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RSS订阅原创 使用tf.image.resize() 和tf.image.resize_with_pad()调整图像大小
tf.image.resize() 和tf.image.resize_with_pad()的作用和区别
2022-08-03 21:51:51
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原创 tf.keras.callbacks.EarlyStopping()
tensorflow中tf.keras.callbacks.EarlyStopping()的作用
2022-08-01 21:50:59
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原创 tf.keras.utils.pad_sequences（）
tensorflow中tf.keras.utils.pad_sequences()的学习
2022-07-28 15:22:39
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原创 数据集划分以及交叉验证法
数据集划分 训练集 验证集 测试集 训练集用来构建模型 验证集用来在构建过程中微调模型，辅助模型构建，可以重复使用。（当有验证集存在时，我们从训练集选一部分用于测试模型，保留一部分训练集数据作为验证集） 测试集用于检验模型，评估模型的准确率。 Hold-out method 默认将数据集的75%作为训练集，数据集的25%作为测试集。 交叉验证 1.留一验证法 把一个大的数据集分为k个小数据集，k等于数据集中数据的个数，每次只使用一个作为测试集，剩下的全部作为训练集，这种方法得出的结果与训练整个测试集的期
2021-12-05 20:04:20
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空空如也
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