精华内容
下载资源
问答
  • 训练数据,验证数据和测试数据

    千次阅读 2019-07-20 16:20:38
    但是,有时候模型的构建过程中也需要检验模型,辅助模型构建,所以会将训练数据在分为两个部分:1)训练数据;2)验证数据(Validation Data)。验证数据用于负责模型的构建。模型构建完后,需要利用数据验证模型的...

    一般做预测分析时,会将数据分为两大部分。一部分是训练数据,用于构建模型,一部分是测试数据,用于检验模型。但是,有时候模型的构建过程中也需要检验模型,辅助模型构建,所以会将训练数据在分为两个部分:1)训练数据;2)验证数据(Validation Data)。验证数据用于负责模型的构建。模型构建完后,需要利用数据验证模型的正确性,这部分数据被称为测试数据(Test Data)。测试数据不能用于模型构建之中,只能用于最后检验模型的准确性。

    • 训练数据(Train Data):用于模型构建
    • 验证数据(Validation Data):可选,用于辅助模型构建,可以重复使用。
    • 测试数据(Test Data):用于检测模型构建,此数据只在模型检验时使用,用于评估模型的准确率。绝对不允许用于模型构建过程,否则会导致过渡拟合。

    显然,

    training set是用来训练模型或确定模型参数的,如ANN中权值等;

    validation set是用来做模型选择(model selection),即做模型的最终优化及确定的,如ANN的结构;

    而 test set则纯粹是为了测试已经训练好的模型的推广能力。当然,test set这并不能保证模型的正确性,他只是说相似的数据用此模型会得出相似的结果。

    但实际应用中,一般只将数据集分成两类,即training set 和test set,大多数文章并不涉及validation set。

    还有一篇介绍有监督学习的训练集(train)、验证集(validation)和测试集(test)分析:

    原文

    在有监督的机器学习中,经常会说到训练集(train)、验证集(validation)和测试集(test),这三个集合的区分可能会让人糊涂,特别是,有些读者搞不清楚验证集和测试集有什么区别。

    I. 划分

    如果我们自己已经有了一个大的标注数据集,想要完成一个有监督模型的测试,那么通常使用均匀随机抽样的方式,将数据集划分为训练集、验证集、测试集,这三个集合不能有交集,常见的比例是8:1:1,当然比例是人为的。从这个角度来看,三个集合都是同分布的。

    如果是做比赛,官方只提供了一个标注的数据集(作为训练集)以及一个没有标注的测试集,那么我们做模型的时候,通常会人工从训练集中划分一个验证集出来。这时候我们通常不再划分一个测试集,可能的原因有两个:1、比赛方基本都很抠,训练集的样本本来就少;2、我们也没法保证要提交的测试集是否跟训练集完全同分布,因此再划分一个跟训练集同分布的测试集就没多大意义了。

    II. 参数

    有了模型后,训练集就是用来训练参数的,说准确点,一般是用来梯度下降的。而验证集基本是在每个epoch完成后,用来测试一下当前模型的准确率。因为验证集跟训练集没有交集,因此这个准确率是可靠的。那么为啥还需要一个测试集呢?

    这就需要区分一下模型的各种参数了。事实上,对于一个模型来说,其参数可以分为普通参数超参数。在不引入强化学习的前提下,那么普通参数就是可以被梯度下降所更新的,也就是训练集所更新的参数。另外,还有超参数的概念,比如网络层数、网络节点数、迭代次数、学习率等等,这些参数不在梯度下降的更新范围内。尽管现在已经有一些算法可以用来搜索模型的超参数,但多数情况下我们还是自己人工根据验证集来调。

    III. 所以

    那也就是说,从狭义来讲,验证集没有参与梯度下降的过程,也就是说是没有经过训练的;但从广义上来看,验证集却参与了一个“人工调参”的过程,我们根据验证集的结果调节了迭代数、调节了学习率等等,使得结果在验证集上最优。因此,我们也可以认为,验证集也参与了训练。

    那么就很明显了,我们还需要一个完全没有经过训练的集合,那就是测试集,我们既不用测试集梯度下降,也不用它来控制超参数,只是在模型最终训练完成后,用来测试一下最后准确率。

    IV. 然而

    聪明的读者就会类比到,其实这是一个无休止的过程。如果测试集准确率很差,那么我们还是会去调整模型的各种参数,这时候又可以认为测试集也参与训练了。好吧,我们可能还需要一个“测试测试集”,也许还需要“测试测试测试集”...

