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医学影像深度学习知识点总结

设定监视值不再发生改善前允许训练的最大次数。:在模型达到最好效果的时候停止训练。设定一个监视值(monitor)

#深度学习#人工智能#机器学习
brainnet viewer画脑区位置示意图

Matlab2018b\toolbox\BrainNetViewer下。进入软件之后先载入背景和脑图谱,然后再调整脑区和颜色。可以添加node和edge。

罗技 Logitech G-HUB打不开一直转圈

可将这几个文件的快捷方式发送至同一文件夹内,方便快捷打开。接下来进入Logitech G-HUB安装目录,一般在。打开任务管理器,然后关闭。

#windows
怎样将本地代码上传到github

问题描述:想要把自己的本地代码备份/分享到github上方法步骤:1.本地安装git工具到电脑,下载地址:Git工具下载完成后,设置安装位置,一路点击继续即可。2.回到电脑桌面(快捷键win+D),单击鼠标右键,会出现两个Git相关的菜单,选择"Git Bash here"。3.接着会弹出一个命令窗口利用cd 命令进入本地代码所在的位置例如:cd F:\Git ,后面是我本地代码保存的地方ps:在

#git#github
卷积神经网络中的自适应池化

自适应池化(Adaptive Pooling)是深度学习中常用的一种池化操作,它能够根据目标输出尺寸自动调整池化窗口的大小和步长,以保证输出特征图的尺寸符合指定的大小。与普通池化(如最大池化、平均池化)不同,普通池化需要手动设置窗口大小和步长,而自适应池化只需要指定输出尺寸即可。自适应池化能够根据输入特征图的大小和期望的输出尺寸,自动计算池化窗口的大小和步长,从而无需手动指定这些参数。这种灵活性使

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#cnn#人工智能#神经网络
利用深度学习进行时间序列分类

问题描述:有一批tsv格式(或csv格式)的时间序列数据和标签,需要搭建神经网络对其进行分类。语言:python数据:数据为tsv格式,可以用excel打开,第0列为类别,第1列往后为时间序列数据程序代码:...

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#深度学习
深度学习中的TTA(Test Time Augmentation)--测试时数据增强技术

定义:TTA(Test Time Augmentation):测试时数据增强方法:测试时将原始数据做不同形式的增强,然后取结果的平均值作为最终结果作用:可以进一步提升最终结果的精度原因:如果只对图像做一种增强时,采用的变换可能会使图像关键信息(即特征)丢失,比如在对图像做剪切变换时,可能会把关键特征丢掉.例如在这个狗狗识别的场景中,我们选出预测错误的样本进行查看:进一步找出原因可以发...

如何搜索多个PDF文件中的关键字?

把这些需要搜索的PDF放在同一个文件夹里面,任意打开一个PDF,编辑——高级搜索——所有PDF位于。就可以搜索这个文件夹下所有的PDF内容。

AAL3脑图谱(自动解剖标记图谱第三版)各个脑区中英文对照及脑区坐标

相关链接:AAL图谱各个脑区坐标AAL脑图谱中文名称及英文全称AAL脑模板各个脑区的解剖分类和功能分类

用于图像分割结果评估的性能指标

性能指标分为IoU,Dice 系数等在介绍性能指标之前,首先要了解混淆矩阵的概念:在混淆矩阵中,prediction代表预测值,相当于测试集的结果(不一定是正确的)Actual代表真实标签(相当于金标准ground truth)有两个指标分别为Precision(精确率,查准率)和 Recall(召回率,查全率)其中:Precision代表预测结果的准确性Recall代表预测...

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