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csdn学院_逻辑回归模型_tensorflow案例实战视频课程 课程简介_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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致力于介绍使用TensorFloW的计算机视觉概念。 用于训练此CNN模型的数据集是ImageNet中名为Stanford's DOgS Dataset的图像的子集。顾名思义,该数据集填充有不同犬种的图像以及图像中显示的犬种标签。该模型的目的是拍摄图像并准确猜测图像中显示的狗的品种(示例图像从斯坦福大学的“狗数据”中被标记为西伯利亚雪橇犬)。 如果将上面显示的图像之一添加到现代模式中,则应该将其显示为西伯利亚雪橇犬的iabei。这些示例图像并不是对modei准确性的公正测试,因为它们存在于训练数据集中。寻找合适的度量标准来计算现代人的准确要求,需要大量的图像,而这些图像将不会在训练中使用。WhiCh尚未用于训练模式的图像WiiiCh被用于创建单独的测试数据集。 之所以要提高图像的公平性来测试模式的准确性,是因为它是保持分离的测试,训练和交叉验证数据集的一部分。在进行输入的过程中,分离大量用于训练网络的数据是必需的实践。这种分离是为了对模型进行双向测试。用输入测试WhiCh的方式用于训练它,以便准确地创建WhiCh准确的材料清单,可以看出它不是使用新输入的能力。然后使用测试数据集来
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