tensorflow召回率超过100的神经网络

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种类型的神经网络模型。

召回率（Recall）是一个用于评估分类模型性能的指标，它衡量了模型正确预测正例的能力。召回率超过100是不可能的，因为它表示模型预测的正例数量超过了实际的正例数量。

神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，它由多个神经元组成，通过调整神经元之间的连接权重来学习和处理输入数据。神经网络在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域具有广泛的应用。

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准确率(Accuracy)、精确率(Precision)和召回率(Recall)的区别

这几个概念有点抽象，这里直接举例：假设一个班级有100个学生，其中男生70人，女生30人。如下图，蓝色矩形表示男生，橙色矩形表示女生。又假设，我们不知道这些学生的性别，只知道他们的身高和体重。...我们有一个程序(分类器)，这个程序可以通过分析每个学生的身高和体重，对这100个学生的性别分别进行预测。最后的预测结果为，60人为男生，40人为女生，如下图。...准确率(Accuracy) ＝ (TP + TN) / 总样本＝(40 + 10)/100 = 50%。定义是: 对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。...召回率(Recall) ＝ TP / (TP + FN) = 40/70 = 57.14% 。它表示：样本中的正例有多少被预测正确了，它是针对我们原来的样本而言的。Recall又称为查全率。...准确率(Accuracy) ＝ (TP + TN) / 总样本＝(50 + 20)/100 = 70% 精确率(Precision) ＝ TP / (TP + FP) = 50/60 = 83% 召回率

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AI论文中的精确率和召回率精简解释

参考：精确率和召回率 @菜鸟瞎编评论精选：确实是这样的，真的怀疑定义这个的人脑子有坑，你说他第一个是预测值，第二个是真值不好吗，本来一个很简单的问题，搞得这么复杂。...精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。...那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)，也就是 P=TPTP+FPP=\frac{TP}{TP+FP} P=TP+FPTP 而召回率是针对我们原来的样本而言的...，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。...那也有两种可能，一种是把原来的正类预测成正类(TP)，另一种就是把原来的正类预测为负类(FN)。

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机器学习入门 10-5 精确率和召回率的平衡

前言本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要说明精准率和召回率是相互制约、相互矛盾的两个指标，通过选取不同的threshold阈值来观察精准率和召回率的变化。...如果让精准率提高，相对应的召回率就会不可避免的降低；如果让召回率提高，相对应的精准率也会不可避免的降低；我们要做的是找到精准率和召回率这两个指标之间的平衡。...阈值，召回率得到了提升，但是不可避免的精准率就会下降，这就是精准率和召回率这两个指标之间的平衡。...b 实验精准率和召回率的平衡接下来就可以具体的使用程序来看一下精准率和召回率之间的平衡关系。...的时候精准率为0.96，召回率为0.53；当阈值从-5到0再到5的过程中，精准率逐渐的提升，而召回率逐渐的下降，这里通过使用程序的方式再次展示了精准率和召回率这两组指标它们之间是相互制约、相互矛盾的。

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入门 | 机器学习模型的衡量不止准确率：还有精度和召回率

与数据科学中的绝大多数概念一样，在我们想要最大化的指标之间存在一个权衡。在召回率的例子中，当召回率增大的时候，精度就会减小。...同样，直觉告诉我们，一个将 100% 的乘客标记为恐怖分子的模型可能是不可用的，因为我们必须禁止每一个乘客的飞行。...召回率和精度衡量指标：召回率（R）：分类模型识别所有相关实例的能力精度（P）：分类模型仅仅返回相关实例的能力 F1 score：使用调和平均结合召回率和精度的指标召回率和精度的可视化：混淆矩阵...实例应用我们的任务是为 100 名病人诊断一种在普通人群中患病率是 50% 的疾病。我们将假设一个黑盒模型，我们输入关于患者的信息，并得到 0 到 1 之间的分数。...随着阈值的减小，召回率增加了，因为我们发现更多的患者患有该疾病。然而，随着召回率的增加，精度会降低，因为除了增加真正例之外，还会增加假正例。

