对于训练集与验证集测试集分布不同的处理办法

最新推荐文章于 2023-12-27 10:57:39 发布
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#人工智能 #深度学习 #机器学习 #计算机视觉

探讨了在不同图片质量下，如何区分由算法方差或数据分布差异引起的分类误差，特别是在高清晰与低清晰图片间的训练与测试场景。

猫的分类举例：

 

假设我们可以从网上获取大量的高清晰的猫的图片去做分类，如20W张，但是只能获取少量利用手机拍摄的不清晰的图片，如1W张。但是我们系统的目的是应用到手机上做分类。 也就是说，我们的训练集和开发集、测试集来自于不同的分布。

 

那么我们如何去确定是由于分布不匹配的问题导致开发集的误差，还是由于算法中存在的方差问题所致？

 

训练集和测试集数据分布不同_当您的训练和测试数据来自不同的分布时该怎么办...
cumian9828的博客
08-01 4657
训练集和测试集数据分布不同by Nezar Assawiel 由Nezar Assawiel 当您的训练和测试数据来自不同的分布时该怎么办 (What to do when your training and testing data come from different distributions) To build a well-performing machine learning (...
使用PyTorch训练Cifar10
XL-STUDIO
11-17 1108
训练集5000张图片，每类500张，验证集1000张，每类100张。图片命名格式如下图所示。 训练集、验证集分为两个文件夹存放。 首先，选择一个神经网络框架，本文选择AlexNet。可以参照AlexNet论文或者caffe的网络框架搭建。https://github.com/nxyzgf/alexnet_deploy.prototxt/blob/master/alexnet_deploy.prototxt/file/deploy.prototxt class AlexNet(nn.Modul.
如何解决训练集和测试集的分布差距过大问题
dididi的博客
01-26 4551
StratifiedKFold 可以借用sklearn中的StratifiedKFold来来实现K折交叉验证，同时根据标签中不同类别占比来进行拆分数据的，从而解决样本不均衡问题。 #!/usr/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- """ @author: xcd @file: StratifiedKFold-test.py @time: 2021/1/26 10:14 @desc: """ import numpy as np from sklearn.model_se
训练/测试集分布不一致解法总结
ytusdc的博客
01-01 1084
数值差距大，比如一个是 0-1，另外一个 0.5-2，如果是这种情况无解，你能做的只能扩大训练集合，因为重要特征一旦偏离，哪怕数学上都是有交集，现实上下文都是差距极大的，这和数据采集流程和规范等非技术问题有关。第四，特征数值差距不大，特征相关性差距也不大，但是目标数值差距过大，这个好办，改变任务设置共同的中间目标，比如你说的目标值是否可以采取相对值，增长率，夏普等，而非绝对值。的差距较大，这种情况可以屏蔽这些特征，或者利用类似迁移学习 prototype 那种思路约束特征输入不过于偏离训练集。
[数学理论]不同分布训练集、验证集、测试集处理
You and Me
10-25 5024
当训练集、验证集（开发集）、测试集来源不同，即分布不同时。需要对其进行处理。 如上图所示：测试集数据来源于网上清晰图像，而验证集、测试集数据来源于业余人士手机拍照照片。 假设网上下载的照片数据集大小为200000，而手机拍摄的照片数据集大小为10000。 有两种处理方式： 一种将网上数据和手机数据混合，然后将数据随机分配给训练集、验证集和测试集。这种方式最后应用效果
【机器学习】训练集/验证集/测试集释疑
shuaixio的博客
09-30 1万+
数据集的划分，训练集、验证集、测试集，关于数据集的一些疑问
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最新发布
08-14
本文将探讨如何将数据集分割为训练集、验证集和测试集，并提供一些代码示例来说明这一过程。 合理地分割数据集是机器学习项目中的一个重要步骤。通过遵循上述原则和方法，可以确保模型在训练、验证和测试阶段都能...
目标检测数据集(YOLOV5目录格式)：安全帽检测（1类别，包含训练集、验证集、测试集）
04-10
项目包含：安全帽检测（1类别，包含训练集、验证集、测试集），数据保存按照YOLOV5文件夹保存，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。 图像分辨率为400-1000的RGB图片，数据集为检测工地是否佩戴安全帽，每张...
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04-08
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[DeeplearningAI笔记]第三章2.4-2.6不匹配的训练和开发/测试数据
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小白学视觉
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