言: keras是一个十分便捷的开发框架,为了更好的追踪网络训练过程中的损失函数loss和准确率accuracy,我们有几种处理方式,第一种是直接通过 history=model.fit(),来返回 ...

代码 ''' 数据集:Mnist 训练集数量:60000(实际使用:10000) 测试集数量:10000(实际使用:1000) 层数:40 ------------------------------ ...

目录一.什么是集成学习二.Bagging算法三.Bagging用于分类四.Bagging用于回归一.什么是集成学习集成学习是一种技术框架,它本身不是一个单独的机器学习算法,而是通过构建并结 ...

目录 1.集成算法 1.1袋装算法 1.1.1袋装决策树 1.1.2随机森林 1.1.3极端随机树 1.2提升算法 1.2.1AdaBoost 1.2.2随机梯度提升 1.3投票算法 2.算法调参 2 ...

目录 0. 前言 1. 计算机视觉中的深度学习简介 1.1 深度学习的特点 1.2 深度学习大爆发 2. 用于图像分类的深度学习简介 3. 用于目标检测的深度学习简介 4. 深度学习框架 keras ...

目录 1.集成算法 1.1袋装算法 1.1.1袋装决策树 1.1.2随机森林 1.1.3极端随机树 1.2提升算法 1.2.1AdaBoost 1.2.2随机梯度提升 1.3投票算法 2.算法调参 2 ...