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模型调参常见问题及Aadm优化器调参记录

优化器参数torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr ,eps=args.epsilon)epsilon从0.1到1e-06,测试auc从0.6到0.9太可怕了,torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr,weight_decay=0.0005)加入weight_decay又到0.68附近去掉weight_deca

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#sklearn#人工智能
基于图神经网络的知识追踪Graph-based Knowledge Tracing: Modeling Student Proficiency Using Graph Neural Network

Graph-based Knowledge Tracing: Modeling Student Proficiency Using Graph Neural Network基于图形的知识跟踪:基于图神经网络的学生能力建模首次将GNN应用于知识追踪,提出了一种基于GNN的知识跟踪方法,即基于图的知识跟踪。将知识结构转换为一个图,使我们能够将知识跟踪任务转化为GNN中的时间序列节点级分类问题。由于知识

卷积神经网络Conv2D参数说明 input_shape

keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initialize.

#深度学习
混凝土的强度预测(R语言 超详细完整代码介绍)神经网络+线性回归

任务背景在工程领域中,对建筑材料的性能有精确的估计至关重要。这些估计是必需的,以便制定安全准则来管理用于楼宇、桥梁和道路建设中的材料。估计混泥土的强度是一个特别有趣的挑战。尽管混泥土几乎要用于每一个建设项目,但由于它各种成分的使用以复杂的方式相互作用,所以它的性能变化很大。因此,很难精确地预测它最终产品的强度。数据分析与预测目标预测目标给定一份材料成分清单,要求:(1)挑选合适...

#神经网络#r语言
数据挖掘之航空公司客户价值分析

数据挖掘大作业题目:航空公司客户价值分析目录一、 任务背景 2二、 数据挖掘目标 2三、数据探索与预处理 3构建航空客户价值分析的关键特征 3数据抽取 5探索性分析 5数据处理 6四、模型构建与评价 121.模型构建K-Means聚类算法 12客户价值分析 13五、 总结 16任务背景高铁、动车等铁路的不断兴建,出行方式的多元...

#数据挖掘
计算机网络要点归纳(一文带你快速掌握网络知识)

计算机网络(谢希仁版)可以用来期末复习,也可以用来回顾自测,发现好多都设计的网络相关的的内容,一起回顾学习吧第一章概述计算机网络的性能指标:速率 比特为单位 Kb/s(K=10^3) Mb/S Gb/S 依次类推 为额定速率或者标称速率带宽 最高数据率:b/s ,kb/s(K=2^10,M=2^20)吞吐量 单位时间内通过某个网络的数据量时延 发送时延=数据帧长度(b)/发送速率(b/s)传播时延

#计算机网络
python爬虫之cookie

python爬虫之cookie什么是cookie:在网站中,http请求是无状态的。也就是说即使第一次和服务器连接后并且登录成功后,第二次请求服务器依然不能知道当前请求是哪个用户。cookie的出现就是为了解决这个问题,第一次登录后服务器返回一些数据(cookie)给浏览器,然后浏览器保存在本地,当该用户发送第二次请求的时候,就会自动的把上次请求存储的cookie 数据自动的携带给服务器,服务器通

#python#爬虫
tensorflow兼容处理 tensorflow.compat.v1及module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘reset_default_graph‘等问题汇总

使用2.0中的v1兼容包来沿用1.x代码TensorFlow 2.0中提供了tensorflow.compat.v1代码包来兼容原有1.x的代码,可以做到几乎不加修改的运行。社区的contrib库因为涉及大量直接的TensorFlow引用代码或者自己写的Python扩展包,所以无法使用这种模式。TensorFlow 2.0中也已经移除了contrib库,这让人很有点小遗憾的。使用这种方式升级原有代

#python#tensorflow#深度学习 +1
TensorFlow学习笔记(一)

TensorFlow版本2发布后,使用TensorFlow变得更简单和方便,但看网上的很多代码是使用的TensorFlow1进行完成的,每次遇到不懂的函数去查,理解记忆的一般,感觉还是有点不清楚所以又快速看了一下TensorFlow1常用的方法,感觉似乎比之前清楚了一下。整理记录下方便阅读代码这个TensorFlow教程挺好的https://www.w3cschool.cn/tensorflow_

#tensorflow#深度学习#python
TensorFlow2.1导入问题(2) Could not load dynamic library ‘cudart64_101.dll‘安装前必看

解决完上一个问题测试导入>>> import tensorflow2020-04-05 17:15:13.738389: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'cudart64_101.dll'; dlerror: cu...

#tensorflow#深度学习#python
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