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Airbnb欺诈预测机器学习模型设计：准确率和召回率的故事

其中特征转换倾向于采用条件概率编码（CP-coding），评估度量是准确率（Precision）和召回率（Recall），通常偏向于高召回率。...此外，因为我们可能会使用下采样以减少观测样本的数量，所以我们还需要调整模型占采样过程的准确率和召回率。...评估准确率和召回率对于模型评估的两种主要的评估度量是准确率（Precision）和召回率（Recall）。在我们的例子当中，准确率是预测结果为反面角色中被正确预测为反面角色的比例。...召回率计算：在所有原本就是反面人物中，模型正确预测的比例，即TP/(TP+FN）。通过观察可以看出，尽管准确率和召回率的分子是相同的，但分母不同。通常在选择高准确率和高召回率之间总有一种权衡。...这要取决于构建模型的最终目的，对于某些情况而言，高准确率的选择可能会优于高召回率。然而，对于欺诈预测模型，通常要偏向于高召回率，即使会牺牲掉一些准确率。有许多的方式可以用来改善模型的准确度和召回率。

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关于召回率、准确率、F测度值的一个小程序

这个小程序是3月份公司的一个小任务，关于它的解释，网上有一大堆文章。这里主要说的是针对我们公司当时的需求写的一个最简单的小程序。...return None """ 套用公式 """ try: R = float(dRmoval) / float(total) * 100...P = float(dRmoval) / float(tote) * 100 F = 2 * P * R / (P + R) except:...for k,v in line.items(): print u"其中{k}重复了{v}次".format(k=k,v=v) print "\n" print u"准确率:...{:.2f}" .format(R) + "%" print u"召回率: {:.2f}" .format(P) + "%" print u"F-测度值: {:.2f}" .format

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从女友和老妈的使用角度看精确率(precision)和召回率(recall)的不同

机器学习和深度学习中，精确率和召回率经常会被提起，但因为定义有点绕了，许久不用后，又通常容易忘记或者是搞混。本文以一个稍显调皮的例子说明两者的不同，以便自己能够加深理解。...精确率（Precision) Precision=TPTP+FP Precision = \frac{TP}{TP+FP} Precision=TP+FPTP 精确率表示的是在预测所有为正类的结果中...召回率 (Recall) Recall=TPTP+FN Recall = \frac{TP}{TP+FN} Recall=TP+FNTP 召回率表示的是，在所有正样本中，被预测出来的比例。...你的预测结果中，有 2 个正样本。但是，TP = 1, FP = 1。另外，周三和周日属于 FN 的情况。所以，召回率是多少呢？...总结要区分精确率和召回率要看分母。精确率的分母是你预测的所有的正样本数量，因此精确率代表了区分负样本的能力。召回率的分母是所有真实情况的正样本数量，召回率代表了区分正样本的能力。

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本文将分享如何评价神经网络，绘制训练过程中的loss曲线，并结合图像分类案例讲解精确率、召回率和F值的计算过程。本文可以指导您撰写简单的深度学习论文，希望对您有所帮助。...---- 2.正确率（Accuracy）正确率（精准度）是指预测正确结果与真实结果的比例，接近100%是最好的结果。例如，分类神经网络100个样本中有90个分类正确，则其预测正确率为90%。...正确率对应的是误检率（false positve），假设100个样本中误捡个数为10，则误检率10%(10/100)。...100%接近，整个神经网络的学习效率不错。...---- 三.准确率、召回率、F值计算 1.预测接下来将CNN神经网络中的train标记变量设置为False，使用上一步训练好的神经网络进行预测。

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如何执行超过100M的SQL脚本？

最近遇到一个问题，在SQL Server的查询分析器里面执行一个超过100MB的数据库脚本，发现老是报“引发类型为“System.OutOfMemoryException”的异常”，上网查了一下，主要是因为....sql的脚本文件过大（一般都超过100M）造成内存无法处理这么多的数据。...解决方案就是使用cmd下的osql命令，脚本大不是问题，关键是你得有耐心，执行大脚本，是需要一定的时间的！实际上也是！什么是 Osql？...命令，就可以显示osql命令行的帮助。注意：osql 工具的选项列表是区分大小的，在使用时注意。...注意：在上图中我们可以看到osql 并不支持 SQL Server 2012的所有功能，如果需要使用SQL Server 2012的所有功能可以使用ocmd命令。

