如何改善接收训练样本的运行时间？
改善接收训练样本的运行时间可以通过以下几个方面进行优化：
- 数据预处理：在接收训练样本之前，可以对数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、归一化、特征选择等操作，以减少训练样本的数量和复杂度，从而提高运行时间。
- 并行计算：利用并行计算的能力，可以将训练样本的处理任务分解为多个子任务，并同时进行处理，以加快运行时间。可以使用多线程、多进程或分布式计算等技术来实现并行计算。
- 硬件优化：选择适合训练样本处理的硬件设备，如使用高性能的CPU、GPU或FPGA等加速器，以提高处理速度。此外，合理配置硬件资源，如增加内存容量、使用高速硬盘等，也可以改善运行时间。
- 算法优化：选择高效的算法和数据结构，以减少运算量和内存占用。可以通过优化算法的时间复杂度、空间复杂度或使用近似算法等方式来改善运行时间。
- 分布式计算：将训练样本的处理任务分布到多台计算机或服务器上进行并行处理，以提高处理速度。可以使用分布式计算框架如Apache Hadoop、Apache Spark等来实现分布式计算。
- 缓存机制：利用缓存技术，将已处理的训练样本结果缓存起来，避免重复计算，从而减少运行时间。可以使用内存缓存、磁盘缓存或分布式缓存等方式来实现缓存机制。
- 网络优化：优化网络通信的性能，减少数据传输的延迟和带宽占用。可以使用压缩算法、数据分片、数据压缩等技术来减少数据传输量，从而提高运行时间。
- 资源调度：合理调度计算资源，根据训练样本的处理需求和优先级，动态分配计算资源，以提高运行时间。可以使用资源管理工具如Kubernetes、Docker等来实现资源调度。
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相关·内容
每一个，时间复杂度是
描述运行算法所需时间的计算复杂性。
时间复杂度通常用大O表示法表示，通常是
当谈到时间复杂性时，这个使用了一个术语"TDFnlogn“。
nlogn可能
"TDFnlogn“是什么意思？
浏览 0提问于2019-05-07得票数 0
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我有一个问题，如何使带有传感器的微控制器学习传感器检测到的行为，并使控制更智能。例如，一个人很少的办公室，有运动检测控制的灯光，以节省能源。当灯开关打开灯时，如果在过去10分钟内未检测到任何运动，灯将在10分钟内自动关闭。有时，人们在办公室静静地坐着不动超过10分钟，灯被定时器关掉。人们不得不挥挥手才能打开灯，这很烦人。如何制造一个动作感应器来了解人们的行为，让人们在上班时间不需要经常挥手？
如果使用神经网络来解决问题，如何对输入/输出数据进行建模？如果不使用NN，有没有更简单、更好的方法来解决这个问题？
这类问题是其他领域的一般性问题吗？
浏览 1提问于2015-03-30得票数 0
1回答
据我所知，神经网络的基本原理是有几个输入、权重和输出。可能有隐藏的层，增加了整个事情的复杂性。
如果我有100个输入，5个隐藏层和一个输出(是或否)，大概会有很多连接。在100^5的某个地方。通过梯度下降进行反向传播似乎需要很长时间。
如何以并行(并发)的方式设置反向传播以利用多核处理器(或多个处理器)。
这是一个语言不可知论的问题，因为我只是试图理解结构。
浏览 5提问于2015-02-20得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个包含不同天数的策略的数据集。与运行天数较少的策略相比，运行时间更长的策略必须具有更高的权重。在python中的基于树的模型中，有什么方法可以做到吗？特别是决策树模型。
每一条保单都是一行。
谢谢,
浏览 12提问于2022-06-08得票数 1
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我的数据是多类、多标签类型的，我计划总共有100个输出类。
我对模型的输入X是音频数据，我的y是一个单热编码的numpy数组，有100个列显示一个1来指示相应的类(例如y = [0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 ...)。
model = Sequential()
model.add(...) # more layers ... CNN ...
model.add(...) # more layers ... LSTM ...
