就目前而言，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用资料或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter寻求指导。关闭10年前。你知道那里有什么好的c++svm库吗我试过libsvmhttp://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/但到目前为止，我并没有大吃一惊。我还听说过SVMLight和TinySVM。你试过了吗？有新玩家吗？谢谢! 最佳答案 SVMTorch(大规模回归问题的支持vec
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我在玩TensorFlow的全新ObjectDetectionAPI并决定在其他一些公开可用的数据集上对其进行训练。我偶然发现了this杂货数据集，包括超市货架上各种品牌香烟盒的图像以及一个文本文件，其中列出了每个图像中每个香烟盒的边界框。数据集中有10个主要品牌被标记，所有其他品牌都属于第11个“杂项”类别。我关注了他们的tutorial并设法在这个数据集上训练模型。由于处理能力的限制，我只使用了三分之一的数据集，并对训练和测试数据进行了70:30的拆分。我使用了faster_rcnn_resnet101模型。我的配置文件中的所有参数都和TF提供的默认参数一样。在16491个全局步骤
我在玩TensorFlow的全新ObjectDetectionAPI并决定在其他一些公开可用的数据集上对其进行训练。我偶然发现了this杂货数据集，包括超市货架上各种品牌香烟盒的图像以及一个文本文件，其中列出了每个图像中每个香烟盒的边界框。数据集中有10个主要品牌被标记，所有其他品牌都属于第11个“杂项”类别。我关注了他们的tutorial并设法在这个数据集上训练模型。由于处理能力的限制，我只使用了三分之一的数据集，并对训练和测试数据进行了70:30的拆分。我使用了faster_rcnn_resnet101模型。我的配置文件中的所有参数都和TF提供的默认参数一样。在16491个全局步骤
以下是我的问题的简要说明:我正在从事一项监督学习任务来训练一个二元分类器。我有一个大类不平衡分布的数据集:8个负实例每个正实例。我使用f-measure(即特异性和灵敏度之间的调和平均值)来评估分类器的性能。我绘制了几个分类器的ROC图，所有分类器的AUC都很好，这意味着分类很好。但是，当我测试分类器并计算f度量时，我得到的值非常低。我知道这个问题是由数据集的类偏斜引起的，到目前为止，我发现了两种解决方法:采用成本敏感方法，为数据集的实例分配权重(参见post)阈值化分类器返回的预测概率，以减少误报和漏报的数量。我选择了第一个选项，这解决了我的问题(f-measure令人满意)。但是，
以下是我的问题的简要说明:我正在从事一项监督学习任务来训练一个二元分类器。我有一个大类不平衡分布的数据集:8个负实例每个正实例。我使用f-measure(即特异性和灵敏度之间的调和平均值)来评估分类器的性能。我绘制了几个分类器的ROC图，所有分类器的AUC都很好，这意味着分类很好。但是，当我测试分类器并计算f度量时，我得到的值非常低。我知道这个问题是由数据集的类偏斜引起的，到目前为止，我发现了两种解决方法:采用成本敏感方法，为数据集的实例分配权重(参见post)阈值化分类器返回的预测概率，以减少误报和漏报的数量。我选择了第一个选项，这解决了我的问题(f-measure令人满意)。但是，
如何将TensorFlow示例队列分成合适的批处理进行训练？我有一些图片和标签:IMG_6642.JPG1IMG_6643.JPG2(请随意建议另一种标签格式；我想我可能需要另一个密集到稀疏的步骤...)我已经阅读了很多教程，但还没有完全掌握。这就是我所拥有的，其中的注释指出了TensorFlow的ReadingData所需的步骤。页面。文件名列表(为简单起见，删除了可选步骤)文件名队列文件格式的阅读器读取器读取记录的解码器示例队列在示例队列之后，我需要将该队列分批进行训练；这就是我被困的地方......1.文件名列表files=tf.train.match_filenames_onc
如何将TensorFlow示例队列分成合适的批处理进行训练？我有一些图片和标签:IMG_6642.JPG1IMG_6643.JPG2(请随意建议另一种标签格式；我想我可能需要另一个密集到稀疏的步骤...)我已经阅读了很多教程，但还没有完全掌握。这就是我所拥有的，其中的注释指出了TensorFlow的ReadingData所需的步骤。页面。文件名列表(为简单起见，删除了可选步骤)文件名队列文件格式的阅读器读取器读取记录的解码器示例队列在示例队列之后，我需要将该队列分批进行训练；这就是我被困的地方......1.文件名列表files=tf.train.match_filenames_onc
音频分类(audioclassification)音频分类(audioclassification)一.音频的定义以及音频三要素二.音频数据的存储方式三.关于音频的一些专业名词1.采样率2.采样位数3.比特率4.音频编码5.声道数6.码率7.音频帧8.音频格式四.python处理音频文件1.wave包处理音频并绘制模拟信号图2.音频数据的准备(1)wave文件的读入(torchaudio.load)(2)wave文件的声道统一化(3)wave文件的采样率统一化(4)调整为相同长度大小3.数据的变换与增广(1)时移增广(2)梅尔谱图(讲解请看前面)(3)数据增广:时间和频率屏蔽4.数据的载入5.
音频分类(audioclassification)音频分类(audioclassification)一.音频的定义以及音频三要素二.音频数据的存储方式三.关于音频的一些专业名词1.采样率2.采样位数3.比特率4.音频编码5.声道数6.码率7.音频帧8.音频格式四.python处理音频文件1.wave包处理音频并绘制模拟信号图2.音频数据的准备(1)wave文件的读入(torchaudio.load)(2)wave文件的声道统一化(3)wave文件的采样率统一化(4)调整为相同长度大小3.数据的变换与增广(1)时移增广(2)梅尔谱图(讲解请看前面)(3)数据增广:时间和频率屏蔽4.数据的载入5.
