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  • 提高计算正确率的有效方法计算教学,贯穿小学数学教学的自始至。对计算的要求,不仅要求计算正确、迅速,更突出计算方法是否合理、简便,灵活,注重口算、笔算、估算等多种方法的有机结合,使学生在使用各种计算方法...

    提高计算正确率的有效方法

    计算教学,贯穿小学数学教学的自始至。对计算的要求,不仅要求计算正确、迅速,更突出计算方法是否合理、简便,灵活,注重口算、笔算、估算等多种方法的有机结合,使学生在使用各种计算方法的实践中逐步提高计算能力。但在教学实践中,我们发现学生的计算正确率并不高,正确率不高的原因不仅仅是马虎、不仔细,有相当一部分学生是因为口算不过关,算理不明确所致……

    为此,我们数学教育研究组紧紧围绕“如何提高学生计算正确率”开展了一系列的研究,同时,也获得了一些切实可行的有效途径。在此,与大家一起探讨交流。

    一、增基本的口算训练。坚持每天课前五分钟的口算训练,20以内的加减法、表内乘除法力求达到人人口算过关。

    二、培养学生良好的计算习惯。即计算题要做到四个步骤:一看、二想、三算、四查,一看:看清楚题中的每一个“运算符号”和每一个“数字”,二想:想这个题的运算顺序,先算什么?再算什么?最后算什么?同时想计算方法和能否根据题型的特点进行简算,三算:计算时要求学生认真、仔细、书写工整、格式贴规定、边算边想、边想边算、边算边查等良好的学习习惯进行计算,四查:就是计算后的检查验算,提倡学生对自己的计算结果负责的精神,作业完成后要作自我检查。

    三、重视算理的教学。算理和运算方法等基础知识的讲解,我们力求做到详细、清楚,不忽视任何一个细节,让学生充分理解算理、掌握法则和运算定律。

    四、注重对比训练 。对于容易混淆的计算问题,或者为突出新知识的特征,一般在复习课中,相机布对比练习。让学生通过练习对比帮沟通与辨析,从而更好地掌握新知识的内涵、特点和规律,同时,也培养了学生的观察力和鉴别能力,克服学生思定势的消极作用,使学生养成认真看题,仔细解题的良好习惯。

    五、将估算应用于计算中的验算。我们过去的计算教学要求学生进行验算,一般是要求学生用逆运算来进行验算,如果每一题都进行逆运算来进行验算那么学生的负担就太重了,我们可以在计算教学中引导学生用估算来进行验算。

    六、重视错题分析 。学生计算出现了错误,就一定要引导学生认真分析计算错误的原因,寻找错误的根源,及时改正过来。对于重复犯的某种错误,教师可以有针对性地选择常见的典型错例,组织学生一起观察、思考、分析、交流,通过集体“会诊”,既达到“治病”作用,又可以起到“防病”的作用。平时,我们就要根据学生计算中的错误随时登记,分析归类,有针对性地反复练,从而起到事半功倍的作用。

    总之,培养学生计算能力是小学数学的一项基本功,要使学生达到熟练程度,要强化指导和训练,训的是算理,练的是准确性,我相信只要教师与学生共同努力,坚持不懈必有收效!

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  • 模型优化-提高准确率

    千次阅读 2018-10-25 15:42:52
    如何提高训练模型准确率 原文链接:https://blog.csdn.net/Winteeena/article/details/78997696 提升一个模型的表现有时很困难,尝试所有曾学习过的策略和算法,但模型正确率并没有改善。 这才是考验真本领的时候...

    如何提高训练模型准确率


    原文链接:https://blog.csdn.net/Winteeena/article/details/78997696

    提升一个模型的表现有时很困难,尝试所有曾学习过的策略和算法,但模型正确率并没有改善。
    这才是考验真本领的时候!这也是普通的数据科学家跟大师级数据科学家的差距所在。
    本文将分享 8 个经过证实的方法,使用这些方法可以建立稳健的机器学习模型。

    导语


    模型的开发周期有多个不同的阶段,从数据收集开始直到模型建立。

    不过,在通过探索数据来理解(变量的)关系之前,建议进行假设生成(hypothesis generation)步骤(如果想了解更多有关假设生成的内容,
    推荐阅读(why-and-when-is-hypothesis-generation-important)。我认为,这是预测建模过程中最被低估的一个步骤。

    花时间思考要回答的问题以及获取领域知识也很重要。这有什么帮助呢?
    它会帮助你随后建立更好的特征集,不被当前的数据集误导。这是改善模型正确率的一个重要环节。