model.add(Dense(512, input_dim=n_inputs, kernel_initializer=&
浏览 0提问于2021-08-01得票数 0
有没有办法在keras中编写一个自定义的MSE损失函数？ 我的训练样本是k x n输入的横截面数据，我的输出是时间t的k x 1，但t的范围是t-1到t-120 (横截面数据的每月时间戳)。 我想写一个自定义的MSE损失函数，它本质上对训练样本t-120赋予较低的权重，而对训练样本t-1赋予较高的权重。 有没有办法做到这一点？ 下面是在keras中编写自定义损失函数的一些简单代码。 def my_loss_fn(y_true, y_pred):
squared_difference = tf.square(y_true - y_pred)
return tf.reduce_
浏览 13提问于2021-05-07得票数 0
1回答
我的问题很简单。我想发送一个带有松弛消息的链接/按钮，当接收者单击该链接时，它会调用一个api来执行某些任务。这是我的代码：
$msg = "hey! click to approve <a href='http://api2342.in/API/api.php'>Approve</a>";
self::sendSlackMessage($slackId,$msg);
我有这个sendSlackMessage API来向Slack用户发送一条消息，该用户接收两个参数，并且运行良好。我只需要弄清楚如何发送一个链接来调用API来执行特定的任务
浏览 0提问于2018-04-02得票数 2
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我有一个用于分类的神经网络工作模型。目前，我已经应用交叉熵来计算测试结果(模型输出)和条件结果(真实输出)之间的误差。该模型用于二进制分类，但将被扩展为处理多个类。到目前为止，使用MATLAB中的交叉熵计算了误差：
err = sum( y.*log(h(x)) + (1-y).*log(1-h(x)) )
我希望模型的执行方式能够分类或检测更多的假阳性，然后是假阴性。我知道有所谓的混淆矩阵，在这里我可以指定所有内容，但我不知道这如何与错误计算相对应。(欢迎任何建议:)
干杯!
浏览 1提问于2013-10-24得票数 1
1回答
目前，我正试图用Keras实现的LSTM来进行时间序列预测。
我试着训练一个LSTM模型，里面有10000个样本，在测试中有2500个样本。我用的批号是30。
现在，我正在尝试训练完全相同的模型，但是使用更多的数据来训练。我有10万份样本的培训，25000份样本的测试。
当使用大数据集时，一个时代的时间乘以100。
即使我有更多的数据，批量大小是相同的，所以培训不应该花费更多的时间。这是否有可能是计算火车和测试数据的损失，这需要很长时间(这里使用了所有的数据)？
关于批次大小:我应该把它放高一点，因为我有更多的数据吗？
编辑1
我试着改变批次的大小，然后放一个更大的。当我这样做的时候，训练的时
浏览 11提问于2017-03-08得票数 3
1回答
我一直在教自己Weka，并且已经学会了如何构建模型并从中获取预测(使用CLI的预测)。
当我从先前构建的模型对数据集运行预测时，我会得到一个列，即“预测”，也称为对预测的每个实例的预测信心。
我知道百分之信心意味着什么，但我所有的预测不都应该是我的Weka模型的准确性吗？
另外，如果我有一个准确率为90%的J48决策树分类器，那么使用该模型的每个分类实例不是都有90%的预测置信度吗？
谁知道这个百分比的置信度是如何计算的，或者当我告诉别人我的模型时，我应该如何阅读错误预测和模型的准确性？谢谢
浏览 1提问于2012-06-18得票数 1
1回答
epoll与发送滞后
、、、
我使用Linux64位Linux scv 3.2.0-39-generic #62-Ubuntu SMP Thu Feb 28 00:28:53 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux，有两个进程使用在同一个物理主机上运行的套接字。
一个进程(A)发送TCP/IP套接字(在主机相同的情况下将是本地套接字)发送以下数据：
276字节
16个字节
这是在0.000023秒的表单进程A中完成的。数据正在被发送，调用2次send套接字API。
另一个进程(B)，使用epoll_wait(efd, events, 10, 5)通过epoll接收数据
浏览 0提问于2013-04-01得票数 2
1回答
为了检查吞吐量，我修改了蓝牙聊天示例。
，我在UI中提供了一个发送按钮，其中发送了一些预定义的no。将字节发送到服务器套接字并等待AcknowledgementThe，ServerSocket等待某些字符串，一旦获得数据，它将通过发送Acknowledgement.来回复。
