
机器学习
OfficialPostman
喜欢可视化的东西,逻辑思维严谨认真,心流爱好者~
展开
-
准确率、精确率、召回率及F1-Measure
机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。准确率: 预测结果正确数量占所有预测结果数量的百分比,比如:通过身高、体脂率、发质来判断1000名普通人的性别,预测结果总数为total_number...原创 2019-11-01 19:53:31 · 428 阅读 · 0 评论 -
01. Deep Compression: 剪枝-训练量化和权值共享-哈夫曼编码
神经网络部署手机端的优势:1. 手机端应用的广泛使用;2. 手机端运行能够更好的保证隐私; 3. 更少的网络带宽;4. 能够根据用户操作进行模型实时处理;神经网络部署手机端的难点:1. 模型体积过大; 2. 能量消耗过大,手机电量限制;算法实施步骤:1. 模型剪枝;2. 训练量化和权值共享; 3. 哈夫曼编码进行压缩1. 模型剪枝神经网络模型一般上采用压缩矩阵进...原创 2019-09-29 20:14:17 · 718 阅读 · 2 评论