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  • # -*- coding: utf-8 -*- import os import argparse as ap import random import math Path = "../BCCD/JPEGImages/" Out_Path = "../BCCD/ImageSets/Main/" if __name__ == "......
    # -*- coding: utf-8 -*-
    import os
    import argparse as ap
    import random
    import math
    
    Path = "../BCCD/JPEGImages/"
    Out_Path = "../BCCD/ImageSets/Main/"
    
    if __name__ == "__main__":
        # Argument Parser
        parser = ap.ArgumentParser()
        parser.add_argument("--images", help="Path to images",
                            default=Path)
        parser.add_argument("--output", help="Path to output directory",
                            default=Out_Path)
        args = vars(parser.parse_args())
    
        images_path = args["images"]
        output_dir = args["output"]
        trainval_rate = 0.9
        train_rate = 0.8
    
        if not os.path.exists(output_dir):
            os.makedirs(output_dir)
        images_names = os.listdir(images_path)
        images_list = []
        for img in images_names:
            images_list.append(img.split('.')[0])
        random.shuffle(images_list)
        annotation_num = len(images_list)
        trainval_num = int(math.ceil(trainval_rate * annotation_num))
        train_num = int(math.ceil(trainval_num * train_rate))
        trainval = images_list[0:trainval_num]
        test = images_list[trainval_num:]
        train = trainval[0:train_num]
        val = trainval[train_num:trainval_num]
        trainval = sorted(trainval)
        train = sorted(train)
        val = sorted(val)
        test = sorted(test)
        fout = open(os.path.join(output_dir, "trainval.txt"), 'w')
        for line in trainval:
            fout.write(line + "\n")
        fout.close()
        fout = open(os.path.join(output_dir, "train.txt"), 'w')
        for line in train:
            fout.write(line + "\n")
        fout.close()
        fout = open(os.path.join(output_dir, "val.txt"), 'w')
        for line in val:
            fout.write(line + "\n")
        fout.close()
        fout = open(os.path.join(output_dir, "test.txt"), 'w')
        for line in test:
            fout.write(line + "\n")
        fout.close()
        print(annotation_num, len(trainval), len(test), len(train), len(val))
    
    

     

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  • 根据《统计学习方法》中的观点: “如果给定的样本数据充足,进行模型选择的一种简单方法是随机地将数据集切分成三部分...如果数据集较小时,一般采用简单交叉验证的方法,即不设置验证集,而只设置训练集和测试集,...

    根据《统计学习方法》中的观点:
    “如果给定的样本数据充足,进行模型选择的一种简单方法是随机地将数据集切分成三部分,分别为训练集(training set)、验证集(validation set)和测试集(test set)。训练集用来训练模型,验证集用来模型选择,而测试集用于最终对学习方法的评估。”

    训练集较小

    如果数据集较小时,一般采用简单交叉验证的方法,即不设置验证集,而只设置训练集和测试集,根据西瓜书的观点,训练集和测试集的比例设置一般为 2:1 ~ 4:1 。根据目前我所看到的方法,大多数人将比例设置为7:3。

    训练集较大

    如果数据量较大时(有人说是数据集以万为单位),一般训练集、验证集、测试集的分配比例为 6:2:2。

    训练集非常大

    如果数据量更大时,例如百万级的数据集,一般划分比例在 98:1:1 以上(即根据情况再提高训练集的占比)。

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  • 测试准确性仅为87%时,我感到很惊讶: 测试准确性和验证准确性之间的巨大差异是验证集设计不当或过度拟合验证集。 正确的方法是找到一系列图像,并将每个系列全部放入训练或验证集中,确保它们不会分割成两个。要...

    我在一开始就犯了这个错误。我随机分割数据集,获得了超过99.6%的惊人的良好验证准确性。测试准确性仅为87%时,我感到很惊讶: 测试准确性和验证准确性之间的巨大差异是验证集设计不当过度拟合验证集

    正确的方法是找到一系列图像,并将每个系列全部放入训练或验证集中,确保它们不会分割成两个。要了解关于创建一个好的验证集的更多信息,请阅读Rachel Thomas撰写的这篇文章。

    www.fast.ai/2017/11/13/validation-sets/

     

     