在这里，关于这个问题，我计算如下。
I记录数据发送时的开始时间。在接收确认时记录结束时间。因此吞吐量将被(发送的数据大小+ ack接收到的大小)/时间占用。
研究结果如下：
dataSent(KB)-------------------Throughput(Kilo位每秒)
1KB
浏览 2提问于2011-10-18得票数 3
1回答
问题
我想训练一个keras2神经网络(theano后端)与数据的可变相关性。这意味着有些样本比其他样品更不重要。他们对训练的影响比其他人要小。但是，我不能简单地完全忽略它们(我有一个进入Conv1D层的时间序列)。
问题
在培训过程中，我如何告诉keras对某些训练数据样本进行加权？
Idea
我正在考虑定义一个自己的，它将y_true、y_pred和y_weight作为第三个参数。类似于：
def mean_squared_error_weighted(y_true, y_pred, y_weight):
return y_weight * K.mean(K.square(y_pr
浏览 0提问于2018-02-17得票数 5
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环境：
运行在Amazon Linux上的Apache Ignite2.4。VM是16CPU/122 VM。空间很大。12 of eachcacheMode = PARTITIONEDbackups = 0OnheapCacheEnabled = trueatomicityMode = ATOMICrebalacneMode = SYNCrebalanceBatchSize = 1MBcopyOnread = falserebalanceThrottle = 0rebalanceThreadPoolSize = 4的5节点
基本上，我们有一个进程，它在启动时填充缓存，然后从Kafka接收定期更
浏览 106提问于2018-05-09得票数 1
1回答
我有这种与内核svm相关的混淆。我看过，使用内核svm，保留的支持向量数量很大。这就是为什么它很难训练，而且很费时。我不明白这部分为什么很难优化。好的，我可以说有噪声的数据需要大量的支持向量。但这和训练时间有什么关系。
另外，我还读到了另一个，他们试图将非线性支持向量机内核转换为线性支持向量机内核。在线性核的情况下，它只是原始特征本身的点乘积。但在非线性的情况下，则是RBF等。我不明白他们所说的“操纵内核矩阵会造成巨大的计算瓶颈”。据我所知，核矩阵是静态的，不是吗。对于线性核，它只是原始特征的点乘积。在径向基函数的情况下，它使用高斯核。所以我只需要计算一次，然后我就完成了，不是吗。那么操纵和瓶
浏览 4提问于2013-04-13得票数 2
1回答
加入到以后的事件
、、
考虑一个跨多个进程或线程的Python脚本(我还没有决定哪一个，我还在试验)。我想加入所有进程/线程产生的时间比它们创建的时间晚。为此，我使用一个列表作为线程池：
pool = []
for job in jobs:
j = Process(target=some_Function, args=(some_Arg, ))
j.start()
pool.append(j)
# Lots of code
for p in pool:
p.join()
do_Right_Before_Exiting()
sys.exit()
这种方法的问题是，有很多很多进程，
浏览 2提问于2013-09-17得票数 0
1回答
考虑一个从训练集中训练的机器学习算法，在PAC学习模型的帮助下，我们得到了所需训练样本大小的界限，因此误差受到限制的概率(由epsilon)是有界的(由Δ)。
关于计算(时间)复杂性，PAC学习模型说了些什么。假设一个学习算法有更多的时间(比如更多的迭代)，那么误差和误差有限的概率是如何变化的
作为一种需要一小时训练的学习算法，在金融预测问题中没有实际意义。我需要的是性能如何随着算法时间的变化而变化，无论是在误差界和误差有界的概率方面。
浏览 1提问于2011-06-28得票数 0
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我试图在参数搜索中传递normalize，以便将它传递给GridSearchCV。我收到了一个警告，即规范化是贬值的，我应该使用StandardScalar。我不能仅仅将StandardScalar添加到管道中，因为当我希望它被应用一次而不是第二次应用时，这会一直应用它。
这是我的密码：
'params': {
'normalize': [True, False]
}
如何在这里使用StandardScalar而不是normalize
