张力板的存取精度和交叉熵信息
张力板的存取精度是指在测量张力时，所能达到的精确程度。它通常以测量结果与实际值之间的误差来衡量，误差越小，存取精度越高。
交叉熵信息是一种用于衡量两个概率分布之间差异的指标。在机器学习和深度学习中，交叉熵常用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。交叉熵信息越小，表示模型的预测结果与真实标签越接近。
张力板在工业生产、医疗健康等领域具有广泛的应用场景。它可以用于测量物体的张力、压力、重量等物理量，常见的应用包括材料测试、负荷监测、体重测量等。
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对于张力板的存取精度和交叉熵信息的具体技术细节和算法原理，可以进一步参考相关的学术论文和专业书籍。
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我使用的是models/research tensorflow存储库中的object_detection。我成功地训练了一个模型，但在使用tensorboard控制我的训练进度时，我错过了准确性和交叉熵信息。
我是否需要自己计算精度并将其添加到tb中，或者它已经存在并且我正在做一些错误的事情？如果我必须添加它，trainer.py会是正确的地方吗？
浏览 6提问于2018-02-27得票数 0
我尝试使用基本的tensorflow python来实现，但是在培训期间，我得到了一些意想不到的输出，测试精度很低。test_dataset, true_labels: test_lables, keep_prob: 1.0})))在训练过程中，张力板显示了精度和交叉熵的缺陷以下是研究结果：
精度
浏览 1提问于2018-07-23得票数 0
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我已经建立了一个模型来检测一个乒乓球运动员使用TensorFlow进行的射击类型。在我建立了我的神经网络之后，我所处理的模型似乎是一个多标签分类模型。二值交叉熵和范畴交叉熵在这两种情况下都造成了很差的损失和精度，而使用最小熵和最大熵的误差分别为98%和0.004。
为什么会发生这种情况，尽管我使用了3个输出标签来监督学习数据，如
浏览 9提问于2022-10-01得票数 -2
我有一个带有标签和图像的对象检测模型。在编译模型时使用该度量，但这是我得到的结果：92/92 [==============================] - 22s 243ms/step - loss: 0.0027mean_average_precision_metric: 0.0000e+00 - val_loss: 5.3464e-04 - val_mean_average_precision_metric: 0.0000e+00
我的标签和</e
浏览 0提问于2022-09-06得票数 0
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y_pred_f) + 1.0)
return 1-dice_coef(y_true, y_pred)我在训练的时候得到了这个输出5s 977 2s/样本量: 0.9703 - dice_coef: 0.0297 - val_loss: 0.9939 -
浏览 1提问于2020-07-07得票数 0
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我一直在我自己的数据集上使用Tensorflow对象检测API。在训练时，训练损失会在张力板上更新。但我需要分别获得训练和验证精度(mAP)。需要采取哪些步骤来获取这些值？
浏览 24提问于2019-06-06得票数 1
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以下两种模型/编译的行为不同： return keras.losses.binary_crossentropy(y_true, y_predoptimizer = Adam(lr=5e-3)和：
浏览 2提问于2019-04-18得票数 0
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因此，我们使用典型的softmax交叉熵进行分类。首先，我们训练我们最好的神经网络版本。然后根据交叉熵对实例进行排序。
然后，我们开始按照课程学习理论的建议，从更容
浏览 0提问于2017-02-28得票数 7
3回答
一种多标签分类模型的评价
、、、、
我目前有一个多标签的分类问题，我正在使用keras构建一个神经网络，如下所示：print(n_cols)