    算法搜索一个好的起始学习率。对于分类就用0.1*bn/256(bn表示batchsize)

    https://towardsdatascience.com/estimating-optimal-learning-rate-for-a-deep-neural-network-ce32f2556ce0

    def plot_loss_change(sched, sma=1, n_skip=20, y_lim=(-0.01, 0.01)):
        """
        Plots rate of change of the loss function.
        Parameters:
            sched - learning rate scheduler, an instance of LR_Finder class.
            sma - number of batches for simple moving average to smooth out the curve.
            n_skip - number of batches to skip on the left.
            y_lim - limits for the y axis.
        """
        derivatives = [0] * (sma + 1)
        for i in range(1 + sma, len(learn.sched.lrs)):
            derivative = (learn.sched.losses[i] - learn.sched.losses[i - sma]) / sma
            derivatives.append(derivative)
    
        plt.ylabel("d/loss")
        plt.xlabel("learning rate (log scale)")
        plt.plot(learn.sched.lrs[n_skip:], derivatives[n_skip:])
        plt.xscale('log')
        plt.ylim(y_lim)
    
    
    learn.lr_find()

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  • 机器学习中训练集、验证集和测试集的作用

    万次阅读 多人点赞 2017-06-13 19:33:22
    通常,在训练有监督的机器学习模型的时候,会将数据划分为训练集、验证集合测试集,划分比例一般为0.6:0.2:0.2。...后续结合验证集作用时,会选出同一参数的不同取值,拟合出多个分类器。验证集(Cross Valida...

    通常,在训练有监督的机器学习模型的时候,会将数据划分为训练集、验证集合测试集,划分比例一般为0.6:0.2:0.2。对原始数据进行三个集合的划分,是为了能够选出效果(可以理解为准确率)最好的、泛化能力最佳的模型。

    训练集(Training set)

    作用是用来拟合模型,通过设置分类器的参数,训练分类模型。后续结合验证集作用时,会选出同一参数的不同取值,拟合出多个分类器。


    验证集(Cross Validation set)

    作用是当通过训练集训练出多个模型后,为了能找出效果最佳的模型,使用各个模型对验证集数据进行预测,并记录模型准确率。选出效果最佳的模型所对应的参数,即用来调整模型参数。如svm中的参数c和核函数等。


    测试集(Test set)

    通过训练集和验证集得出最优模型后,使用测试集进行模型预测。用来衡量该最优模型的性能和分类能力。即可以把测试集当做从来不存在的数据集,当已经确定模型参数后,使用测试集进行模型性能评价。


    对原始数据进行三个数据集的划分,也是为了防止模型过拟合。当使用了所有的原始数据去训练模型,得到的结果很可能是该模型最大程度地拟合了原始数据,亦即该模型是为了拟合所有原始数据而存在。当新的样本出现,再使用该模型进行预测,效果可能还不如只使用一部分数据训练的模型。

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  • 大家好,今天我们学习【机器学习速成】之 为什么要拆分为三个子集:训练集、验证集、测试集 我们马上学三点, 只划分训练集和测试集的不足 验证集在划分方案中的重要性 训练集、测试集、验证集三者区别 大家可以...
  • 问题1描述:迁移学习用resnet50做分类,验证集上的准确率一直是一个大问题,有时候稳定在一个低的准确率上上去,我的一次是一直在75%上下波动。 问题2描述:resnet50迁移学习,最终训练集上的准确率一直在攀升,...
  • 损失函数一直在下降,为什么识别率上去。 1.最常见的原因:过拟合 过拟合值得单独开个章节。主要包括 1.数据量小,网络复杂 2.learning rate 比较高,又没有设置任何防止过拟合的机制 解决方法主要包括 1....
  • 训练集,验证集,测试集

    万次阅读 多人点赞 2018-06-10 10:51:55
    关键字:普通参数,超参数,训练集,验证集,测试集 很多机器学习过程实际上就是选择模型,由于模型只是参数未知,所以就需要得到一个最优参数,使得模型可以比较准确的描述自变量到因变量的变化情况。对于模型的...
  • 深度学习: 验证集 & 测试集 区别

    万次阅读 多人点赞 2017-10-07 16:21:30
    验证集 测试集 是否被训练到 否 否 作用 纯粹用于调超参数 纯粹为了加试以验证泛化性能 使用次数 多次使用,以不断调参 仅仅一次使用 缺陷 模型在一次次重新手动调参并继续训练后所逼近的验证...
  • tensorflow:训练集、测试集、验证集

    万次阅读 多人点赞 2018-02-11 09:26:13
    训练集(train)、验证集(validation)和测试集(test)的意义有监督的机器学习中,一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation set)和测试集(test set)。其中训练集用来估计模型,...
  • Keras验证集切分

    万次阅读 2018-11-03 11:18:30
    在训练深度学习模型的时候,通常将数据集切分为训练集和验证集.Keras提供了两种评估模型性能的方法: 使用自动切分的验证集 使用手动切分的验证集 一.自动切分 在Keras中,可以从数据集中切分出一部分作为验证...
  • 如果验证集和测试集相对于训练集的靶心有所偏差,这时候就需要考虑修改验证集和测试集或修改验证集和测试集的指标。本篇文章的主要内容来自于deeplearning.ai视频教程。接下来我们通过两个案例来说明一下什么时候...
  • 超参数和验证集