    在这个阶段,你应该对问题进行结构化思考,即进行一个把此问题相关的所有可能的方面纳入考虑范围的思考过程。

    现在让我们挖掘得更深入一些。让我们看看这些已被证实的,用于改善模型准确率的方法。

    正文


    1.增加更多数据

    持有更多的数据永远是个好主意。相比于去依赖假设和弱相关,更多的数据允许数据进行“自我表达”。数据越多,模型越好,正确率越高。

    我明白,有时无法获得更多数据。比如,在数据科学竞赛中,训练集的数据量是无法增加的。
    但对于企业项目,我建议,如果可能的话,去索取更多数据。这会减少由于数据集规模有限带来的痛苦。

    2.处理缺失值和异常值

    训练集中缺失值与异常值的意外出现,往往会导致模型正确率低或有偏差。这会导致错误的预测。
    这是由于我们没能正确分析目标行为以及与其他变量的关系。所以处理好缺失值和异常值很重要。

    仔细看下面一幅截图。在存在缺失值的情况下,男性和女性玩板球的概率相同。
    但如果看第二张表(缺失值根据称呼“Miss”被填补以后),相对于男性,女性玩板球的概率更高。

    从上面的例子中,我们可以看出缺失值对于模型准确率的不利影响。所幸,我们有各种方法可以应对缺失值和异常值:

    • 1.缺失值:对于连续变量,可以把缺失值替换成平均值、中位数、众数。对于分类变量,可以把变量作为一个特殊类别看待。
      你也可以建立模型预测缺失值。KNN为处理缺失值提供了很好的方法。想了解更多这方面内容,推荐阅读《Methods to deal and treat missing values》。
    • 2.异常值:你可以删除这些条目,进行转换,分箱。如同缺失值,你也可以对异常值进行区别对待。
      想了解更多这方面内容,推荐阅读《How to detect Outliers in your dataset and treat them?》。

    3.特征工程学(Feature Engineering)

    这一步骤有助于从现有数据中提取更多信息。新信息作为新特征被提取出来。
    这些特征可能会更好地解释训练集中的差异变化。因此能改善模型的准确率。

    假设生成对特征工程影响很大。好的假设能带来更好的特征集。
    这也是我一直建议在假设生成上花时间的原因。特征工程能被分为两个步骤:

    • 特征转换:许多场景需要进行特征转换:

    • A)把变量的范围从原始范围变为从0到1。这通常被称作数据标准化。
      比如,某个数据集中第一个变量以米计算,第二个变量是厘米,第三个是千米,在这种情况下,在使用任何算法之前,必须把数据标准化为相同范围。

    • B)有些算法对于正态分布的数据表现更好。所以我们需要去掉变量的偏向。
      对数,平方根,倒数等方法可用来修正偏斜。

    • C)有些时候,数值型的数据在分箱后表现更好,因为这同时也处理了异常值。
      数值型数据可以通过把数值分组为箱变得离散。这也被称为数据离散化。

    • 创建新特征:从现有的变量中衍生出新变量被称为特征创建。这有助于释放出数据集中潜藏的关系。
      比如,我们想通过某家商店的交易日期预测其交易量。在这个问题上日期可能和交易量关系不大,
      但如果研究这天是星期几,可能会有更高的相关。在这个例子中,某个日期是星期几的信息是潜在的。我们可以把这个信息提取为新特征,优化模型。

    4.特征选择

    特征选择是寻找众多属性的哪个子集合,能够最好的解释目标变量与各个自变量的关系的过程。

    你可以根据多种标准选取有用的特征,例如:

    • 所在领域知识:根据在此领域的经验,可以选出对目标变量有更大影响的变量。
    • 可视化:正如这名字所示,可视化让变量间的关系可以被看见,使特征选择的过程更轻松。
    • 统计参数:我们可以考虑p值,信息价值(information values)和其他统计参数来选择正确的参数。
    • PCA:这种方法有助于在低维空间表现训练集数据。这是一种降维技术。降低数据集维度还有许多方法:如因子分析、低方差、高相关、前向后向变量选择及其他。

    5.使用多种算法

    使用正确的机器学习算法是获得更高准确率的理想方法。但是说起来容易做起来难。

    这种直觉来自于经验和不断尝试。有些算法比其他算法更适合特定类型数据。因此,我们应该使用所有有关的模型,并检测其表现。

    6.算法的调整

    我们都知道机器学习算法是由参数驱动的。这些参数对学习的结果有明显影响。参数调整的目的是为每个参数寻找最优值,以改善模型正确率。
    要调整这些参数,你必须对它们的意义和各自的影响有所了解。你可以在一些表现良好的模型上重复这个过程。

    例如,在随机森林中,我们有 max_features,number_trees, random_state, oob_score 以及其他参数。优化这些参数值会带来更好更准确的模型。

