我的问题很简单，就是在Sequential模型中，传递给model.fit的验证数据是什么？ 另外，它是否会影响模型的训练（通常会使用验证集来选择模型的超参数，但我认为这在此处并不会发生）？ 我指的是可以像这样传递验证集的内容：# Create model model = Sequenti...

我正在使用以下代码将训练样例传递到我的网络中，使用队列方式，并且它可以正常工作。 然而，我希望能够每隔n次迭代就传递一些测试数据，但我不知道应该如何操作。我应该暂停队列并手动传递测试数据吗？还是应该创建另一个只用于测试数据的队列？ 编辑：正确的做法是创建一个单独的文件，比如eval.py，...

我从这里得到了以下示例。train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=Tr...

我想使用这个神经网络绘制StackOverflow的logo： NN理想情况下应该变成[r, g, b] = f([x, y])。换句话说，它应该为给定的坐标对返回RGB颜色。FFNN在简单形状（如圆形或方形）上表现得相当不错。例如，在经过数千个时期后，一个圆形看起来像这样：{{exam...

我正在使用以下代码保存随机森林模型，使用cPickle保存训练好的模型。当我查看新数据时，我是否可以逐步训练模型。目前，训练集有约2年的数据。是否有一种方法可以使用另外两年的数据进行训练，并将其(类似地)附加到现有的保存模型中。 rf = RandomForestRegressor(n_e...

我想将我的数据分为训练集和测试集，是在拆分之前还是之后对数据进行归一化？对于构建预测模型是否有任何影响？

有多种方法可以提取HoG特征，包括使用不同的方向、每个单元的像素数量以及不同的块大小。 但是否存在标准或最佳配置呢？我有50x100大小的训练图像，并选择了8个方向的方向。我从训练数据中提取特征以进行车辆分类，但我真的不知道什么是“最佳”的。 例如，这里有两种配置，有没有理由选择其中一种而...

感谢Google提供了与TensorFlow API一起使用的几个预先训练好的模型。 我想知道如何通过向模型添加新类别来重新训练上述存储库中提供的预训练模型。 例如，经过训练的COCO数据集模型有90个类别，我想添加1或2个类别到现有模型中，并得到一个92个类别的目标检测模型。 本地运行是...

我已准备好一个数据集来识别某种类型的对象（大约有2240个负例和仅有90个正例）。然而，在为数据集中的每个对象计算了10个特征后，独特的训练实例数量分别降至约130个和30个。 由于相同的训练实例实际上代表不同的对象，我能否认为这种重复包含相关信息（例如物体特征值的分布），这些信息可能在某种...

我正在尝试在Windows上训练Tesseract，为此我需要一对tiff / box文件，我正在尝试使用jTessBoxEditor创建它，但它不接受图像作为输入。我还尝试了boxFactory，但它运行不正常。有人知道用于从图像创建这对文件的最佳工具吗？ 谢谢