    千次阅读 2018-06-28 10:15:59
    大多数机器学习算法都有超参数,可以设置来控制算法行为。超参数的值不是通过学习算法本身学习出来的。 有时一个选项被设为学习算法不用学习的超...为了解决这个问题,我们需要一个训练算法观测到的验证集样本...
  • 深度学习 训练集与验证集损失分析

    千次阅读 2021-03-13 22:56:14
    训练集损失下降,验证集损伤下降 ——>网络正在学习(理想状态) 训练集损失下降,验证集损失不变——>网络过拟合(尝试drpout,L2正则化等手段) 训练集损失不变,验证集损失下降——>数据集有问题(检测...
  • 数据分为训练验证测试 测试我们的模型 (Testing Our Model) Supervised machine learning algorithms are amazing tools capable of making predictions and classifications. However, it is important to ask ...
  • 验证集(Cross Validation set)作用是当通过训练集训练出多个模型后,为了能找出效果最佳的模型,使用各个模型对验证集数据进行预测,并记录模型准确率。选出效果最佳的模型所对应的参数,即用来调整模型参数。如svm...
  • 今天小编就为大家分享一篇使用PyTorch将文件夹下的图片分为训练集和验证集实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 参考:https://blog.csdn.net/neleuska/article/details/73193096通常,在训练有监督的机器学习模型的时候,会将数据划分为训练验证集合测试...训练(Training set)作用是用来拟合模型,通过设置分类器的参...
  • 在机器学习中的监督学习算法,通常将原始数据划分为训练集,验证集和测试集,划分的比例一般为60%:20%:20%,对原始数据三个数据集的划分,是为了能够选出模型效果最好的(准确率等指标)、泛化能力最佳的模型。...
  • 所以基于这个,那训练数据的时候,就不要使用验证集和测试集的相关信息,包括统计均值方差特征等,但是验证集可以在模型训练过程中进行模型调参,就是手动调一些外部参数,像是epoch、learningrate、dropoutprob等。...
  • 对于训练集,验证集,测试集的概念,很多人都搞清楚。网上的文章也是鱼龙混杂,因此,现在来把这方面的知识梳理一遍。让我们先来看一下模型验证(评估)的几种方式。 在机器学习中,当我们把模型训练出来以后,该...
  • Keras中的fit函数训练集,验证集和测试集 1.Keras fit函数history对象包含两个重要属性: epoch:训练的轮数 history:它是一个字典,包含val_loss,val_acc,loss,acc四个key。 2. 关于训练集,验证集和测试集: 其中...
  • 训练集、测试集、验证集之间的区别及理解 在写代码时,数据集的划分时常影响我们的准确率,好的数据集划分一般分为训练集(training set),验证集(development set/validation set)和测试集(test set)。 一、训练集、...
  • python划分训练集、验证集和测试集

    万次阅读 多人点赞 2020-05-16 21:27:15
    通过模型在数据上的误差不断迭代训练模型,得到对数据拟合合理的模型; 将训练好调整好的模型应用到真实的场景中; 我们最终的目的是将训练好的模型部署到真实的环境中,希望训练好的模型能够在真实的数据上...
  • 通常,在训练有监督的机器学习模型的时候,会将数据划分为训练集、验证集合测试集,划分比例一般为0.6:0.2:0.2。对原始数据进行三个集合的划分,是为了能够选出效果(可以理解为准确率)最好的、...验证集(Cross Val...
  • 训练集、验证集、测试集的作用

    万次阅读 多人点赞 2019-01-15 11:20:14
    在机器学习或者深度学习中,我们需要了解我们的模型包括什么:1)模型设计:①模型架构(包括模型有多少层,每层有多少个神经元);②可训练权重参数(模型内置参数);...验证集(validation set)...
  • 通常,在训练有监督的机器学习模型的时候,会将数据划分为训练集、验证集和测试集,划分比例一般为6:2:2。对原始数据进行三个集合的划分,是为了能够选出效果最好的,泛化能力最佳的模型,验证集并不是必须的。 一...
  • 训练集明明很高,验证集,测试集精度却很低

    万次阅读 多人点赞 2020-04-30 22:53:39
    损失函数一直在下降,为什么识别率上去。 1.最常见的原因:过拟合 过拟合值得单独开个章节。主要包括 1.数据量小,网络复杂 2.learning rate 比较高,又没有设置任何防止过拟合的机制 解决方法主要包括 1.简化模型...

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