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业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等，下图是不同机器学习算法的评价指标。下文讲对其中某些指标做简要介绍。 ?...注：准确率是我们最常见的评价指标，而且很容易理解，就是被分对的样本数除以所有的样本数，通常来说，正确率越高，分类器越好。...为什么99%的准确率的分类器却不是我们想要的，因为这里数据分布不均衡，类别1的数据太少，完全错分类别1依然可以达到很高的准确率却忽视了我们关注的东西。再举个例子说明下。...6、召回率（recall）召回率是覆盖面的度量，度量有多个正例被分为正例，recall=TP/(TP+FN)=TP/P=sensitive，可以看到召回率与灵敏度是一样的。...8、其他评价指标计算速度：分类器训练和预测需要的时间；鲁棒性：处理缺失值和异常值的能力；可扩展性：处理大数据集的能力；可解释性：分类器的预测标准的可理解性，像决策树产生的规则就是很容易理解的，而神经网络的一堆参数就不好理解

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100％代码覆盖率的悲剧

导读本文Daniel Lebrero在大数据团队担任IG的技术架构师。拥有超过15年的Java经验和4年的Clojure经验，他现在是函数式编程的大力倡导者。以下为译文。 ?...我明白这个工作会让他的心里产生满足感，但是他的解决方法还是让我感到难过。另一个例子我被开发新应用程序的高代码覆盖率以及他们对BDD（行为驱动设计）的新发现所吸引。...相应的，如果我们只是机械地应用它，不去思考它的原理，这通常意味着我们最终得到最平庸的结果，并且失去大部分的开发优势，还要为此付出更大的代价。根据我的经验，写好的单元测试其实是项艰难的工作。...那么100％的代码覆盖率是值得追求的吗？是的，每个人都应该在一个项目中实现。我认为你必须极端地去了解这么做带来的痛苦是什么。...我们已经有了一个极端的经验：开发有0个单元测试的项目，我们知道这样做所带来的痛苦。通常我们缺乏的是另一个极端的经验：开发100％代码覆盖率和一切都是TDD的项目。

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100％代码覆盖率的悲剧

作者介绍 Daniel Lebrero在大数据团队担任IG的技术架构师，拥有超过15年的Java经验和4年的Clojure经验，他现在是函数式编程的大力倡导者。...我明白这个工作会让他的心里产生满足感，但是他的解决方法还是让我感到难过。另一个例子有一个应用程序，覆盖率非常高（开发模式为BDD—“”行为驱动设计”），这引起了我的注意。...相应的，如果我们只是机械地应用它，不去思考它的原理，这通常意味着我们最终得到最平庸的结果，并且失去大部分的开发优势，还要为此付出更大的代价。根据我的经验，做好单元测试其实是项艰难的工作。...那么100%的代码覆盖率是值得追求的吗？我认为，我们有必要去了解这么做所带来的代价是什么。我们都有这样的常识：项目完全不做单元测试，后果会非常让人痛苦。...但我们很少人意识到另一个极端会带来什么问题：即达到100％代码覆盖率或者一切项目都是TDD模式开发。单元测试是一个非常好的做法，但我们应该分辨哪些测试是有用的，哪些是适得其反的。

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100％代码覆盖率的悲剧

本文Daniel Lebrero在大数据团队担任IG的技术架构师。拥有超过15年的Java经验和4年的Clojure经验，他现在是函数式编程的大力倡导者。...我明白这个工作会让他的心里产生满足感，但是他的解决方法还是让我感到难过。另一个例子我被开发新应用程序的高代码覆盖率以及他们对BDD（行为驱动设计）的新发现所吸引。...相应的，如果我们只是机械地应用它，不去思考它的原理，这通常意味着我们最终得到最平庸的结果，并且失去大部分的开发优势，还要为此付出更大的代价。根据我的经验，写好的单元测试其实是项艰难的工作。...那么100％的代码覆盖率是值得追求的吗？是的，每个人都应该在一个项目中实现。我认为你必须极端地去了解这么做带来的痛苦是什么。...我们已经有了一个极端的经验：开发有0个单元测试的项目，我们知道这样做所带来的痛苦。通常我们缺乏的是另一个极端的经验：开发100％代码覆盖率和一切都是TDD的项目。

