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Inception网络是CNN发展史上一个重要的里程碑。在Inception出现之前,大部分流行CNN仅仅是把卷积层堆叠得越来越多,使网络越来越深,以此希望能够得到更好的性能。
混淆矩阵是一种特定的表格布局,用于可视化监督学习算法的性能,特别是分类算法。在这个矩阵中,每一行代表实际类别,每一列代表预测类别。矩阵的每个单元格则包含了在该实际类别和预测类别下的样本数量。通过混淆矩阵,我们不仅可以计算出诸如准确度、精确度和召回率等评估指标,还可以更全面地了解模型在不同类别上的性能。混淆矩阵是可视化工具,特别用于监督学习,在无监督学习一般叫做匹配矩阵。在图像精度评价中,主要用于比
实验难度:适中实验过程中遇到的困难与解决办法:刚开始安装虚拟机和配置实验环境的时候,也遇到了不少报错,比如java环境配置,python库安装,ryu插件的安装,基本都是自己通过网上的教程,反复地去尝试,一步一步排除错误。因为是第一次用虚拟机,所以刚开始对各种操作都比较生疏,但经过这一次实验,变得更加熟练。开始做实验的时候,发生了棘手的问题,一个是重启系统后虚拟机启动时候报错,为了解决这个错误,花
Few-Shot Learning小样本分类问题 + 孪生网络 + 预训练与微调
OpenCV算法解析 - 最小二乘法&RANSAC思想
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