深度学习的一些概念分享,android开发mvp模式
一般来说,训练深度学习网络的方式主要有四种:
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监督学习(supervised learning)
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无监督学习 (unsupervised learning)
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半监督学习(semi-supervised learning)
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强化学习(reinforcement learning)
监督学习
是指用已经标记好的数据,做训练模型来预测新数据的类别。
无监督学习
是指不需要提前对数据进行标记,直接对它们进行聚类。
半监督学习
是指同时用了有监督学习
的方法和无监督学习的方法。准确来说是同时用来标记好的数据和未标记的数据。
强化学习
强化学习也是使用未标记的数据,但是可以通过某种方法知道你是离正确答案越来越近还是越来越远。
以上只是给出各个神经网络学习方法的基本概念,基本上初次接触深度学习基本不知道它讲的是啥,它们的定义都是从数据层面来看的,我们需要先理解什么叫做标记好的数据和未标记好的数据,脱离数据谈深度学习基本都是瞎扯,我们训练模型都是为了让计算机学习到一些东西,而数据就可以说是我们的一些先验知识。
什么是标记好的数据?
举个例子吧,比如我们有很多猫的图片和狗的图片,我们分别给这些图片打上标签(label),用来告诉计算机哪些是猫的图片,哪些是狗的图片,类似这些数据就是标记好的数据。而未标记好的数据则是没有被打上标签的。
图片引用自:莫烦PYTHON
监督学习有哪些数据集?
目前笔者接触深度学习并不多,都还处于监督学习的阶段当中,所以这里说的数据集也是基于监督学习来说的。
我们在进行有监督的神经网络学习当中,经常会谈到以下几个数据集:
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训练集(train dataset)
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验证集(validation dataset)
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测试集(test dataset)
训练集
字面意思,就是用来训练模型的数据集。
验证集
作用是当通过训练集训练出多个模型之后,使用各个模型对验证集进行预测,并记录模型的准确率。
测试集
测试集是从原始数据划分出来用来预测训练好的模型,通常用来衡量模型的性能和分类能力。必须要注意,测试集是不允许出现在训练集当中的,不然就没有意义了。
问题:三个数据集该怎么划分?
是的,这也是笔者在拿到原始数据在进行数据划分产生的疑惑,关于这三块数据集有什么经验值呢,其实是有的:
小数据集
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训练集 60%
-
验证集 20%
-
测试集 20%
大数据集
比如100万数据,我们可以按照以下比例划分:
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98/1/1(训练集/验证集/测试集)
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99.5/0.4/0.1(同上)
具体可以参考吴恩达的深度学习课程。
分类模型有哪些评测指标?
当数据集有了,模型也训练出来了,那我们怎么去评测一个模型的性能和效果呢,这里以分类模型来谈下如何衡量模型的好坏,不同的模型的评价指标不一样,后续笔者学到的话也会分享给大家。
分类模型一般会有哪些指标呢?
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分类模型有哪些评测指标?
当数据集有了,模型也训练出来了,那我们怎么去评测一个模型的性能和效果呢,这里以分类模型来谈下如何衡量模型的好坏,不同的模型的评价指标不一样,后续笔者学到的话也会分享给大家。
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2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57