mIou
import torch
import numpy as np
def Iou(input,target,classNum):
'''
:param input: [b,h,w]
:param target: [b,h,w]
:param classNum: scalar
:return:
'''
inputTmp = torch.zeros([input.shape[0],classNum,input.shape[1],input.shape[2]])#创建[b,c,h,w]大小的0矩阵
targetTmp = to
2021-11-20 19:43:20
26KB
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2000 High-Accuracy CMOS Smart Temperature Sensors.PDF
2021-10-21 09:42:48
4.66MB
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问题描述：
在利用神经网络进行分类和识别的时候，使用了keras这个封装层次比较高的框架，backend使用的是tensorflow-cpu。
在交叉验证的时候，出现 val_categorical_accuracy: 0.0000e+00的问题。
问题分析：
首先，弄清楚，训练集、验证集、测试集的区别，验证集是从训练集中提前拿出一部分的数据集。在keras中，一般都是使用这种方式来指定验证集占训练集和的总大小。
validation_split=0.2
比如，经典的数据集MNIST，共有60000个训练集，就会
Train on 48000 samples, validate on
2021-09-29 16:54:35
48KB
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主要介绍了解决keras,val_categorical_accuracy:,0.0000e+00问题，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
2021-09-24 11:28:38
46KB
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用于计算一个分类器的性能指标和混淆矩阵，指标有accuracy,error,precision,recall,F1等。直接调用函数，写入预测结果和实际结果即可。
2021-07-16 03:51:28
1KB
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给定一个混淆矩阵作为输入，该函数计算感兴趣的主要统计数据（包括宏 AVG 和 microAVG）： 'name' 'classes' 'macroAVG' 'microAVG' 精度// / xo 特异性 // / / xo 灵敏度 / / / xo 准确度 / / / xo F1-score // / / xo
2021-06-07 20:30:56
2KB
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在本片文章里小编给大家整理的是关于Pytorch中accuracy和loss的计算相关知识点内容，有需要的朋友们可以学习下。
2021-05-31 17:34:09
38KB
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英特尔
Intel® I/O Controller Hub (Intel® ICH) /Platform Controller Hub (PCH) Family Real Time Clock (RTC)
2021-04-22 19:03:22
320KB
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mnist模型由Matlab绘制Accuracy和Loss曲线，并生成gif动态图
2021-04-09 09:24:20
2KB
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2021-02-09 22:04:51
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