神經 網絡測試樣本集，【目標檢測】論文推薦——基于深度的目標檢測神經網絡原文:可伸縮對象檢測。深度卷積神經 網絡在包括ImageNet大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽(ILSVRC2012)在內的多項圖像識別基準測試上取得了最先進的性能。
在1、訓練集、驗證集和 測試集
big 數據的時代，我們目前的數據的量可能是幾百萬，所以驗證集和測試 set與數據 total的比值會趨于更小。因為驗證集的目的是驗證不同的算法，哪個算法更有效，所以驗證集要足夠大，能夠評估例如2個甚至10個不同的算法，快速判斷哪個算法更有效。比如我們有100萬數據，那么取10000數據，就足以評估并找出12個最好的算法。
假設我們有100萬件數據，其中10000件作為驗證集，10000件作為測試集，100萬里取10000件，比例為1%，即訓練集占98%，驗證集和測試集各占1%。對于數據超過百萬的應用，訓練集可以占99.5%，驗證和測試 set各占0.25%，或者驗證集占0.4%，測試 set占0.1%。另外，就算沒有測試 set也沒關系。測試 set的目的是對最終選定的神經-3/系統(tǒng)進行無偏估計。如果不需要無偏估計，可以不設置。
原文:(youonlylookonce)是繼RCNN和fasterRCNN之后的又一個地標目標檢測算法。Yolo在保持良好準確率的同時，解決了當時基于深度學習的檢測中的痛點速度問題。下圖是各種目標檢測系統(tǒng)的檢測性能對比:如果fasterRCNN真正實現(xiàn)了基于深度學習的端到端檢測，yolo則更進一步，將目標區(qū)域預測和目標類別判斷集成到單個神經 網絡模型中。
該置信度表示預測的框包含對象的置信度以及該框被預測的準確程度。其值計算如下:如果一個對象落在gridcell中，則第一項為1，否則為0。第二項是預測的boundingbox和實際的groundtruth之間的IoU值。
3、大 數據科學家需要掌握的幾種異常值檢測方法引言異常值的檢測和報警一直是業(yè)界非常關注的問題。自動準確地檢測系統(tǒng)的異常值，不僅可以節(jié)省大量的人力物力，而且可以盡早發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的異常情況，挽回不必要的損失。格推在Da 數據中也非常重視離群點檢測。比如運維部門的流量管理業(yè)務，格推很早就開始了離群點檢測的實踐，也因此積累了豐富的經驗。本文將從以下幾個方面介紹離群點檢測。