浏览 2提问于2022-11-01得票数 0
1回答
我读过mongodb切分指南，但我不确定哪种类型的切分键适合我的应用程序。欢迎任何建议。
我的应用程序是一个庞大的网络事件数据库。每个文档都有一个时间字段和一些与网络相关的值，如IP地址和端口号。我的插入率是每秒钟100到1000项.根据我对单个单神的经验，一个碎片对这个插入率没有问题。
但我在海量数据上广泛使用了聚合框架。所有的聚合都有一个时限-即大多是最近的一个月或最近的一周。我在一个单点单神上测试了聚合，当插入关闭时，响应时间为5分钟的查询可能需要长达两个小时的时间，如果激活每秒200次插入。
我可以通过分片来改善mongodb聚合查询响应时间吗？
如果是，我认为我必须使用时间作为切分键
浏览 4提问于2014-02-25得票数 1
1回答
我已经看到了不同的套接字方法，并希望使用一些更新的(.Net 4.5及以上版本)/easier来维护和阅读。
客户接收方法的基本要求：
( 1)必须连续连接到服务器(并等待消息24/7)
2)在此期间尽量减少资源
3)服务器响应将被处理并显示到Win窗体中。
4)正确检测插座是否断开，是否需要重新连接
我的首选是有一个基于任务的异步模式(TAP)示例，它可以处理多条消息，但不需要一段时间(真)来占用CPU时间。对于我想做的事情，有什么好的具体例子吗？
本文：与我所想的大致相同，但我想我会征求一些意见和例子。SignalR不是那篇文章中建议的选择。
浏览 2提问于2017-08-02得票数 0
我和Netty一起开发了一个基于tcp/ip协议栈的自定义协议服务器。写这篇文章是一种乐趣。
现在我正在测试性能。我在netty上编写了一个测试应用程序，它简单地将大量“客户端”(20.000+)连接到服务器(在每次引导连接之后使用Thread.wait(1)进行循环)。一旦连接了客户端通道，它就会向服务器发送登录请求，服务器会检查帐户并发送登录响应。
整体性能看起来还不错。所有客户端的登录时间都低于60秒。但不太好的是每个连接的等待时间分布。我有非常快的登录和非常慢的登录。在整个测试时间内变化从9ms到40.000ms。是否可以在请求通道(Fifo)之间共享等待时间？
我测量了很多重要的时间
浏览 1提问于2011-11-30得票数 2
1回答
我使用的是单音过采样，我的训练样本中的事件率是4%。结果在训练样本中得到了很好的验证，但在保持样本中没有很好的验证。对于Perc.Over和Perc.Under，我尝试过不同的组合。
如何选择Perc.Over和Perc的号码。在……下面
如何确保它在保存样本中也能很好地验证。
浏览 2提问于2015-05-13得票数 0
1回答
我有7类图像，我需要分类。每个类都有不同数量的样本。
75张图片
70幅图像
98幅图像
182幅图像
146幅图像
197幅图像
150幅图像
最后，我删除了所有类中的所有图像，直到70幅图像(50次培训和20次验证)。使用Keras、生成器和flow_from_directory方法，我能够对它们进行分类，但很明显，我不会获得很好的精度。我有个计划以后再增加数据。
我的问题是，我是否可以使用flow_from_directory方法为每个类使用不同数量的培训数据？这种方法有什么潜在的缺点吗？
例如：
55次培训- 20次验证
50次培训- 20次
浏览 5提问于2017-02-15得票数 2
1回答
for i in range(k):
print('processing fold #', i)
val_data = train_data[i * num_val_samples: (i + 1) * num_val_samples]
val_targets = train_targets[i * num_val_samples: (i + 1) * num_val_samples]
partial_train_data = np.concatenate([train_data[:i * num_val_samp
浏览 3提问于2020-06-17得票数 1
回答已采纳
我正在训练一个用于图像语义分割的CNN U-网模型，但是训练损失似乎以比验证损失更快的速度下降，这正常吗？
我用了0.002的损失
培训和验证的损失可以从下面的图像中看到：
浏览 3提问于2020-08-07得票数 3
回答已采纳
我有一个服务器，它以100 of的采样率连续发送数据块(样本)。我的客户接收到它，并对样本执行一些计算，以直观地显示实时跟踪，然后接收下一个样本，依此类推。从接收和计算到接收下一个样本所需的时间是0.1s。
这意味着，如果我没有错的话，我在样本之间缺少。如何更改代码，以便我接收“所有样本”并执行计算，以便启用实时跟踪？
提前谢谢你！
浏览 5提问于2020-07-07得票数 0
我知道它还处于测试阶段，但如果有人看到大型C++应用程序的链接时间有任何改善，我仍然很感兴趣。
