99999久久久久久亚洲,欧美人与禽猛交狂配,高清日韩av在线影院,一个人在线高清免费观看,啦啦啦在线视频免费观看www

熱線電話：13121318867

登錄
首頁大數(shù)據(jù)時代神經(jīng)網(wǎng)絡中難樣本和噪音樣本有什么區(qū)別？
神經(jīng)網(wǎng)絡中難樣本和噪音樣本有什么區(qū)別？
2023-04-07
收藏

在神經(jīng)網(wǎng)絡中，難樣本和噪音樣本是兩個重要的概念，它們在模型訓練和預測過程中起著不同的作用。

首先，噪音樣本是指在數(shù)據(jù)集中存在的不符合真實分布的異常、異常值或錯誤標注的數(shù)據(jù)樣本。這些樣本可能會對模型的性能造成負面影響，因為它們與真實情況不符，會使模型學習到錯誤的規(guī)律，從而降低模型的泛化能力。減少噪音樣本的影響，通常需要進行數(shù)據(jù)清洗、標注檢查等預處理工作。

與此相對的是，難樣本是指具有挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)樣本，例如極端情況、邊緣情況和復雜情況等。這些難以識別的樣本通常需要較高的模型復雜度和更多的訓練數(shù)據(jù)來捕捉它們的真實特征。難樣本的存在可以幫助模型學習更加魯棒和準確的特征，提高其泛化能力。在實際應用中，簡單易懂的數(shù)據(jù)集可能無法完全展現(xiàn)出目標場景的復雜性，因此，難樣本對于提高模型性能至關重要。

區(qū)分難樣本和噪音樣本的關鍵是它們對模型性能的影響。在訓練過程中，噪音樣本通常會導致模型的過擬合，并且可能會使模型在測試集上出現(xiàn)較差的泛化能力。相反，難樣本則有利于調(diào)整模型的參數(shù)，提高其魯棒性和泛化能力。

為了更好地處理難樣本和噪音樣本，在訓練過程中需要采取不同的方法。一種常見的方法是引入正則化技術(shù)，例如L1/L2正則化、dropout等，以減少噪音樣本對模型的影響；另一種方法是數(shù)據(jù)增強，增加數(shù)據(jù)集的多樣性，使模型更容易學習到復雜情況下的特征，從而更好地識別難樣本。

總之，難樣本和噪音樣本是神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程中必須要考慮的兩個重要概念。通過區(qū)分它們的影響和采用相應的方法來處理它們，可以提高模型的性能和泛化能力，從而更好地應用于實際場景。

數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼

若不方便掃碼，搜微信號：CDAshujufenxi

數(shù)據(jù)分析師資訊
更多

OK
客服在線
立即咨詢
客服在線
立即咨詢
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }