Użyłem techniki smote do nadpróbkowania mojego zestawu danych, a teraz mam zrównoważony zestaw danych. Problem, z którym się spotkałem, polega na tym, że wskaźniki wydajności; precyzja, przywołanie, pomiar F1, dokładność w niezrównoważonym zbiorze danych są lepiej wykonywane niż w zbalansowanym...
Próbuję trenować model w keras i używam ModelCheckpoint, aby zapisać najlepszy model zgodnie z monitorowaną miarą walidacji (w moim przypadku indeks Jaccard ). Chociaż widzę, że model poprawia się w tablicy tensorboard, to kiedy próbuję załadować ciężary i ocenić model, wcale nie działa. Ponadto...
Zastanawiałem się więc, w jaki sposób można na przykład zoptymalizować model, który próbują zbudować, gdy napotykają problemy wynikające z dużej stronniczości lub dużej wariancji. Teraz oczywiście możesz grać z parametrem regularyzacyjnym, aby osiągnąć satysfakcjonujący koniec, ale zastanawiałem...
Właśnie zacząłem uczyć się sieci neuronowych do głębokiego uczenia się od cs231. Próbuję zaimplementować sieć neuronową w języku Python. Patrzę na używanie Tensorflow lub scikit-learn. Jakie są zalety i wady tych bibliotek dla tej
Na moim laptopie Dell Core i7 - 16 GB RAM - 4GB 960m GPU pracuję nad projektem klasyfikacji obrazów CT płuc przy użyciu 3d CNN. Używam wersji procesora tensorflow. Obrazy są przygotowywane jako tablica liczb numpy (25,50,50). Mój model CNN miał 2 warstwy konwekcyjne, dwie warstwy maxpool, jedną...