我自己做了一些测试，但我没有走得太远:我只得到了我们的底层代码来编译和运行。中间层的东西给出了奇怪的C++库错误，这些错误不是几个小时的谷歌和摆弄就能修复的。因此，在我继续这条赛道之前，我想知道是否有任何机会减少我们的+- 1m30s链接时间。
浏览 0提问于2009-12-08得票数 1
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我是deeplearning4j库的新手，但我对神经网络有一定的总体经验。
我正在尝试训练一个递归神经网络(特别是LSTM )，它应该能够实时检测音乐中的节拍。到目前为止，我在deeplearning4j中发现的所有使用递归神经网络的示例都使用从文件中读取训练数据的阅读器。因为我想通过麦克风实时录制音乐，所以我无法读取一些预先生成的文件，所以输入到神经网络的数据是由我的应用程序实时生成的。
这是我用来生成我的网络的代码：
NeuralNetConfiguration.ListBuilder builder = new NeuralNetConfiguration.Builder()
浏览 1提问于2016-06-16得票数 2
1回答
我是一个来自斐济的可培训weka分段插件的基本用户。我想知道ROC曲线是如何评估固定森林分类器的性能的？因为我在曲线上有几个点，从概念上讲，每个点代表每个像素是如何计算的？它是否评估分配给每个像素的概率？或者分配给每个像素的概率与ROC曲线无关？格茨！娜塔莉亚
浏览 31提问于2017-02-01得票数 0
1回答
我已经构建了一个数据集，我想把它传递给oder中经过预先训练的模型来执行一些预测。我正在寻找一些步骤/过程来指导我在这方面。我应该细调吗?如果是这样的话，我应该调整什么？还有别的办法吗？
如有任何帮助，我们将不胜感激:)
浏览 0提问于2021-08-07得票数 0
因此，我将Firestore数据库的位置设置为asia-south-1，假设我现在开始接收来自美国和印度的用户，我将如何为这两个具有较低延迟的组提供服务？
浏览 51提问于2021-10-17得票数 0
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1回答
我是数据科学领域的新手。我想在一个有500k行和81列的数据集上使用SVM训练一个模型。
到目前为止，在SciPy中运行这个模型需要几个小时。我可以访问每个16核的100+计算节点，但不确定如何利用这一点，因为我缺乏应该如何运行这段支持向量机代码的知识。
有没有人能给我指个方向，告诉我该如何解决这个资源问题？
浏览 0提问于2016-11-23得票数 1
这就是我要做的：
用示例将HKWorkout对象保存在苹果手表上(工作正常)
选择苹果手表上的锻炼(很好)
过一段时间后，可以在相关的iPhone上选择锻炼(工作正常)
(打开苹果活动应用程序似乎让“过了一段时间”更快了)
现在我可以用iPhone应用程序删除锻炼(很好)
问题是:删除iPhone上的训练似乎没有传播回手表。因此，删除的锻炼仍然可以在手表上选择。
我希望删除会自动传播回手表。
是否有一种方法将删除从iPhone传播到手表？
还是我必须删除两次锻炼，在iPhone和手表上？
测试在iOS 9.1，watchOS 2.0.1，真正的硬件，而不是模拟器。
浏览 3提问于2015-11-15得票数 1
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火炬配料时应使用哪种尺寸的输入？
我有1000个训练样本，每个训练样本的维度是10*5。现在，我想将这些数据作为100个样本的批次输入到Sequencer中。
我应该如何组织我的输入？每批次输入的维度应该是100*10*5 (批次使用的第一维度)还是10*100*5 (批次使用的第二维度)？
希望您能链接到解释以下约定的相关文件。
容器和模块的约定会发生变化吗？
浏览 2提问于2016-07-13得票数 0
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1回答
我在研究一个时间系列的问题。我有(timesteps, features)，输出的长度是(timesteps,)。所有输出都是浮点数。但问题是我有不同时间步骤的训练样本。假设一个例子有1500个时间步长，那么它将输出1500维向量。另一个例子有1000个时间步骤，它将有1000个维度的输出。
我正在寻找一种方法来训练这样一种模式使用角。
浏览 0提问于2020-11-14得票数 1
设置：
带KVM/qemu虚拟机运行Ubuntu18.04.1的Fedora 30。
(这个设置是因为我想在我的Fedora 30上运行RStudio，它只是在新的图形子系统中的某个地方运行--但是在Ubuntu中运行得很好)。
