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测试训练出的网络模型和性能统计
bai666ai
2023-07-16 14:06:54
课时名称
课时知识点
测试训练出的网络模型和性能统计
本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装软件环境(Nvidia显卡驱动、cuda和cudnn)、安装PyTorch、安装YOLOv8、 TT00K数据格式转换、准备数据集(自动划分训练集和验证集)、修改配置文件、训练数据集(合适的命令参数选择)、测试训练出的网络模型和性能统计、GUI可视化演示界面。
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测试训练出的网络模型和性能统计
课时名称课时知识点测试训练出的网络模型和性能统计本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装软件环境(Nvidia显卡驱动、cuda和cudnn)、安装PyTorch、安装YOLOv8、 TT00K数据格式转换、准备数据集(自
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统计
学习方法——
测试
误差和
训练
误差区别
训练
误差是指
模型
在
训练
集上的误差,反映的是
模型
的学习能力。它是
模型
关于
训练
数据集的平均损失,用于评估
模型
在
训练
数据...
测试
误差和
训练
误差是机器学习中常见的两个概念,它们分别指
模型
在
测试
集和
训练
集上的误差。
训练
集、验证集、
测试
集的区别和联系以及对
统计
学习和深度学习的意义
训练
集:从原始数据集中分离
出
来的大量数据,喂给
模型
用来
训练
模型
。 验证集:从原始数据集中分离
出
来的少量数据,用来给
训练
集
训练
结束后的
模型
进行
模型
的精度评估。
测试
集:从原始数据集中分离
出
来的少量数据,...
训练
集和
测试
集
训练
集(Training Set):帮助我们
训练
模型
,简单的说就是通过
训练
集的数据让我们确定拟合曲线的参数。,
训练
集用来估计
模型
。 验证集(Validation Set):用来做
模型
选择(model selection),即做
模型
的最终优化...
统计
学习方法——
模型
测试
与评估
对数据集进行适当的处理将其划分为
测试
集和
训练
集 1.1留
出
法 对于数据的划分方法,设D为数据全集,S为
训练
数据集,T为
测试
数据集。对于数据集的划分,如果S太多,则会导致
训练
出
来的
模型
更接近D
训练
出
来的
模型
,此时...
matlab划分
训练
集验证和
测试
集代码_
训练
集、验证集和
测试
集
机器学习简单流程:使用大量和任务相关的数据集来
训练
模型
;通过
模型
在数据集上的误差不断迭代
训练
模型
,得到对数据集拟合合理的
模型
;将
训练
好调整好的
模型
应用到真实的场景中;我们最终的目的是将
训练
好的
模型
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