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6 條評(píng)論按熱度排序按時(shí)間排序 0/350

學(xué)習(xí)標(biāo)兵	Dongbal0 展開老師你好！Test Loss計(jì)算用的分母是批次數(shù)，Correct計(jì)算用的是測(cè)試使用的總數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，我的理解是test loss反映了這個(gè)目前訓(xùn)練模型的交叉熵?fù)p失（分析的樣本范圍是本次測(cè)試的所有批），Correct反映了目前為止這個(gè)模型在測(cè)試內(nèi)對(duì)于所有數(shù)據(jù)的分類正確率（分析的樣本范圍是本次測(cè)試包含的所有圖片集）。雖然，分開來看，都是在描述這個(gè)模型的分類效果，但是樣本范圍不一樣，能否放在一起作為分析指標(biāo)？ 2024年12月22日 09:31 0 回復(fù) T-lbx6kx083 講師展開 @ Dongbal0 loss是一個(gè)批次得到一個(gè)損失（如果不太明白可以查看一下批次梯度下降法），而結(jié)果是一個(gè)批次的所有數(shù)據(jù)的結(jié)果。 2024年12月22日 23:56 @TA 已到底啦~沒有更多回復(fù)
打卡Lv1	Tlucmgmh24 展開為什么我一運(yùn)行老師的代碼就是： Test result: Accuracy: 92.66%, Avg loss: 0.24241090122206954 這么高準(zhǔn)確率了？ 2024年06月21日 20:38 0 回復(fù) T-lbx6kx083 講師展開 @ Tlucmgmh24 這種都會(huì)存在的， 2024年06月21日 22:46 @TA 已到底啦~沒有更多回復(fù)
學(xué)習(xí)達(dá)人	lrq19960225 展開老師我用的pycharm最后會(huì)有個(gè)提示： Ran 0 tests in 0.000s OK 進(jìn)程已結(jié)束，退出代碼為 0 空套件 2023年12月09日 16:30 0 回復(fù) T-lbx6kx083 講師展開 @ lrq19960225 你可以截圖我看一下你的代碼及報(bào)錯(cuò)信息哈。 2023年12月12日 09:20 @TA 已到底啦~沒有更多回復(fù)
打卡Lv1	Justice-V 展開訓(xùn)練次數(shù)如何確定 2023年10月13日 09:27 0 回復(fù) T-lbx6kx083 講師展開 @ Justice-V 課程后面幾集就有講解訓(xùn)練次數(shù)的確定[贊] 2023年10月13日 23:54 @TA 已到底啦~沒有更多回復(fù)
打卡Lv1	Justice-V 展開訓(xùn)練后的模型沒有保存測(cè)試的時(shí)候用的是訓(xùn)練之后的么 2023年10月13日 09:12 0 回復(fù) T-lbx6kx083 講師展開 @ Justice-V 測(cè)試默認(rèn)使用的是最后一次訓(xùn)練后的權(quán)值。 2023年10月13日 23:54 @TA 已到底啦~沒有更多回復(fù)
學(xué)習(xí)達(dá)人	機(jī)械盲僧展開老師，我想要代碼及課件。 2023年07月06日 22:25 0 回復(fù) peichang 官方客服展開 @ 機(jī)械盲僧您好，Python人工智能PyTorch教程源碼-我要自學(xué)網(wǎng) http://m.redtitan.com.cn/Material.aspx?cid=1223 2023年07月07日 09:11 @TA 已到底啦~沒有更多回復(fù)