如何建立一個(gè)個(gè)人網(wǎng)站,織夢做的網(wǎng)站圖片路徑在哪里,百度搜索瀏覽器,wordpress 人力資源卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與訓(xùn)練全解析 1. 設(shè)計(jì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)指標(biāo) 在評(píng)估卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvNet）時(shí)，精度（precision）和召回率（recall）是非常有用的指標(biāo)。不過，在實(shí)際應(yīng)用中，我們通常希望基于一個(gè)單一的量來設(shè)計(jì)和評(píng)估卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一種有效的方法是將精度和召回率的值結(jié)合…卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與訓(xùn)練全解析1. 設(shè)計(jì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)指標(biāo)在評(píng)估卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvNet）時(shí)，精度（precision）和召回率（recall）是非常有用的指標(biāo)。不過，在實(shí)際應(yīng)用中，我們通常希望基于一個(gè)單一的量來設(shè)計(jì)和評(píng)估卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一種有效的方法是將精度和召回率的值結(jié)合起來。雖然簡單計(jì)算精度和召回率的平均值是一種方式，但可能無法得到準(zhǔn)確的結(jié)果。更好的做法是計(jì)算它們的調(diào)和平均值，即 F1 分?jǐn)?shù)。F1 分?jǐn)?shù)的計(jì)算公式如下：[F1 = frac{2}{frac{1}{precision} + frac{1}{recall}} = frac{2TP}{2TP + FP + FN}]F1 分?jǐn)?shù)是一個(gè)介于 0 到 1 之間的數(shù)值，F(xiàn)1 分?jǐn)?shù)等于 1 表示一個(gè)完美的分類器。在多分類問題中，可以通過計(jì)算特定類別的 F1 分?jǐn)?shù)的加權(quán)平均值來得到整體的 F1 分?jǐn)?shù)。在實(shí)際操作中，我們通常在開發(fā)集上使用 F1 分?jǐn)?shù)來評(píng)估實(shí)現(xiàn)的想法（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），并不斷改進(jìn)，直到獲得滿意的 F1 分?jǐn)?shù)。然后，可以使用混淆矩陣及其相關(guān)指標(biāo)在測試集上進(jìn)行全面分析。2. 訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多種方法，下面介紹一些最佳實(shí)踐。2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理假設(shè)我們有訓(xùn)練集 (X_{train})，用于訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)訓(xùn)練一個(gè)好的模型很有幫助。在將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于圖像時(shí)，通常會(huì)計(jì)算訓(xùn)練集中樣本的平均圖像，然后從整個(gè)數(shù)據(jù)集中的每個(gè)樣本中減去該平均圖像。具體步驟如下：1. 計(jì)算平均圖像 (ar{x})：[ar{