关于 猫女情迷水 成分【V:799.196.36.2】沮 的搜索结果,共9202
h****月 2019-10-11
类实验调参(chentiebang)
chentiebang + 类实验: 测试准确度提升到0.78默认num_epochs=2的测试准确度是0.63,num_epochs=40后,测试准确度提高到0.78
h****月 2019-10-11
类实验调参(storm_cloud)
【百度账号名:storm_cloud】+【实验调参过程及结果】类实验:准确率提升到0.76将num_epoch从2调整为5测试准确率从0.57提升到0.76提升了模型预测的稳定性
h****月 2019-10-11
类实验调参(zhuziying9)
【zhuziying9】+【实验调参过程及结果】在类实验中,使用默认的超参数,得到的结果是horse。经过调整轮为10,可以得到正确的结果(76%)
h****2 2019-10-25
类实验调参(cyfun06)
【cyfun06】+【狗实验调参】原来实验识别出来是cat调参把2改为4,识别出来是dog
h****2 2019-10-25
类实验调参(wudenggang0)
类实验--测试集准确率提高到0.82使用resnet_cifar10、20层 learning_rate 0. 005 BATCH_SIZE 32 epoch 30准确率达到0.82。
蒜****片 2019-02-23
支付功三天了还没有发货,很茫!
支付功已经三天,问客服不回答,一直让提供快递号,都没有发出来哪里来的快递号!
哈****大 2015-11-18
【参赛创意】性叫床声析器
性的娇喘声,判断是否高潮、是否是装出来的,广大男性福利。性的娇喘声,判断是否高潮、是否是装出来的,广大男性福利。
哈****大 2015-11-18
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性的娇喘声,判断是否高潮、是否是装出来的,广大男性福利。性的娇喘声,判断是否高潮、是否是装出来的,广大男性福利。
j****0 2015-11-11
【天马行空】绪波动
可以通过声音来判断用户的绪波动,甚至可以达到判断对方是否是说谎等一类功能
尚****坤 2015-09-28
纯属灌
域名服务这个版块没人气呀,百度新推出域名服务,肯定有活动,然后就可以把万网、新网的域名都转过来了,好期待。。。话说网址什么时候才能去www化,直接用顶级域名多好,有没有赞同的。。。
尚****坤 2015-09-28
纯属灌
域名服务这个版块没人气呀,百度新推出域名服务,肯定有活动,然后就可以把万网、新网的域名都转过来了,好期待。。。话说网址什么时候才能去www化,直接用顶级域名多好,有没有赞同的。。。
l****0 2015-11-09
【天马行空】语音心
在语音对话中,采集说话者的声音,析后获得说话者心指标:开心度,紧张度等。提示给对话双方,用于判断对方是否真诚,开心等。
l****0 2015-11-09
【天马行空】语音心
在语音对话中,采集说话者的声音,析后获得说话者心指标:开心度,紧张度等。提示给对话双方,用于判断对方是否真诚,开心等。
h****月 2019-10-11
析实验调参(wudenggang0)
1.默认使用CNN,需修改代码(否则step_id达到30即退出运行),每50次打印训练和测试结果,100次保存模型(防止太多输出结果)。另外本次实验使用GPU,加快运行速度。 2.修改epoch(从1改至5):一个epoch准确率就达到0.88,且基本稳定。 3.修改学习率(从0.002降至0.001,准确率无明显变化,略微升高至0.89,进一步将学习率降低至0.0002,训练速度降低,准确率无明显变化) 4.修改模型为双向LSTM后,默认学习率0.002,修改默认epoch至8,一个epoch后acc可以0.87两个epoch后基本为0.88。 5.下调学习率至0.001,增大BATCH_SIZE至256,效果不明显。 估计要优化模型才能进一步提升准确率。
j****0 2015-11-11
【天马行空】绪波动
可以通过声音来判断用户的绪波动,甚至可以达到判断对方是否是说谎等一类功能
h****月 2019-10-11
类实验调参(柚柚和柚头)
【百度账号名】 柚柚和柚头【实验调参过程及结果】 类实验--测试集准确率提高到0.81 深度学习的发展源于大数据,机器算力的迅猛发展以及优秀算法模型的出现迭代。在模型固定的况下,数据和算力是模型训练的重要前提,超参数则是模型训练过程中的关键点之一。 ResNet模型在ImageNet的图像类任务中已经超过人类的平,ResNet网络有非常庞大的参数数据,需要极大的算力进行训练,在本实验中使用2h的GPU算力去尽量调优模型。 超参数的调优大概有epochs,mini batch和learning rate。 在默认况使用num_epochs为2进行训练,测试集的准确率大概为0.62;将num_epochs提升到2h算力的极限接近40,测试集的准确率大概为0.79;将BATCH_SIZE提升到512后,测试集的准确率大概为0.71;将learning_rate降为0.0005后,测试集的准确率大概为0.73;将BATCH_SIZE降为到64后,测试集的准确率大概为0.81;将BATCH_SIZE降为到32后,测试集的准确率大概为0.81;将learning_rate降为0.0005和BATCH_SIZE降为到64后,测试集的准确率大概为0.77; 粗略理解(请大神们帮忙析下面理解是否正确)CIFAR10数据训练集拥有5W张图片,BATCH_SIZE越小代表一次epoch需要更多steps。例如BATCH_SIZE=128,就需要50000/128=391steps更多次的steps代表网络进参数行了更多次更新(进行更多次反向传播,参数梯度下降)。所以BATCH_SIZE降低后,同等时间下测试集的准确率反而提高了。
h****月 2019-10-11
类实验调参(hqh岁月)
hqh岁月+ 类实验: 测试准确度提升到0.82调整学习率0.01调整batchsize为256增大epoch次数
H****4 2017-12-08
duer控制
通过duer语音控制杯的颜色变化,温度显示,以及统计最近喝况,预测主人的身体状况。
H****4 2017-12-08
duer控制
通过duer语音控制杯的颜色变化,温度显示,以及统计最近喝况,预测主人的身体状况。
m****r 2015-11-23
独家享【Android ANR的析及析定位技术】
一、ANR是什么 简单说,通常就是App运行的时候,duang~卡住了,怎么搞都动不了。当卡住超过一定时间,Android系统认为这就是一次“ANR(Application Not Responding)” 具体说,在以下况发生时,会发生ANR(可能在不同ROM 中时间有所更改): 用户的输入在5s内没被App响应; BroadcastReceiver的onReceiver()超过10s; Service中各生命周期函数执行超过20s。 二、ANR必须死 用户在App的绝大部操作,都需要有App的主动回应,比如按下按钮之后按钮样式的改变、下拉滚动条内容的移动、加载资源时的进度条转转转,它们都是“操作-反馈”配对的模式。对于我们手机上最常见的触摸操作,0.1s的响应延迟已经有很明显的卡顿感了。而对于常见的ANR,用户至少要等5s以上! 发生了ANR,往往会弹出对话框,问用户是继续等待还是直接关掉: 相信几乎所有Android手机用户都见过这个然并卵的ANR对话框,但大部普通用户根本不知道这个对话框在讲什么,并且往往也只有关闭App。漫长的等待就给我看这个?从用户的体验看,就是心中
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