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每个时代，我都会在验证数据集上对其进行评估，并计算出真阳性、假阳性、真阴性和假阴性的百分比。我希望看到这四个数字的活规范化叠加面积图(请参阅，以了解其含义)。随着训练过程的进行，它应该随着每一个时代的变化而更新。我怎样才能做到这一点？我已准备好使用任何第三方图书馆。
浏览 4提问于2022-04-15得票数 0
我的背景是.NET/C#/Laravel e.t.c我试了一些很简单的东西。创建一个实体，在这个实体上有一个基本的CRUD，然后在我的前端显示它。没什么棘手的对吧？因此，在阅读完之后，我发现这样做的一种方法是创建实体(又名自定义Post类型)，创建自定义字段(又名我的实体属性)，并让WP后端执行CRUD。
然后，我可以使用各种技术来显示前端的数据</e
浏览 0提问于2015-10-27得票数 0
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在生产过程中，我继承了一个PostgreSQL数据库，其中一个表的大小约为250 GB。它只有大约一万行活，我估计不超过20 MB。我们的问题是，许多查询花费了相当长的时间。例如，一个SELECT count(*) FROM foo;大约需要15分钟。据我理解，VACUUM FULL创建一个新表，将所
浏览 5提问于2020-02-04得票数 5
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-A和-B:我应该使用哪个时区？
、、、、
我需要在特定的时间范围内从一个大的pcap中提取数据包。我发现-A和-B的编辑选项非常适合这个任务，但我的目标时间范围是划时代的，而-A/B则需要YYYY DD:MM:SS格式的时间。我的问题是，当我将时代时间转换为YYYY DD:MM:SS时，我应该使用哪个时区？(我不确定这是否相关，但我使用的大pcaps是从不同时区捕获的较小<em
浏览 4提问于2019-10-05得票数 0
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在训练深度学习模型时，随着时代数的增加，完成一个步骤所需的时间不断减少。在数据相同的情况下，是什么导致了效率的提高？ 为什么在第一个时代，它比其他时代要大？对于同样的问题，任何答案或参考资料都是值得理解的。 这是我的训练模型截图： ? 您可以看到时间/步长递减为3s/步长、810ms/步长、722ms/步长等等。
浏览 11提问于2019-10-04得票数 1
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我把它交叉发到cross.validated上，因为我不知道它在哪里最合适时代开始了。我们只对一个小型批次进行采样和前馈，得到误差并备份它，即更新权重。时代结束了。
时代开始了。我们对一个小批量进行采样和前馈，得到误差并备份它，即更新权重。我们重复这样做，直到我们对完整的数据集进行
浏览 0提问于2015-12-14得票数 5
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我有两个数据集，但其中一个比另一个大，我想对它进行子采样(在每个时代重新采样)。
我可能不能使用dataloader参数采样器，因为我将传递给Dataloader已经连接的数据集。我认为一种解决方案是编写一个类SubsampledDataset(IterableDataset)，它将在每次调用__iter__ (每个时代)时重新采样。(或者更好地使用地图样式的数据集，但是是否有一个钩子在每个时代都会被调用，比如__iter__获取？)
浏览 9提问于2022-09-25得票数 1
我们需要用日本时代的格式显示日期。我们使用自定义的日期格式“$-411 date .”若要显示日文时代的日期，它将根据系统注册表级别中定义的纪元显示日文时代格式的日期，并按预期的方式工作。我们已经在系统注册表中添加了带有“值名”“2019-05”的新时代"Reiwa“，以支持新时代"REIWA"，但
浏览 3提问于2019-04-11得票数 1
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我知道时代、批次大小和迭代的概念。比方说，Batch_size = 64在这个过程中，我们基本上是把64个数据点输入到计算机内存和计算中，在每次迭代时我们都会得到权值的更新。因此，经过100次迭代，我们将完成一个时代。
我的问题是，经过一个时代，我们再次使用相同的6400数据。在学习方面，它与第一个时
浏览 0提问于2019-11-15得票数 1
我必须将划时代的时间戳存储到MySQL数据库DateTime列中。我需要能够将时代转换成DateTime表单，才能将它添加到数据库中。时代数据是从外部源抓取的，因此我们无法控制它，数据库也是建立的，应该保持原样。我们只需要能够在PHP中实现两者之间的转换。
浏览 3提问于2015-12-10得票数 4
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我正在寻找关于如何自动注册以不同放大倍数获取的图像堆栈的建议。特别是，我们需要将活脑中几个脑细胞的小z堆叠(~100um)与固定大脑的大z堆叠(~2 2mm)对齐。我们希望能够找回之前成像的细胞，并拍摄高分辨率的染色图像，以识别突触前输入。需要考虑放大和旋转的差异以及可能的收缩或膨胀。我们想要一个关于使用ImageJ或matlab做这件事的最佳方
浏览 0提问于2014-07-28得票数 0
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我正在用TensorFlow (使用)对生成的数据进行神经网络训练。据我所知，每个时代我们都使用所有的训练数据。由于我可以控制我有多少个例子，似乎最好只是生成更多的培训数据，直到一个时代足以训练网络。
所以我的问题是:假设我有足够的训练数据，只使用一个时代有什么坏处吗？我是否正确地假设百万个例子中的一个时代比10万的10个<em
浏览 4提问于2016-06-23得票数 9
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我一直在阅读日志输出，从一开始就重新启动数据预取。显然，这意味着一个人没有足够的数据，而且数据是从一开始就预先获取的。然而，我的数据集有10.000个数据样本，我的批处理大小为4，它怎么可能需要预取数据，因为我的批处理大小是4，这意味着它每次迭代需要4个数据样本。有人能澄清我的理解吗？
浏览 3提问于2017-04-09得票数 8
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在使用Python的Keras库时，我们在训练模型时使用验证数据和培训数据。在每一个时代，我们得到一个验证的准确性。这种验证的准确性对下一个时代的训练有什么影响吗？
浏览 0提问于2021-08-04得票数 1
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我使用以下函数来训练/验证我的模型： train_generator, validation_steps=nb_validation_samples // batch_size,上面的函数每一个时代都会运行验证我的验证数据相当大</e
浏览 2提问于2018-04-24得票数 4
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我知道keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator中存在一个名为flow_from_dataframe的函数。但是这个函数假设我们有一个数据文件，其中包含了与它相关的图像和标签的所有路径。但是，如果我们有多个数据，并且我们希望在每个时代使用这些数据，那么在每个时代，我们可以加载一个不同的数据，以及与它相
浏览 0提问于2020-06-21得票数 0
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我有一个问题，我在一个控制流中运行了多个数据流任务，如果5个源中有5个是活的，它工作得很好，但是任何一个源都死了，它没有执行剩下的4个源流，当我们执行作业时，如何运行哪个是活的应该顺利运行
浏览 2提问于2012-09-28得票数 1
我想知道为什么图像的数量对训练时的迭代次数没有影响。下面是一个让我的问题更清楚的例子:假设我们有6400张图像，用于培训，以识别4个课程。根据AlexeyAB的解释，我们保留了batch= 64，细分= 16，并编写了max_batches = 8000，因为max_batches是由x 2000 #类决定的。因为我们有6400幅图像，一个完整的时代需要100次迭代。因此，这项训练在80个时
浏览 3提问于2020-05-07得票数 3
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