ValueError: could not broadcast input array from shape (1,5) into shape (1,8)
浏览 10提问于2020-02-04得票数 0
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图像中植物的自动检测
、、、、
我的图像数据集来自。对于不同的事物有不同的同义词集，如植物、动物、人等这些图像包括各种各样的类似植物的树木，草药，灌木，花朵等。<
浏览 1提问于2012-10-18得票数 4
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我正在用一些预先训练过的模型(vgg16，vgg19，…)学习迁移学习。，我不知道为什么我需要加载预先训练的重量来训练我自己的数据集。
我可以理解数据集中的类是否包含在预先训练过的模型所用的数据<
浏览 0提问于2019-01-22得票数 2
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我正在尝试创建自己的用于手势识别的haar级联分类器。在生成示例图像正片和负片并生成.vec文件后，当我尝试执行opencv_trainascaded exe文件时，我得到以下错误：提前感谢
浏览 1提问于2012-04-02得票数 1
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我用光谱仪图像写了非常简单的cnn代码，但精确度只有0.3~0.4。
为了提高准确性，我还需要添加哪些其他选项呢？
浏览 3提问于2022-10-03得票数 0
我想让伯特跑到R.我从这里修改了模型代码：#rm(list=ls())
package
浏览 19提问于2022-10-14得票数 0
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训练神经网络时的标准设置似乎是将数据分割成训练集和测试集，并一直运行到测试集上的分数停止提高为止。现在，问题是:测试分数中存在一定数量的噪声，因此单个最佳分数可能不符合网络状态，而网络状态最有可能是新数据上的最佳状态。我见过一些论文指出训练中的一个特定时代或迭代是“交叉验证最好的”，但我不知道这是如何确定<em
浏览 0提问于2016-04-09得票数 6
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我知道，在测试ML模型时，测试数据的形状应该与用于训练模型的数据的形状相同。然而，在实际情况下，形状可能是不同的(即特征数)，例如网络流量。在数据形状与训练数据形状不同的实际情况下，如何使用预训练模型。提前谢谢你
浏览 3提问于2022-10-14得票数 -2
所以我的问题是：
我想制作自己的数据集，使用一个运动捕捉相机系统获取地面真实姿势，一个RGB相机获取图像，然后使用它作为我的网络的输入，训练/测试一个convNet。我查看了tensorflow、caffe和Matlab的其他数据集。我看过MNIST、猫/狗、Iris、LSP、HumanEva、HumanEv
浏览 0提问于2018-03-30得票数 0
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我想知道一个模型是否也是从测试数据中训练自己，同时对它进行多次评估，从而导致了一个过度拟合的场景。通常，我们将训练数据分成train-test分割，我注意到有些人将它分成3组数据-- train、test和eval。eval是对模型的最终评价。我可能错了，但我的观点是，如果上面提到的场景不是真的，那么就不需要eval数据
浏览 5提问于2018-01-03得票数 1
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在二进制分类的上下文中，我使用具有1个隐藏层的神经网络，使用tanh激活函数。输入来自word2vect模型，并且经过了标准化。我从混淆矩阵中观察到的事实是，模型根据参数预测，有时大多数线是正的，有时是负的。有什么建议是这个问题发生的原因吗？还
浏览 0提问于2017-01-15得票数 0
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对训练集模型进行评价(即训练训练模型，在同一训练集上评估回归误差/精度)，并将评价结果与模型回归误差/交叉验证(我们在同一训练集上进行交叉验证)和测试集的精度进行比较，以检查过拟合/不拟合是否是一种很好的做法吗据我所知，我们不应该对训练集的模型进行评估。然而，我看到一些讲座似乎促进
浏览 0提问于2020-08-20得票数 1
我有一个简单的多层感知器，只有一个隐藏层，在隐藏层和输出层都有tanh激活。作为作业的一部分，我创建了一个包含1000个示例的数据集。我的MLP接受x_i的4个元素中的每一个元素作为输入，并生成一个输出。对于这个单一的隐藏分层MLP，是否可以学习生成四个输入的总和，然后应用sin函数？我使用前
浏览 1提问于2018-04-29得票数 0
:)
非常抱歉，如果我的代码看起来像一个完全新手会写的东西。下面是我用python编写的代码的一部分。我正在摆弄sklearn和机器学习技术。我基于不同的数据集训练了几个朴素贝叶斯模型，并将它们存储在trained_models中。根据我的理解，我应该在训练时编写data_feature_reduced = chi_square
浏览 1提问于2017-04-25得票数 0
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我正在使用NLTK进行情感分析，我的数据大约有20万篇评论。要使用朴素的贝叶斯分类器，我需要有一套被标记的训练集。因为我的数据没有标签，所以我手动创建了大约100个正面和负面的评论。但我不认为这是解决问题的方法。我听说我需要有20%的数据作为训练集<
浏览 3提问于2015-04-24得票数 2
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将部分训练集用作验证数据的需求很简单，但我真的不清楚应该如何以及在训练的哪个阶段进行操作？
是在训练结束时(在训练数据达到良好的最小值之后)吗？如果是，如果验证数据出现较大错误，该如何处理？在整个训练过程中都是这样的吗(当训练和验证数据的错误都不令人满意时，继续寻找最小<em
浏览 2提问于2010-01-28得票数 1
我正在尝试构建用于视频分类的数据集。我正在从事一个特定的项目，该项目的数据集不存在。我的任务是将视频或视频中的场景分类为某个类。计算机视觉专家可以分享这项任务的策略吗？具体的步骤是什么？我觉得我将从从视频创建图像数据集开始。是这样吗？或者请详细说明。
浏览 4提问于2019-09-23得票数 0
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关于预言者预测的诊断问题
、、、
我正在处理芝加哥的犯罪数据集，并专门研究芝加哥未来犯罪率的预测(我有2012到2016年的数据)。我使用facebook的prophet包生成了一个预测。它工作得很好，而且都完成了。现在我想训练和测试我的模型。因此，我将数据集分为70%的训练</em
浏览 2提问于2019-02-21得票数 4
我的脚本：from tensorflow import keras
Main()
完全回溯错误从中提取训练数据
浏览 7提问于2018-08-21得票数 0
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描述了测试、训练和验证集的区别。在大多数关于训练神经网络的文档中，我发现这三个集合是使用的，但是它们通常是预先定义的。
我有一个相对较小的数据集(总共906张3D图像，分布是平衡的)。在我的模型中，我使用sklearn.model_selection.train_test_split函数来拆分火车和测试集中<e
浏览 4提问于2020-01-09得票数 1
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