    想要详细了解调整参数带来的影响,可以查阅《Tuning the parameters of your Random Forest model》。下面是随机森林算法在scikit learn中的全部参数清单:

    RandomForestClassifier(n_estimators=10,criterion=‘gini’,max_depth=None,min_samples_split=2,
    min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=‘auto’,max_leaf_nodes=None,
    bootstrap=True,oob_score=False,n_jobs=1,random_state=None,verbose=0,warm_start=False,class_weight=None)

    7.集成模型

    在数据科学竞赛获胜方案中最常见的方法。这个技术就是把多个弱模型的结果组合在一起,获得更好的结果。它能通过许多方式实现,如:

    • Bagging(Bootstrap Aggregating)
    • Boosting
      想了解更多这方面内容,可以查阅《Introduction to ensemble learning》。

      使用集成方法改进模型正确率永远是个好主意。主要有两个原因:1)集成方法通常比传统方法更复杂;2)传统方法提供好的基础,在此基础上可以建立集成方法。

      注意:到目前为止,我们了解了改善模型准确率的方法。但是,高准确率的模型不一定(在未知数据上)有更好的表现。有时,模型准确率的改善是由于过度拟合。

    8.交叉验证

    如果想解决这个问题,我们必须使用交叉验证技术(cross validation)。交叉验证是数据建模领域最重要的概念之一。
    它是指,保留一部分数据样本不用来训练模型,而是在完成模型前用来验证。

    这种方法有助于得出更有概括性的关系。想了解更多有关交叉检验的内容,
    建议查阅《Improve model performance using cross validation》。

    结语


    预测建模的过程令人疲惫。但是,如果你能灵活思考,就可以轻易胜过其他人。
    简单地说,多考虑上面这8个步骤。获得数据集以后,遵循这些被验证过的方法,你就一定会得到稳健的机器学习模型。
    不过,只有当你熟练掌握了这些步骤,它们才会真正有帮助。
    比如,想要建立一个集成模型,你必须对多种机器学习算法有所了解。

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  • 1.dropout:使用dropout收敛变慢,正确率也下降,可能是我使用方法有问题。 2.更换优化器,我一般选择Adam优化器,可以提高准确率,收敛速度。 3.学习率:改为动态学习率下降有利于快速收敛 4.shuffle:可以明显提高...

    1.dropout:使用dropout收敛变慢,正确率也下降,可能是我使用方法有问题。
    2.更换优化器,我一般选择Adam优化器,可以提高准确率,收敛速度。
    3.学习率:改为动态学习率下降有利于快速收敛
    4.shuffle:可以明显提高准确率。
    5.数据增广:需要根据实际场景选择合适的数据增广方法,否则可能导致准确率下降
    6.更换骨干网络:待测试
    以上只是自己亲测的一些方法,博客一直在持续更新中。
    下面这篇博客会对大家有很大的帮助:
    https://www.cnblogs.com/mfryf/p/11393648.html
    7.模型融合
    8.强规则兜底
    9.多任务学习
    10.模型蒸馏
    11.对训练集上采样,下采样

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  • 我们项目中用到yolo和resnet以及deepsort和CRNN,为了提高准确率,从刚开始的调参到现在的固定几种技巧,基本足够应付目前的项目 首先对于实际项目中,调整参数对于准确率提升基本影响不大,所以我后来基本不调参了...

    我们项目中用到yolo和resnet以及deepsort和CRNN,为了提高准确率,从刚开始的调参到现在的固定几种技巧,基本足够应付目前的项目

    首先对于实际项目中,调整参数对于准确率提升基本影响不大,所以我后来基本不调参了

    为了提高准确率,目前主要使用如下技巧:

    1. 验证数据集的准确性,之前被实习生坑过,做的数据集完全是乱七八糟的,导致训练loss一直下降不了,找了好久才发现是数据集的问题

    2. 数据增强,这个比较常用,主要是模拟现实场景的光照,起雾等,当然都是比较简单的效果,复杂的我们也做不出来

    3. 每一个场景自己单独训练一个模型,这个是最有用的,最早我们想训练一个通用的模型,以为在A地方训练的模型在B地方也会很好用,结果发现不是的,在A训练的模型,到了B地可能准确率只有50%左右,只有再训练才可以,我们后来大概总结下模型的训练技巧

    第一列表示用了哪个地方的训练数据训练出来的模型,第一行表示在某地测试的结果

    ABA+B
    A95+%50+%70%
    B50+%95+%70%
    A+B80+%80+%70%

    具体准确率我已经忘记了,但是最终的结果表明,针对某个场景训练的模型是最有效的,所以后期我们基本是每个地方单独训练一个模型出来使用

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