34、快速测试与遗留代码测试指南

快速测试与遗留代码测试指南

1. 快速运行测试

在 Minitest 中,由于是直接加载 Ruby,且 Ruby 不处理文件通配符,所以操作会更复杂一些。可以创建如下的 Rake 任务:

require 'rake/testtask'
Rake::TestTask.new(:fast) do |t|
  t.pattern = "test/{models,actions,values}/**/*_test.rb"
end

或者采用这种方式:

task :fast_tests do
  Dir.glob("test/{models,actions,values}/**/*_test.rb").each { |file| require file }
end

如果觉得 Rake 任务太慢,也可以直接在 shell 中执行:

$ for file in test/{models,actions,values}/**/*_test.rb; do ruby $file; done

不过,最后一种方法的副作用是每个文件会单独运行和报告结果,这可能不是我们所期望的。无论采用哪种方式,都可以将其设置为系统别名、分配快捷键,或者根据自己的工作流程进行其他操作,以便尽可能轻松地运行这些测试。

1.1 快速测试的建议

以下是一些让测试更快速的建议:

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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