对于多标签的分类，使用精度度量是最合适的吗？我环顾四周，有些人认为像binary_accuracy这样的其他指标可能会更好。
因此，问题是，如何才能最好地
浏览 0提问于2020-07-16得票数 0
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我正在训练一个具有编码器-解码器架构的完全卷积网络，用于图像分割任务，目前正在使用二进制交叉熵损失进行前景/背景预测。
我试图搜索和阅读关于为什么使用交叉熵损失而不是L1或L2损失的信息。交叉熵损失不能捕获图像的整体布局，而L1和L2考虑了整体图像重建。
浏览 2提问于2019-09-10得票数 0
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我的安出了点问题。它只预测了‘0’。数据集是不平衡的(10:1)，尽管我对训练数据集进行了欠采样，因此我不确定发生了什么。我在平衡训练集上获得了92-93%的准确率，尽管在测试(在不平衡的测试集上)它只能预测零。不知道下一步该怎么走。任何事都有帮助。数据已经过热编码和缩放。
浏览 141提问于2019-07-02得票数 0
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当我使用Keras运行基本神经网络时，验证精度正在提高，但精度、损耗和val_loss主要是nan。运行环境和其他信息 verbose= 2 )
我观察到的
浏览 15提问于2020-09-16得票数 0
1回答
我正在开发一个深度学习分类器(Keras和Python)，它将时间序列分为三类。我使用的损失函数是标准的分类交叉熵。除此之外，我还有一个在同一模型中学习的注意力地图。问题来了:如何设置正确的正则化参数？我想要的是网络首先达到最大的分类精度，然后开始最小化强度注意力图。出于这个原因，我训练我的模型一次没有正则化，第二次使用正则化。有没有一种更聪明的方法来结合分类交叉
浏览 4提问于2018-10-01得票数 0
我使用谷歌预先培训的和替代的最后一层分类。在训练中，我遇到了很多问题，我的交叉熵损失变成了nan.After尝试不同的东西(降低学习率，检查数据等)。结果发现，训练批次大小过高。你能给出一个解释为什么太大的批次大小导致这个问题与交叉熵损失函数？此外，是否有一种方法可以克服这一问题，以处理更高的批处理大小(有一篇论文建议200+图像的批处理大小以获得更高的精
浏览 0提问于2018-03-01得票数 3
我使用的是tensorflow，还有一个CNN，它有12个conv层和1个密集层，在softmax稠密层之前。我正在使用数据增强以及批处理规范化。在几百个历次之后，我对验证集的准确率最高达到92.73 %。验证损失略有上升，因为我训练更多。一个时代给了我0.295的损失，验证的准确率为90.5%。我的最佳验证时间精度为92.73%，验证损失为0.33。为什么我
浏览 0提问于2020-01-23得票数 3
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2回答
我试图了解如何在分类任务中使用交叉熵来定义损失。
我对维基百科中关于交叉熵总是大于熵的说法感到很困惑。我给出了p(实分布)和Q(假设分布)的简单分布，并计算了交叉熵和熵。发现这种情况下的交叉熵小于熵。
浏览 0提问于2018-10-18得票数 3
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张力板的精度/列车和损耗/列车图
、、、、
我在我的火炬项目中使用了张紧板，得到了这个精确/训练和丢失/训练的结果，但我不明白它意味着什么。
浏览 1提问于2020-05-19得票数 2
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3回答
例如，当我在betterexplained.com上阅读帖子时，作者提到了通过乘法再加上5，将(0,1)范围内的随机数转换为(5,10)范围内的随机数。
诸如此类的操作是否会降低数字的熵？我理解像下限或天花板这样的操作会降低熵，因为信息丢失了。当我们使用模运算符时，甚至当我们对数字进行散列时，信息也会丢失。当对随机数求平方或取绝对值时，熵也应该丢失(显然，这不适用于0到1之间的数字
浏览 1提问于2014-09-24得票数 4
1回答
我计划用一个大数据集来训练和测试我的模型( 80%的训练和20%的音量测试-没有过采样)。我的问题--如果我要使用任何定制的软件解决方案(例如，一些Python/R库)来解决这个问题，我希望从我的模型中看到什么来输出？它是像“是”/“
浏览 0提问于2020-11-03得票数 1
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