”多分类任务“ 的搜索结果

     特征提取：通过一系列的特征提取算法从图像中提取出代表图像信息的特征...支持向量机（Support Vector Machine, SVM）：是一种常用的监督学习算法，通过构建超平面将数据分成不同的类别，适用于二分类和多分类任务。

     基于支持向量机SVM的文本分类的实现1 SVM简介 支持向量机（SVM）算法被认为是文本分类中效果较为优秀的一种方法，它是一种建立在统计学习理论基础上的机器学习方法。该算法基于结构风险最小化原理，将数据集合压缩...

     承接上一篇LeNet网络模型的图像分类实践，本次我们再来认识一个新的网络模型：ResNet-50。不同网络模型之间的主要区别是神经网络层的深度和层与层之间的连接方式，正文内容我们就分析下使用ResNet-50进行图像分类有...

     广义线性模型：其中g()称为“联系函数”(link function)要使用回归来执行分类任务，只需考虑寻找一个联系函数将分类标记与线性回归得出的预测值联系起来即将预测值离散化，满足这种需求的最理想的g()函数为“单位跃...

     在二分类、多分类任务中通常使用交叉熵损失函数，即Pytorch中的CrossEntorpy，但是在多标签分类任务中使用的是BCEWithLogitsLoss函数。 BCEWithLogitsLoss与CrossEntorpy的不同之处在于计算样本所属类别概率值时使用...

     于MARL不同，它可以是单智能体多任务的情况，也可以是多智能体多任务的情况。 现在的深度强化学习领域虽然在很多特定任务上有着超越人类的表现，然而这些算法的共同特点是，一次只能训练一个任务，如果想要适应一个...

     MTCNN全拼：Multi-task convolutional neural network（多任务卷积神经网络），它的输出层是人脸BOX区域与五个人脸特征点，它是由三层网络架构组成：P-Net、R-Net、O-Net，每一层对应不同的工作。 工作流程 首先将...

     分类是一种重要的数据挖掘技术，其目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型（也常称作分类器），该模型能把未知类别的样本映射到给定的类别当中。 分类可描述如下：输入数据，或称训练集（TrainingSet）...

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