由於深度學習的網格很大,用來訓練的資料集也很大。因此不可能一下子將所有資料集都輸入到網路中,便引入了batch_size的概念,下面總結自己兩種常用的呼叫batch的方法
1、使用tensorflow, tf.train.batch()。
2、
offset = (offset + batch_size) % len(images) #每次讀取batch_size 相當於設定乙個游標,每過一次迴圈,游標向前移動一次,這裡images是要讀取的路徑
batch = np.array([read_image(img, height, width) for img in images[offset: offset + batch_size]]) #讀取batch的資料 這裡讀完之後就可以直接feed到網路中
深度學習中的訓練集與測試集
看上面的圖,這是乙個邏輯回歸演算法的dag 有向無環圖 它是這個二分類演算法的簡單應用流程的展示。可以看到我們在採集完資料並做過處理後,會把資料進行拆分。訓練集作用訓練模型,而測試集會被輸入到模型中來評估模型的效能。這是我們測試人工智慧服務的最常用方式,通過這個流程會產生乙個模型的評估報告,如下 當...
在深度學習中處理不均衡資料集
hard negative mining online hard sample mining 在上面的情況中,我們當然需要我們的少數 買 的類別要特別的準確,而 不買 的類別則無關緊要。但是在實際情況中,由於買的情況比不買的情況要少得多,我們的模型 會偏向 不買 的類別,而 買 的類別的準確率則可能...
訓練集雜訊對於深度學習的影響
總所周知,在深度學習的訓練中,樣本的質量和數量都是非常重要的一環。然後在實際的生產過程中,樣本的數量往往可以通過一些手段得到滿足,但是質量卻非常依賴人工的標註,因此往往在訓練中會包含一定數量的標註不正確的資料。一般認為這樣的一些資料,會對於最終的結果造成負面影響,但是具體怎樣影響訓練和最終的模型推廣...