测试训练的相关内容

文章 2024-08-28 来自：开发者社区

神经网络与深度学习---验证集（测试集）准确率高于训练集准确率的原因

1.数据集太小，这样会导致数据集切分的时候不均匀，也就是说训练集和测试集的分布不均匀，如果模型能够正确地捕捉到数据内部的分布模式的话，就有可能造成训练集的内部方差大于验证集，会造成训练集的误差更大，这个时候就需要重新划分数据集，使其分布一样。 2.模型正则化过多，比如训练时dropou...

问答 2024-07-28 来自：开发者社区

软件测试之【面试题综合训练题】

前言本篇内容包含了软件测试的面试题型，并配合技术要点进行解答，尽请期待本文吧！软件测试基础面试题 1️⃣:说出测试用例通用格式包含的要素 : ⭐️测试用例通用格式通常包含以下要素：测试用例名称：清晰描述被测试功能的名称或描述。测试目的：明确指出该测试用例的目标和目的。前提条件：列出执行该测试用例所需要满足的前提条件或环境。...

文章 2024-04-15 来自：开发者社区

yolov7训练自己的数据集（pycharm上训练测试）

一、环境搭建环境搭建的具体过程在另一篇博文中有讲到： Anaconda+Cuda+Cudnn+Pytorch（GPU版）+Pycharm+Win11深度学习环境配置二、下载yolov7源码从github上下载的源码：下载地址 ...

问答 2024-03-12 来自：开发者社区

训练了一个NLP自学习平台精确率、召回率都比较高为什么模型发布后测试返回结果为空呢？

训练了一个NLP自学习平台类似商品-价格关系的文本关系模型，精确率、召回率都比较高为什么模型发布后测试返回结果为空呢？是我哪里弄错了么？哪位老师能帮忙解答下数据集比较少

文章 2024-02-21 来自：开发者社区

YOLOv8太卷啦 | YOLOv8官方仓库正式支持RT-DETR训练、测试以及推理

RT-DETR由百度开发，是一款端到端目标检测器，在保持高精度的同时提供实时性能。它利用ViT的强大特性，通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来有效处理多尺度特征。 RT-DETR具有很强的适应性，支持使用不同的解码器层灵活调整推理速度，而无需重新训练。该模型在具有TensorRT的CUDA等加速后端方面表现出色，优于许多其他实时目标检测器。 YOLOv8支持RT-DETR...

文章 2023-12-20 来自：开发者社区

PyTorch基础之优化器模块、训练和测试模块讲解（附源码）

一、优化器模块torch.optim是一个具备各种优化算法的库，可以支持大部分常用的优化方法，并且这个接口具备足够的通用性，这使得它能够集成更加复杂的优化算法1：optimizer的使用构建一个optimizer对象参数设置（需要优化的参数、设置学习率等）另外，还可以单独设置每个参数值表示model.base的参数都将使用0.001的学习率，model.regression的参数将使用0.000....

文章 2023-10-25 来自：开发者社区

基于Aidlux平台实现真章假章相似度对比训练推理测试

在互联网内容安全风控领域，AI技术的应用对于提高管理的自动化程度和准确性具有重要意义。本次训练营旨在以图片安全风控为切入点，利用AidLux平台，通过针对印章检测与识别、印章特征检测与比对以及基于相似度比对的真假识别算法的训练与应用，快速搭建基于AI技术的图片内容风控防线。该训练营共分为四节课程，分别涵盖了印章安全识别和相似度...