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caffe_齐向彬_智普教育_数据统计_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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个或两个。我们要么设计一个如此简单的案例,以至于可以正确预测实际的行为,要么我们设计一个测试,以独立地行使神经网络实现的一部分。 一些重要的调试测试包括: 可视化正在运行的模型:训练模型以检测图像中的对象时,请查看某些图像,其中模型建议的检测结果会叠加显示在图像上。训练语音生成模型时,请听其产生的一些语音样本。这似乎很明显,但是很容易陷入仅关注定量性能度量(例如准确性或对数似然性)的实践中。直接观察执行任务的机器学习模型将帮助您确定所达到的量化性能数字是否合理。评估错误可能是最具破坏性的错误,因为评估错误可能会误导您,使您认为系统运行不正常。 可视化最严重的错误:大多数模型都能够为执行的任务输出某种置信度度量。例如,基于softmax输出层的分类器将概率分配给每个类别。因此,分配给最可能的类别的概率给出了模型对其分类决策的信心估计。通常,最大似然训练会导致这些值被高估,而不是正确预测的准确概率, 但从某种意义上说,它们在某种程度上很有用,因为实际上在模型中不太可能被正确标记的示例接收到的概率较小。通过查看最难正确建模的训练集示例,人们经常可以发现数据预处理或标记方式的问题。例如
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