예를 들어 작업은 사진에서 고양이와 개를 구별하는 것입니다. 선택할 수 있는 올바른 교육 옵션은 무엇입니까? 1. 고양이와 강아지 사진만 보여주세요. 이진 분류. 2. 고양이와 "고양이가 아닌"(protos chaos) + 개와 "개가 아닌"도 별도로 표시하는 개별적으로 스래시, 즉. 2개의 훈련 주기와 2개의 출력 모델. 3. 고양이, 개, 혼돈의 세 가지 분류를 만드십시오. 저것들. 하나의 모델이 있지만 대답은 세 가지 옵션의 분류입니다.
이제 첫 번째 옵션이 있으며 분명히 비뚤어졌습니다. 문제는 신경이 옵션 중 하나만 잘 배우고 조건부로 "고양이"만 잘보고 개를 잘 인식하지 못한다는 것입니다. 예를 들어, 백테스트에서 모델은 가격 움직임을 잘 결정하고 하락 움직임을 무시합니다. 추측이 67%에 도달하면 동일한 모델이 55%만 추측합니다. 모델마다 "위"와 "아래" 위치를 변경할 수 있습니다.
일반적으로 그들은 모든 것을 시도하고 최상의 옵션을 선택한다고 말합니다. IMHO, 2개의 그리드, 각각은 자체 작업(고양이 또는 개)과 함께 작동하고 출구에 임계값을 설정합니다. 그런 다음 어떤 예가 최악으로 인식되는지, 처리해야 하는지 또는 추가 교육을 수행해야 하는지 어떻게든 결정해야 합니다. 입력 시 실제로 사용할 예제를 제출하십시오. 테스트에 없는 경우 교육 중에 집을 표시하는 것은 의미가 없습니다. 또한 기차 안의 사진과 테스트도 같은 방식으로 처리해야 합니다.
예브게니 듀카 : 그건 그렇고, 나는 자원이 있으면 파트너십을 위해 열려 있습니다. 반드시 자료는 아니지만 홍보 대상이나 이미 있는 것을 기반으로 추가 연구를 조직할 기회가 있습니다. 마찬가지로 무릎을 꿇고이 주제를 좋은 수준으로 올릴 수 없습니다. 다양한 분야의 진정한 전문가가 필요합니다.
일반적으로 그들은 모든 것을 시도하고 최상의 옵션을 선택한다고 말합니다. IMHO, 2개의 그리드, 각각은 자체 작업(고양이 또는 개)과 함께 작동하고 출구에 임계값을 설정합니다. 그런 다음 어떤 예가 최악으로 인식되는지, 처리해야 하는지 또는 추가 교육을 수행해야 하는지 어떻게든 결정해야 합니다. 입력 시 실제로 사용할 예제를 제출하십시오. 테스트에 없는 경우 교육 중에 집을 표시하는 것은 의미가 없습니다. 또한 기차 안의 사진과 테스트도 같은 방식으로 처리해야 합니다.
정확한 좌표가 있다면 사진의 프리즘을 통해 가격을 고려하는 이유. 가격과 시간. 관심 모델을 설명하는 일만 남았습니다. 그리고 그것들이 많기 때문에 선택적입니다. 기계는 훈련 없이도 100% 인식합니다.
일반적으로 그들은 1. 모든 것을 시도 하고 최상의 옵션을 선택합니다. IMHO, 2 그리드, 2. 각각은 자체 작업 (고양이 또는 개)과 함께 작동하고 출구에 임계값을 설정합니다. 그런 다음 어떤 예가 최악으로 인식되는지, 처리해야 하는지 또는 추가 교육을 수행해야 하는지 어떻게든 결정해야 합니다. 입구에서 3. 실습에 사용할 예제를 제출 하십시오. 테스트에 있지 않은 경우 훈련 중에 집을 보여주는 것은 의미가 없습니다. 또한 기차 안의 사진과 테스트도 같은 방식으로 처리해야 합니다.
1. 모든 것이 정확합니다. 모든 옵션을 통과해야 합니다. 문제는 너무 노동 집약적이라는 것입니다. 2. 시도했는데 더 나빠졌습니다. 3. 그리고 그녀가 사용하는 것을 찾는 방법 ??? 블랙박스라서 다 제출합니다.
Kina는 그렇지 않습니다, 우리는 헤어집니다. 복싱과 젠킨스가 기뻐하다
이 연구의 결과는 선형 방법 및 지수 평활화와 같은 단순한 고전적 방법이 의사 결정 트리, MLP(Multilayer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크 모델과 같은 복잡하고 정교한 방법보다 성능이 우수함을 시사합니다.
Kina는 그렇지 않습니다. 우리는 헤어집니다. 복싱과 젠킨스가 기뻐하다
이 연구의 결과는 선형 방법 및 지수 평활화와 같은 단순한 고전적 방법이 의사 결정 트리, MLP(Multilayer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크 모델과 같은 복잡하고 정교한 방법보다 성능이 우수함을 시사합니다.
imbitsils를 위한 imbitsils의 기사
그건 그렇고, 아마도 전문가들이 당신에게 말할 것입니다. 질문:
예를 들어 작업은 사진에서 고양이와 개를 구별하는 것입니다. 선택할 수 있는 올바른 교육 옵션은 무엇입니까?
