我试图在生成的数据上在Tensorflow中创建一个非常简单的二进制分类器。
我从两个独立的正态分布中生成随机数据。然后,如果结果数据小于或大于一个数字,则将其分类为二进制类。
理想情况下,A将是两个法线中间的一个截止点。例如,如果我的数据是由N(1,1) + N(-1,1)生成的,那么A应该是大约0。
我遇到了一个“没有为任何变量提供梯度.”错误。具体地说:
No gradients provided for any variable: ((None, <tensorflow.python.ops.variables.Variable object at 0x7fd9e3fae710&
我是一名学生,现在我正在研究文本分类。我读过几篇关于这方面的论文。但我刚刚发现这么多人使用朴素贝叶斯分类器。
i have 4 class to classify.
and i read that SVM can only classify thing into 2 class,..yes/no 1/0
除了NBC算法之外,是否有任何算法来构建分类器,将数据分离成两个以上的类?
我几乎读过大多数类似的问题,但我还没有找到我的问题的答案。
假设我们有四个不同标签/类的n样本,即A、B、C和D。我们训练了两个分类器:
First classifier:我们训练多类分类器,将数据中的样本分类为四类中的一种。假设模型的精度是%x。
Second classifier:现在,假设我们所关心的是,如果一个样本是A或者不是A,那么我们会训练一个二进制分类器,用于将样本分类为A或非A。假设这个模型的精度是%y。
我的问题是,我们是否可以比较x和y来衡量分类器在分类A上的性能?换句话说,多类分类器的高性能是否意味着该分类器也能够识别具有高性能的单个类?
现实世界的例子是,我在一个包含四
我正在尝试在安卓应用程序中使用经过预先训练的TensorFlow Lite模型。
我从下载了TensorFlow Lite的图像分类示例应用程序
我在所有四个模型分类器文件中更改了下面的代码
protected String getModelPath() {
// you can download this file from
// see build.gradle for where to obtain this file. It should be auto
// downloaded into assets.
//return "mobilenet_v1_
Keras二进制分类器教程示例只提供了50%的验证精度。对于二值分类,未经训练的分类器本身可以获得近50%的分类精度.
这个例子直接来自于
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow_core.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
np.random.seed(10)
# Genera