    算了吧,还是在测试集就停止吧。

    展开全文
  • 训练数据集进行数据增强代码

    千次阅读 多人点赞 2019-07-07 21:53:01
    训练数据集进行数据增强代码 原代码如下所示: ### 本代码共采用了四种数据增强,如采用其他数据增强方式,可以参考本代码,随意替换。 imageDir 为原数据集的存放位置 saveDir 为数据增强后数据的存放位置 ### ...

    对训练数据集进行数据增强代码(离线)

    原代码如下所示:

    
    ###
    本代码共采用了四种数据增强,如采用其他数据增强方式,可以参考本代码,随意替换。
    imageDir 为原数据集的存放位置
    saveDir  为数据增强后数据的存放位置
    ###
    
    def flip(root_path,img_name):   #翻转图像
        img = Image.open(os.path.join(root_path, img_name))
        filp_img = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
        # filp_img.save(os.path.join(root_path,img_name.split('.')[0] + '_flip.jpg'))
        return filp_img
    
    def rotation(root_path, img_name):
        img = Image.open(os.path.join(root_path, img_name))
        rotation_img = img.rotate(20) #旋转角度
        # rotation_img.save(os.path.join(root_path,img_name.split('.')[0] + '_rotation.jpg'))
        return rotation_img
    
    def randomColor(root_path, img_name): #随机颜色
        """
        对图像进行颜色抖动
        :param image: PIL的图像image
        :return: 有颜色色差的图像image
        """
        image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name))
        random_factor = np.random.randint(0, 31) / 10.  # 随机因子
        color_image = ImageEnhance.Color(image).enhance(random_factor)  # 调整图像的饱和度
        random_factor = np.random.randint(10, 21) / 10.  # 随机因子
        brightness_image = ImageEnhance.Brightness(color_image).enhance(random_factor)  # 调整图像的亮度
        random_factor = np.random.randint(10, 21) / 10.  # 随机因子
        contrast_image = ImageEnhance.Contrast(brightness_image).enhance(random_factor)  # 调整图像对比度
        random_factor = np.random.randint(0, 31) / 10.  # 随机因子
        return ImageEnhance.Sharpness(contrast_image).enhance(random_factor)  # 调整图像锐度
    
    
    def contrastEnhancement(root_path, img_name):  # 对比度增强
        image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name))
        enh_con = ImageEnhance.Contrast(image)
        contrast = 1.5
        image_contrasted = enh_con.enhance(contrast)
        return image_contrasted
    
    def brightnessEnhancement(root_path,img_name):#亮度增强
        image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name))
        enh_bri = ImageEnhance.Brightness(image)
        brightness = 1.5
        image_brightened = enh_bri.enhance(brightness)
        return image_brightened
    
    def colorEnhancement(root_path,img_name):#颜色增强
        image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name))
        enh_col = ImageEnhance.Color(image)
        color = 1.5
        image_colored = enh_col.enhance(color)
        return image_colored
    
    from PIL import Image
    from PIL import ImageEnhance
    import os
    import cv2
    import numpy as np
    imageDir="/home/admin324/PycharmProjects/data/UC/train"     #要改变的图片的路径文件夹
    saveDir="/home/admin324/PycharmProjects/data/UC/train_aug"   #要保存的图片的路径文件夹
    
    for name in os.listdir(imageDir):
    
        saveName= name[:-4]+"id.jpg"
        image = Image.open(os.path.join(imageDir, name))
        image.save(os.path.join(saveDir,saveName))
    
        saveName= name[:-4]+"be.jpg"
        saveImage=brightnessEnhancement(imageDir,name)
        saveImage.save(os.path.join(saveDir,saveName))
    
        saveName= name[:-4]+"fl.jpg"
        saveImage=flip(imageDir,name)
        saveImage.save(os.path.join(saveDir,saveName))
    
        saveName= name[:-4]+"ro.jpg"
        saveImage=rotation(imageDir,name)
        saveImage.save(os.path.join(saveDir,saveName))
    
    
    
    展开全文
  • 但是,有时候模型的构建过程中也需要检验模型,辅助模型构建,所以会将训练数据在分为两个部分:1)训练数据;2)验证数据(Validation Data)。验证数据用于负责模型的构建。模型构建完后,需要利用数据验证模型的...