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【SLAM】开源 | 基于混合地图的视觉惯性定位算法，平均定位误差为1.7cm，并且召回率达到100%

香港科技大学论文名称：Geometric Structure Aided Visual Inertial Localization 原文作者：Huaiyang Huang 内容提要视觉定位是自主导航系统的重要组成部分...现有的方法要么是基于视觉结构信息的SLAM/SfM，要么是基于几何结构的稠密映射方法。为了充分发挥两者的优势，本文提出了一种基于混合地图表示的完整视觉惯性定位系统，以减少计算量并提高定位精度。...特别说明的是，本文分别提出了数据关联和批量优化两个模块。首先，我们开发了一个高效的数据关联模块，将地图组件与局部特征关联起来，只需要2ms就可以生成实时的地面标志。...在EuRoC MAV上的实验结果表明，与当前SOTA的算法相比表现优异。特别的是，本文的算法平均位置误差为1.7cm，并且召回率达到100%。...在计算量上，本文所提出的模块使计算代价降低了20-30%。主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。

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前面写了一篇用 TensorFlow 实现 CNN 的文章，没有实现 TensorBoard，这篇来加上 TensorBoard 的实现，代码可以从这里下载。...上面是引用了官网的介绍，意思就是说 TensorBoard 就是一个方便你理解、调试、优化 TensorFlow 程序的可视化工具，你可以可视化你的 TensorFlow graph、学习参数以及其他数据比如图像...你可以使用 tf.summary.scalar 记录准确率、损失等数据，使用 tf.summary.histogram 记录参数的分布情况。...例如我这里是 http://192.168.16.1:6006/ 训练准确率曲线： ? 损失曲线： ? Graph： ?...Step 100 的各节点计算时间（需要使用 tf.train.Saver()）： ? Step 100 的各节点内存消耗（需要使用 tf.train.Saver()）： ?

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GitHub是我们常用的代码托管平台，但GitHub有一个限制，不能上传超过100M的文件。想要上传超过100M的文件，就需要借助Git LFS。...git lfs track "file" file是需要上传的大文件。执行完命令后会发现目录下生成了一个".gitattributes"文件，文件内记录了我们要上传文件的信息。...需要注意的是，通过git-lfs上传文件是有空间限制的，免费用户如果上传的文件超过了1G，账号就会被冻结，所以大家在上传前一定要检查一下自己还剩多少空间。...点击自己的头像，进入"Settings"，选择Billing"就可以看到自己还剩多少空间。 ? 如果发现自己空间不足，可以删去一些大文件或者购买更多的空间。...Uploading LFS objects: 0% (0/1), 0 B | 0 B/s, done 就说明你的账号被冻结了，需要在GitHub后台提交解封申请。

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F1分数（F1-score）是分类问题的一个衡量指标。一些多分类问题的机器学习竞赛，常常将F1-score作为最终测评的方法。它是精确率和召回率的调和平均数，最大为1，最小为0。?...F1分数认为召回率和精确率同等重要，F2分数认为召回率的重要程度是精确率的2倍，而F0.5分数认为召回率的重要程度是精确率的一半。(3)、神经网络中异或问题的含义？...使用测试数据来选取参数可能会导致神经网络过度拟合测试数据，从而失去对未知数据的判断能力。...因为一个神经网络模型的最终目标是对未知数据提供判断，所以为了评估模型在未知数据上的效果，需要保证测试数据在训练过程中是不可见的。...模型保存后会生成三个文件，第一个文件为model.ckpt.meta，它保存了TensorFlow计算图的结构，可以简单理解为神经网络的网络结构，第二个文件为model.ckpt，这个文件保存了TensorFlow

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