1. 고양이와 강아지 사진만 보여주세요. 이진 분류.
2. 고양이와 "고양이가 아닌"(protos chaos) + 개와 "개가 아닌"도 별도로 표시하는 개별적으로 스래시, 즉. 2개의 훈련 주기와 2개의 출력 모델.
3. 고양이, 개, 혼돈의 세 가지 분류를 만드십시오. 저것들. 하나의 모델이 있지만 대답은 세 가지 옵션의 분류입니다.
이제 첫 번째 옵션이 있으며 분명히 비뚤어졌습니다. 문제는 신경이 옵션 중 하나만 잘 배우고 조건부로 "고양이"만 잘보고 개를 잘 인식하지 못한다는 것입니다. 예를 들어, 백테스트에서 모델은 가격 움직임을 잘 결정하고 하락 움직임을 무시합니다. 추측이 67%에 도달하면 동일한 모델이 55%만 추측합니다. 모델마다 "위"와 "아래" 위치를 변경할 수 있습니다.
일반적으로 그들은 모든 것을 시도하고 최상의 옵션을 선택한다고 말합니다. IMHO, 2개의 그리드, 각각은 자체 작업(고양이 또는 개)과 함께 작동하고 출구에 임계값을 설정합니다. 그런 다음 어떤 예가 최악으로 인식되는지, 처리해야 하는지 또는 추가 교육을 수행해야 하는지 어떻게든 결정해야 합니다. 입력 시 실제로 사용할 예제를 제출하십시오. 테스트에 없는 경우 교육 중에 집을 표시하는 것은 의미가 없습니다. 또한 기차 안의 사진과 테스트도 같은 방식으로 처리해야 합니다.
그건 그렇고, 나는 자원이 있으면 파트너십을 위해 열려 있습니다. 반드시 자료는 아니지만 홍보 대상이나 이미 있는 것을 기반으로 추가 연구를 조직할 기회가 있습니다. 마찬가지로 무릎을 꿇고이 주제를 좋은 수준으로 올릴 수 없습니다. 다양한 분야의 진정한 전문가가 필요합니다.
프로필 링크 게시 텔레그램 채널에. 흥미롭네요.
일반적으로 그들은 모든 것을 시도하고 최상의 옵션을 선택한다고 말합니다. IMHO, 2개의 그리드, 각각은 자체 작업(고양이 또는 개)과 함께 작동하고 출구에 임계값을 설정합니다. 그런 다음 어떤 예가 최악으로 인식되는지, 처리해야 하는지 또는 추가 교육을 수행해야 하는지 어떻게든 결정해야 합니다. 입력 시 실제로 사용할 예제를 제출하십시오. 테스트에 없는 경우 교육 중에 집을 표시하는 것은 의미가 없습니다. 또한 기차 안의 사진과 테스트도 같은 방식으로 처리해야 합니다.
정확한 좌표가 있다면 사진의 프리즘을 통해 가격을 고려하는 이유. 가격과 시간. 관심 모델을 설명하는 일만 남았습니다. 그리고 그것들이 많기 때문에 선택적입니다. 기계는 훈련 없이도 100% 인식합니다.
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표시기의 신호는 월요일까지 일시 중지됩니다. "기록" 버튼으로 이동하여 신호가 어떻게 보이는지 확인하고 신경 신호음을 냅니다.
일반적으로 그들은 1. 모든 것을 시도 하고 최상의 옵션을 선택합니다. IMHO, 2 그리드, 2. 각각은 자체 작업 (고양이 또는 개)과 함께 작동하고 출구에 임계값을 설정합니다. 그런 다음 어떤 예가 최악으로 인식되는지, 처리해야 하는지 또는 추가 교육을 수행해야 하는지 어떻게든 결정해야 합니다. 입구에서 3. 실습에 사용할 예제를 제출 하십시오. 테스트에 있지 않은 경우 훈련 중에 집을 보여주는 것은 의미가 없습니다. 또한 기차 안의 사진과 테스트도 같은 방식으로 처리해야 합니다.
2. 시도했는데 더 나빠졌습니다.
3. 그리고 그녀가 사용하는 것을 찾는 방법 ??? 블랙박스라서 다 제출합니다.
정확한 좌표가 있다면 사진의 프리즘을 통해 가격을 고려하는 이유. 가격과 시간. 관심 모델을 설명하는 일만 남았습니다. 그리고 그것들이 많기 때문에 선택적입니다. 기계는 훈련 없이도 100% 인식합니다.
질문은 고양이와 개에 관한 것이었습니다. 따라서 네트워크 그래픽 분석을 시도하도록 가르칠 수 있습니다.
정확한 좌표가 있다면 사진의 프리즘을 통해 가격을 고려하는 이유. 가격과 시간. 관심 모델을 설명하는 일만 남았습니다. 그리고 그것들이 많기 때문에 선택적입니다. 기계는 훈련 없이도 100% 인식합니다.
질문은 고양이와 개에 관한 것이었습니다. 따라서 네트워크 그래픽 분석을 가르치려고 할 수 있습니다.
아마도 네트워크 스크린샷을 표시할 수 있지만 최적화 후에도 여전히 열기, 닫기, 높음, 낮음이 표시됩니다.