问题：
当RStudio运行时，VM中的复制和粘贴是一个正确的皮塔。
VM启动后，主机和VM之间的复制粘贴工作正常，VM内部的复制粘贴也运行良好(例如，KWrite到KWrite)。
一旦RStudio在VM中启动，复制和粘贴最初会继续工作(几次)，但很快就会开始“锁定”。这既适用于RStudio和KWrite，也适用于-VM和主机到VM复制和粘贴。VM中的接收过程冻
浏览 0提问于2019-10-16得票数 1
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我正在建立一个带有Keras的神经网络来预测一个复杂电路的电压输出，它是基于已知的电流注入在不同的输入节点上的。到目前为止，这个模型是一个简单的ConvLSTM模型，它产生了相当好的预测。问题是，我需要根据地面真实电压的初始50 ms和已知的电流注入来预测毫秒时间尺度上的几分钟电压输出，因此随着时间的推移，模型开始依赖于它自己的预测，因此预测误差合成。我可以测量系统的行为来获得训练数据集，但是它真的很慢，因此需要一个NN。
在我目前的mdoel中，当电流输入每毫秒发生变化时，我只能及时预测下一个电压值，因此长期预测是不可行的。我想要做的是建立一个模型，以50毫秒的地面真实训练电压，60毫秒的电
浏览 3提问于2020-08-04得票数 0
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2回答
我有一个时间序列的特性x_1,x_2,x_3,...,x_n。我想为每个时间步骤做一个预测y_1,y_2,y_3,...,y_n。然而，在我的培训数据中，一些y可以是nan。我想让fit忽略这些(即这对测量的y和预测的y的成本为零)。我目前正在通过Keras使用tensorflow。
标签的掩蔽层有相似之处吗？我目前正在通过Keras使用tensorflow。或者，也许可以改变损失函数，但我不知道如何改变，特别是在保持数值效率的同时。
浏览 0提问于2019-12-09得票数 2
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我已经看到并使用曲线图来测量性能(例如:准确性等)。但我也看到过某些论文讨论了训练样本数量对准确性性能的影响。我应该如何使用keras或其他常见的深度学习库来生成这样的图形？ 这是一种公平比较几个模型达到令人满意的性能所需的训练样本数量的方法吗？
浏览 22提问于2020-02-01得票数 0
1回答
基于吴家富关于内核的讲座，
您使用训练样本(称为地标l)，并在预测期间使用它们来构造给定样本的高维表示。
📷
X (f)的这个新表示被乘以w作为最后的预测。
如果我要实现这一点，这是否意味着我需要存储所有的培训样本？(我想我需要它们来实现训练和预测逻辑)
我的直觉告诉我还有更多的东西，因为储存每一个训练样本对我来说都是无稽之谈。内核的预测是如何在现实中实现的？
浏览 0提问于2022-09-19得票数 2
我生成了一个训练神经网络的张量，输入的大小是[batch_size, max_time_step, num_features]，但是由于多个训练样本没有相同的time_step，所以我在训练样本的末尾填充了零来匹配训练样本，该训练样本具有该特定批的max_time_step。然而，train_seq_len具有一维向量[batch_size]中每个输入样本的实际time_step值。对于标签，它们存在于形状为[batch_size, max_label_size]的稀疏张量中，其中小于max_label_size的标签向量被填充为零。
我的问题是对于tf.nn.ctc_loss(inputs,
浏览 1提问于2017-03-23得票数 2
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1回答
我有点误解了如何为我的数据创建一个简单的序列。
这些数据有以下几个方面：
X_train.shape
(2369, 12)
y_train.shape
(2369,)
X_test.shape
(592, 12)
y_test.shape
(592,)
我就是这样创建模型的：
batch_size = 128
nb_epoch = 20
in_out_neurons = X_train.shape[1]
dimof_middle = 100
model = Sequential()
model.add(Dense(batch_size, batch_input_shape=(None
浏览 0提问于2016-06-13得票数 2
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1回答