    一般做预测分析时,会将数据分为两大部分。一部分是训练数据,用于构建模型,一部分是测试数据,用于检验模型。但是,有时候模型的构建过程中也需要检验模型,辅助模型构建,所以会将训练数据在分为两个部分:1)训练数据;2)验证数据(Validation Data)。验证数据用于负责模型的构建。模型构建完后,需要利用数据验证模型的正确性,这部分数据被称为测试数据(Test Data)。测试数据不能用于模型构建之中,只能用于最后检验模型的准确性。

    • 训练数据(Train Data):用于模型构建
    • 验证数据(Validation Data):可选,用于辅助模型构建,可以重复使用。
    • 测试数据(Test Data):用于检测模型构建,此数据只在模型检验时使用,用于评估模型的准确率。绝对不允许用于模型构建过程,否则会导致过渡拟合。

    显然,training set是用来训练模型或确定模型参数的,如ANN中权值等; validation set是用来做模型选择(model selection),即做模型的最终优化及确定的,如ANN的结构;而 test set则纯粹是为了测试已经训练好的模型的推广能力。当然,test set这并不能保证模型的正确性,他只是说相似的数据用此模型会得出相似的结果。但实际应用中,一般只将数据集分成两类,即training set 和test set,大多数文章并不涉及validation set。

    还有一篇介绍有监督学习的训练集(train)、验证集(validation)和测试集(test)分析:https://blog.csdn.net/ch1209498273/article/details/78266558

    展开全文
  • 训练数据、测试数据和验证数据

    万次阅读 2017-04-23 15:16:32
    但是,有时候模型的构建过程中也需要检验模型,辅助模型构建,所以会将训练数据在分为两个部分:1)训练数据;2)验证数据(Validation Data)。验证数据用于负责模型的构建。具体的是:训练数据(Test Data):用于...
    一般做预测分析时,会将数据分为两大部分。一部分是训练数据,用于构建模型,一部分是测试数据,用于检验模型。但是,有时候模型的构建过程中也需要检验模型,辅助模型构建,所以会将训练数据在分为两个部分:1)训练数据;2)验证数据(Validation Data)。验证数据用于负责模型的构建。具体的是:训练数据(Test Data):用于模型构建;验证数据(Validation Data):可选,用于辅助模型构建,可以重复使用;测试数据(Test Data):用于检测模型构建,此数据只在模型检验时使用,用于评估模型的准确率。绝对不允许用于模型构建过程,否则会导致过渡拟合。
    展开全文
  • Mask_RCNN训练自己的数据——制作类COCO的训练数据

    万次阅读 热门讨论 2018-05-02 15:43:44
    1.Mask_RCNN训练自己的数据 2.目标检测:使用Open_cv在图像上批量画bounding box 3.Mask_RCNN:使用COCO权重进行特定类别预测(只标记出你需要的类别) 4.Mask_RCNN:ValueError: Dimension 1 in both shapes ...
  • 什么是训练数据

    千次阅读 2019-01-04 00:27:42
    众所周知,机器处理和存储知识的速度比人类快很多。但是这个速度可能更多时候局限在一些具有特定规则的计算任务中,对于一些...这些相关的数据又称为训练数据。 机器学习的模型和儿童学习的方式类似。回想一下当一...
  • Rasa训练数据

    千次阅读 2018-10-23 10:37:24
    目录 Markdown格式 JSON格式 可视化工具 样本集(common_examples) 同义词(Entity Synonyms) ...正则表达式(Regular ...训练数据存储方式 网址:https://rasa.com/docs/nlu/dataformat/ Markdown格式 Ras...
  • 机器学习一般将数据划分成训练数据、验证数据(可选)、测试数据、三个部分,训练数据和验证数据用来训练模型,估计模型的具体参数,测试数据用来验证模型预测的准确程度。下面我们就对german_credit这个数据进行...
  • Java实现 蓝桥杯 算法训练 数据交换

    万次阅读 多人点赞 2020-02-07 21:20:07
    试题 算法训练 数据交换 资源限制 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述  编写一个程序,输入两个整数,分别存放在变量x和y当中,然后使用自己定义的函数swap来交换这两个变量的值。  输入格式:输入只有一...
  • 训练神经网络模型之前,需要先获取训练数据集和测试数据集,本文介绍的获取数据集(get_data_train_test)的方法包括以下步骤: 1 在数据集文件夹中,不同类别图像分别放在以各自类别名称命名的文件夹中; 2 获取...
  • 深度学习训练数据打标签过程

    万次阅读 多人点赞 2018-04-13 17:45:09
    深度学习训练数据打标签过程 为了获取大量的图片训练数据,在采集数据的过程中常用视频的方式采集数据,但对于深度学习,训练的过程需要很多的有有标签的数据,这篇文章主要是解决视频文件转换成图片文件,并加标签...
  • TensorFlow 组合训练数据(batching)

