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是否可以使用一个现有的tfrecord或用于生成它的标注的子集
我正在训练几个具有相同数据的模型，每个模型只需要一个或一个用于最初创建tfrecord的标签子集。tfrecord非常大，所以我想为每个模型的标签子集创建一个。
浏览 3提问于2019-05-15得票数 0
现在我正在收集和标注训练数据，但这是相当乏味，缓慢和痛苦的。目前，用我的手收集的训练数据，我的模型大约有57%的时间在一张图片中预测正确的课程，因为他们有6个不同的类别，这显然比随机猜测做得更好。无论如何，我想知道我的分类器在57%的时间里是否正确；用这个分类器来标记新的训练数据，以便自动收集和标注训练数据，是否可行？很明显，这些训练数据不会贴上完美无缺的标签，其实只会贴上57%左右的标签，但这是否仍然有效呢？这会不会帮助模型的准确性，不会影响它，或损害它？这似乎是一个
浏览 4提问于2017-05-15得票数 0
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在戏里！教程中，post模型的content字段注释为@ long。我尝试过此操作，当postgres用作db时，发现表Post有一个名为content的列，该列的值为133414，而不是长字符串。Post content.The列类型显示为'text'，而Entity中的其他字符串字段为character varying
浏览 0提问于2011-08-31得票数 2
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我有一个巨大的数据集，我正在尝试使用80-20 (保留方法)方法来训练和测试我的模型。人工标记-我指的是一个人(或一个群体)通过所有600万行(！)。
浏览 0提问于2020-11-08得票数 2
我的问题是，我有一个大的未标记数据集，但随着时间的推移，我希望它成为标签，并建立一个自信的分类器。要构建初始分类器，我需要手工标注一些示例。我的问题是:没有初始分类器的帮助，是否有方法可以在初始未标记的数据集中找到可能的信息示例？
浏览 1提问于2015-07-06得票数 0
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我正在使用tensorflow对象检测API，现在我正在为我的项目和model_main.py收集数据集来训练我的模型。
我发现并转换了两个相当大的汽车和交通灯数据集，并给出了注释。当图像(例如"001.jpg“)有可能有一些带有注释的汽车边框(来自汽车数据集)时，但是如果有交通灯，它也不会被标注为->，这会导致糟糕的学习速度吗？(可能有很多“有问题的”图像)我该如何改进？
浏览 0提问于2019-02-17得票数 0
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到目前为止，我一直在用第二种方法做一些小事情，但是现在我希望这个数据库有很多值和类别，我想知道哪个会给我更少的服务器负载--有一个非常大的mySQL数据库表，并在每个页面上检查它，看看哪些值属于当前用户
浏览 2提问于2011-06-20得票数 1
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我的问题类似于这个，我想把我的光谱数据绘制成三维绘图，但是2)硬件代码标注尺寸大，为1201*5001 (result.shape = (1201,5001))，不适合人工标注。3)数据不连续、稀疏。最后的情节可能类似于 bar3d。
在这种情况下，我可以使用Matplotlib中的3D条形图吗？如果可能的话，如何定义每个轴的不同长度？
浏览 5提问于2017-04-20得票数 0
但是数据集是一个视频剪辑，图像中的人把头从一边转到另一边，所以这个剪辑同时包含正面和侧面。当我试图手动标注面部的真实情况时，我不确定边框应该比脸大一点，还是应该和脸一样大。此外，当将检测结果与地面真相进行比较时，即使结果位置与地面真相相吻合，结果大小也可能太小或过大。
浏览 1提问于2015-07-19得票数 1
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人工神经网络-低性能
、、、、
结果如下所示：
请查看学习率降至lr =0.001的结果：请查看以下数据集的相关信息：Data columns2000 non-null int64dtypes: float64(2), int64(19)
数据集已标准化
浏览 2提问于2020-03-07得票数 0
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自然图像中的标志检测/识别
、、、、
我尝试过SIFT功能来匹配，而没有任何其他预处理，对于图像中的徽标大小大、标识清晰的情况，效果很好。然而，它失败了，在一些情况下，场景非常混乱，标志的比例是相当小的，与整个图像。然而，训练一个模型需要很多数据，特别是它需要在图像中手动标注徽标区域，如果我想将它应用到新的徽标中，它需要重新训练(需要收集和注释新的图像)。
对此有什么建议吗？
浏览 2提问于2014-11-25得票数 0
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然而，网络上没有培训数据。因此，我想知道我是否应该手动处理10-20篇文章来生成我的培训数据，或者我是否可以做一些事情，比如只使用一些有趣的行，比如在倍数文章中使用“Rancor conducted at least two rounds这样，我就可以用已知演员的数量去复制我的训练数据。但这样做，只有演员的名字正在改变。所以，上下文总是一样的。
考虑到培训数据的数量，我想知道什么是最好的方法来训练我的模型？
浏览 0提问于2019-12-22得票数 1
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我希望得到一个1's的流行率(也就是阳性标签的比率)在一个非常大的数据集中，我有。然而，考虑到模型的不确定性，我希望将这一百分比报告为95%可信区间，而不是作为对费率的准确估计。以下是我希望执行的步骤：使用标记测试集来评估分类器的特异性和敏感性。
使用分类器可以预测数据集中未标记记录的标签。
浏览 0提问于2018-10-19得票数 0
在Google中，我一直在研究不同价格的数据集，以便将它们与实际成本进行比较，并排除正常范围之外的值。我以前曾得到过帮助，但我无法根据我所帮助的原始公式来设计更多的公式。在我的数据集中，我有非常大的扩展数据集，我已经手动输入了这些数据集，这些数据集再次出现多个数字。我已经用多个值将每个值标注为value (x)，其中X表示数据集中发生的数量或总数，以使其更小；因为我需要手动键入每一个=ARRAYFORMULA(SUM(QUER
浏览 5提问于2020-02-26得票数 1
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我正在寻找某种类型的模块(最好是python)，它允许我为该模块提供一个大约200个字符的字符串。然后，该模块应返回该字符串有多少个正单词或负单词。(例如，爱，喜欢，享受vs.恨，讨厌，坏)谢谢你的帮助！
浏览 1提问于2011-01-13得票数 1
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为了进行实验，我们希望使用嵌入在许多Tweets中的表情符号作为一个基本的事实/训练数据，用于简单的量化意义分析。对于NLP来说，Tweets通常是非结构化的，无法正常工作。是否有一个数据库(如SentiWordNet)包含对它们的情感注释？
(请注意，SentiWordNet也允许歧义。例如，有趣的，它不仅是积极的：“这味道有趣”可能不是积极的.例如，;-)也是如此。
浏览 0提问于2014-08-12得票数 14
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