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利用卷积神经网络建立图像分类模型，经过5次classes.It训练，训练准确率为100%，测试准确率为82%。但是当我手动给出一幅图像进行预测时，该模型无法将它们分类为10幅图像该模型仅对3-4幅图像进行分类correctly.What是错误的吗？我该怎么办？?
浏览 3提问于2018-04-16得票数 0
我有一个zip文件，里面有几百个文件夹，每个文件夹包含3-4个图像。我想使用这些图像作为训练数据来识别人脸。如何加载这些图像？那么，加载数据集的最佳方式是什么呢？是pkl文件还是其他文件？
浏览 4提问于2017-01-30得票数 0
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有3-4个输入单位。网络正在努力推广训练数据集附近的功能。我问了一个人，他说扩大基础可能会有帮助。能否有人提供相同的参考资料，我找不到任何。此外，他还建议“使用核方法进行基础扩展”。
浏览 0修改于2019-03-04得票数 1
我训练了网络，它在图像上工作得很好。现在我想在视频上测试它，但当我运行视频时，它没有检测到我的任何标签，更重要的是，它检测到了未经训练的对象，这意味着我的代码使用了其他一些模型路径。# Run frame-by-frame inference demo on this video (takes 3-4 minutes)!我在哪里输入我训练过的模型？
谢谢
浏览 7提问于2020-08-04得票数 0
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在我最新的项目中，我被要求训练一个深度卷积神经网络来检测足球运动员。问题是，我所有的正面标点符号都是从3-4个视频中提取出来的，每个视频中的草几乎都是相同的颜色。
浏览 5提问于2017-06-21得票数 0
但是根据我以前开发人脸识别应用程序的经验，我的模型曾经要求至少3-4个人对人脸进行正确的分类(在某种程度上)。我的问题是，是否有任何这样的最低要求的人，需要添加到一个personGroup，以便模型，然后可以训练，以正确地分类面孔。
浏览 7提问于2019-06-01得票数 0
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但是数据准备("create“)任务本身被估计为102天，如果这个估计是正确的，我会不寒而栗地思考实际的训练时间。
应对这一挑战的最佳方式是什么？我应该把数据集分解成3-4个模型吗？然后分开使用？
浏览 4修改于2015-11-11得票数 2
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使用tensorflow-keras训练神经网络时，我面临的问题。这对3-4的运行有效，现在我又得到了同样的错误。
浏览 1提问于2020-04-30得票数 0
我正在从事一个项目，从短文本(3-4个句子)提取关键字。使用spaCy库，我提取名词短语和NER，并将它们用作关键字。但是，我想根据它们在原始文本中的重要性对它们进行排序。有没有办法使用spaCy附带的预训练模型来进行某种排名？
浏览 14修改于2019-04-17得票数 4
3-4:1.0: Vendor request req:02 off:0080 failed:-71[ 897.751272] mt7601u 3-4:1.0: Error: RX urb failed:-71[ 897.7
浏览 0提问于2019-02-26得票数 0
training)X = self.softmax(X)
如果我不使用batch_normalization层，我得到了良好的准确性(训练如果我只使用self.batch_norm_3，那么结果会变得越来越糟，在测试集上，损失会急剧增加(就像每3-4个周期从1.23123到500000)。如果我使用self.batch_norm_1和/或self.batch_norm_2，我总能得到10%的测试和训练的准确性)。我使用了CIFAR-10数据
浏览 2修改于2019-11-14得票数 1
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1, SerialNumber=0[ +0.000001] usb 3-4: Manufacturer:[ +0.000001] uvcvideo 3-4:1.0: Entity type for entity Camera 1 was not initialized!4/3-4:1.0/input/input31
[ +0.013231] usb 3-4: 3:1: can
浏览 0提问于2020-05-26得票数 7
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对于坚持和重复使用经过训练的机器学习模型有什么建议/最佳实践吗？我正在用Python或R开发模型，那么这些模型必须在生产工作流中用于评分(在没有R的情况下)。例如，有奥古斯都()，但它实现的模型只有3-4个。
对正确的方法有什么想法或建议吗？
浏览 10提问于2014-02-13得票数 5
然后在所有的训练数据上重新定义模型，并在测试数据上进行评分。我也在这里的训练数据代码中打分，只是为了证明一点。
在将数据拆分为测试集和训练集之后，我运行此代码。那么，为什么我一直认为这些分数比交叉验证的分数差3-4%呢？
浏览 1提问于2019-04-24得票数 5
这是来自dmesg的：[200584.034880] r8152 3-4:1.0usb 3-4: New USB device found, idVendor=0bda, idProduct=8153, bcdDevice=30.00[200584.555168] usb 3-4: Manufactur
浏览 0修改于2020-04-24得票数 1
我正在使用 in pyspark在AWS集群上训练一个包含大约400 k行和~9k列的数据帧上的二进制分类模型。我希望我能在星火中更快地训练(并获得新的观测)，因为它将是分布/平行的。然而，当观察我的集群(通过ganglia)时，我看到只有3-4个节点有活动的CPU，而其余的节点只是坐在那里。该模型运行于此代码，它只是运行缓慢(大约10-15分钟的训练)，并且只使用3-4 (或可能只使用其中一个)核心。
浏览 1修改于2018-03-12得票数 4
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在创建三行DataFrame之后：df = pd.DataFrame({'a': ['1-2', '3-4', '5-6']})df['a']=='3-4'由于df['a']=='3-4'命令会产生pandas.core.series.Series对象，因此我可以使用它来创
浏览 1修改于2016-09-03得票数 8
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下面是完整的syslogOct 27 11:45:21 ao20xa kernel: [73109.949761] usb 3-4: New USB device strings:Mfr=1, Product=2, SerialNumber=3
Oct 27 11:45:21 ao20xa kernel: [73109.949763] usb
浏览 8修改于2022-09-21得票数 1
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