    万次阅读 2017-06-11 14:35:13
    在之前的文章中我们提到了TensorFlow TensorFlow 队列与多线程的应用以及TensorFlow TFRecord数据集的生成与显示,通过这些操作我们可以得到自己的TFRecord文件,并从其中解析出单个的Image和Label作为训练数据提供...
  • 我们在分类的时候需要把数据分成两部分,一部分是训练数据一部分是测试数据。sklearn可以随机的按照设置的比例选取训练数据和测试数据并且样本和标签是对应的分组。 实验代码如下:#!/usr/bin/env python # -*- ...
  • 如果训练数据之间相关性很大,比如配对是按照从1到9开始的顺序,则用这样的训练数据训练时很可能导致训练的泛华能力不足,所以有必要训练前把训练数据打乱,同时还要保持打乱前训练数据和训练标签的对应关系。...
  • 7个获得训练数据的方法

    千次阅读 2018-03-30 18:26:26
    没有高质量的标注训练数据,监督学习就不能正常工作,没有办法确保模型可以预测,分类或者准确分析指定的现象当你在做监督学习时,如果找不到正确的训练数据,那么很难搭建这个模型。即使你找到了正确的训练数据集,...
  • 1. 简介在Andrew Ng的机器学习教程里,会将给定的数据集分为三部分:训练数据集(training set)、交叉验证数据集(cross validation set)、测试数据集(test set)。三者分别占总数据集的60%、20%、20%。 那么...
  • 训练数据,验证数据和测试数据 一般做预测分析时,会将数据分为两大部分。一部分是训练数据,用于构建模型,一部分是测试数据,用于检验模型。但是,有时候模型的构建过程中也需要检验模型,辅助模型构建,所以...
  • 如何确定最佳训练数据集规模?

    千次阅读 2019-06-05 10:36:17
    【导读】对于机器学习而言,获取数据的成本有时会非常昂贵,因此为模型选择一个合理的训练数据规模,对于机器学习是至关重要的。在本文中,作者针对线性回归模型和深度学习模型,分别介绍了确定训练数据集规模的方法...
  • 训练数据集&测试数据集: 训练数据集与测试数据集切分(train test split),将原始数据的80%作为训练数据来训练模型,另外20%作为测试数据,通过测试数据直接判断模型的效果,在模型进入真实环境前改进模型。 ...
  • 本文讨论的是不使用dataloader的情况下,怎么解决batchsize不能整除训练数据大小的问题。 方案1,寻找可以整除训练数据大小的batchsize 比如训练数据一共50000万个,每个批次35个数据就不合适,可以设置成50个。 ...
  • 这么做的好处是可以加快运算速度,但是,经过测试发现,过大批训练数据,容易引起训练结果不准确,拟合度低的缺点,下面我举一个例子说明: import numpy as np from sklearn.utils import shuffle import ...
  • 本文记录利用resnet18预训练模型进行迁移学习,在自己的训练数据集上进行重新训练。相关代码重点部分分别介绍如下: model=torchvision.models.resnet18(pretrained=True) num_features=model.fc.in_features ...
  • 它是专门为了YOLO系列的网络训练准备数据的,YOLO这一点还是很任性的,它没有使用任何一个已有的深度学习框架来实现他的代码,而是自己写了一个纯C的轻量级框架—darknet,所以它的训练数据准备也不是按照标准开源...
  • 神经网络训练数据的一点理解

    千次阅读 2019-12-11 12:45:36
    神经网络是通过梯度方反向传播来更新参数,所需的数据集一般分为训练数据和测试数据,其中训练的数据会根据有监督和无监督学习进行分类。 有监督学习 对于有监督学习,一般是给网络一个输入,然后再定一个网络应该的...
  • Validation)中训练数据集(train dataset),验证数据集(Validate dataset)和测试数据集(test dataset)展开讨论,内容挺好的,记录到这里,作为备忘。   交叉检验(Cross Validation) 在数据分析中,...
  • 在使用kears训练model的时候,一般会将所有的训练数据加载到内存中,然后喂给网络,但当内存有限,且数据量过大时,此方法则不再可用。此博客,将介绍如何在多核(多线程)上实时的生成数据,并立即的送入到模型当中...
  • 训练数据样本不均衡问题的处理方法 1 不均衡数据出现场景 1)搜索引擎的点击预测(网页上推送的广告很多,但被点击的概率往往非常小) 2)电子商务领域的商品推荐(网购平台会推送各种商品,但商品实际被购买的...
  • titianic_train.csv,泰坦尼克号CSV训练数据

    千次阅读 多人点赞 2018-12-11 15:22:32
    初学者找资料辛苦,现在免费给各位初学者提供 泰坦尼克号 训练数据集。 链接:https://pan.baidu.com/s/13Qd_qoR22B4VRvUIGm296w 提取码:x4ic 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 669,050
精华内容 267,620
关键字:

训练数据