1)我想在twitter上进行情绪分析。所以，我选择使用datumbox-framework.我有点怀疑我的训练样本的大小应该是多少？&如果我正在收集积极、消极、中立的训练样本，我应该对所有的训练样本保持相同的大小吗？(也就是说，我可以收集10个pos，5个neg，15个中性作为我的训练集，或者我应该在我的训练集中收集和维护所有相同大小的pos=10;neg=10;neutral=10 )算法。是海军 Bayes。
2)培训数据集是否有规模限制？
浏览 0提问于2016-06-09得票数 0
1回答
文字注释过程，质量与数量？
、、、、
我有一个关于注释文本数据以便分类的问题。
假设我们有十名志愿者，他们将要在标签A或B中标注大量文本，他们可能没有时间检查所有的文本样本，但至少有相当一部分。
我们应该集中精力为每个注解器生成新的样本吗？(他们从未看到与任何其他注解器相同的文本样本)(数量方法)。
或者所有注解者都应该看到相同的样本，并考虑注解者协议？(质量办法)。
思想，
会产生比2更多的独特样本(为分类器提供更多的训练样本)--并希望在特征提取部分，有用的特征将自行出现。
会产生不那么独特的样本，但要考虑到注解者的协议。(分类器的训练样本较少，但质量较高)
浏览 0提问于2017-10-30得票数 2
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我在我的个人笔记本电脑上使用python3.8运行了一个自我实现的算法。它的运行时间超过5分钟，而其他人似乎可以在2分钟或更短的时间内运行它。
我有一台旧笔记本电脑。这对我的运行时有重大影响吗？
浏览 0提问于2021-05-24得票数 0
目前，我可以检索在我的训练样本上生长的每个节点的ID，我的测试样本的每一行最有可能属于：
tree.tree_.apply(np.array(X_test).astype(np.float32))，其中X_test表示决策树的输入。
但是，对于我生长的树的每一片叶子，我希望获得其中包含的训练样本的in。这样我就可以知道哪个训练样本与一个测试输入最相似。
浏览 1提问于2015-11-05得票数 3
1回答
我有一个名为charMatrixList的矩阵列表，长度为40744。我将此列表转换为numpy数组，其形状变为(40744,32,30)。该numpy数组被作为输入传递给神经网络。 当作为输入传递到Conv2D层时，我得到的错误与LSTM层输出的形状有关。 from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding,LSTM,Flatten,Conv2D,Reshape
import numpy as np
def phase22(charMatrixList ):
model = Sequen
浏览 27提问于2019-06-08得票数 0
我正在考虑在所有相同值的数组上运行快速排序的情况，例如：
[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1.......1]
这个场景中的运行时间是O(n^2)，这是正确的吗？
浏览 2提问于2015-10-25得票数 0
我在MinGW的Win7 (旗舰版- x64)上运行Git守护程序。当我第一次启动守护进程时(就像上次重启后它第一次运行时一样)，我可以从远程计算机上执行服务器上的任何命令，而不会发生任何事件。
但是，过一段时间后，命令将失败，并返回fatal: read error: Connection reset by peer。我尝试重新启动守护进程，重新启动到网络的连接，以及禁用和启用无线适配器。唯一的解决方案是重新启动。
我打开了详细功能，守护进程可以看到传入的连接。从输出看，服务器似乎可以正常处理命令：
[7232] Connection from 192.168.2.169:60163
[72
浏览 11提问于2012-06-06得票数 0
之前，我实现了2个CNN模型(Resnet50v2和inceptionResNetv2)，数据集包含3662张图像。在Google colab的训练和验证过程中，这两种方法都工作得很好。现在我再次重新运行完全相同的代码，每个时期的训练样本本身减少到每个时期只有92个样本(在2929个/时期之前)。两个型号使用不同的笔记本，它们现在都是这样的。 我想这可能是因为内存有限(在使用google colab一个月后，它似乎减少了一半)，所以我升级到了25G内存的Colab pro。这并不能解决问题。 有没有人有同样的问题？任何人都能给出一个线索，可能是什么原因和解决方案？非常感谢！ 以下是工作流程末
浏览 10提问于2020-04-01得票数 1
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