4.2 逻辑回归模型 简单理解逻辑回归模型,就是在线性回归的基础上加一个Sigmoid函数对线性回归的结果进行压缩,令其最终预测值y在一个范围内。 这里Sigmoid函数的作用就是将一个连续的数值压缩到一定的范围之内,它将最终预测值y的范围压缩到0到1之间。 虽然逻辑回归也有回归这个词,但由于这里的自变量和因变量呈现的是...
之前的很多做法都是先建立或自动学习一个不同站点之间的邻接矩阵,矩阵每个元素代表两个站点之间的关系(可以是距离、是否相邻、模型自动学习等)。 然而,在交通预测中,一张图可能无法包含所有节点关系信息。例如下面这张图中,节点之间的关系包括3种类型:距离是近还是远、功能是否相似、是否相邻等。一个更合理的做法是:...
线性回归主要用于处理回归问题,少数情况用于处理分类问题。 4.1.1 一元线性回归 一元线性回归是用来描述自变量和因变量都只有一个的情况,且自变量和因变量之间呈线性关系的回归模型,一元线性回归可以表示为y=a*x+b,其中只有x一个自变量,y为因变量,a为斜率(有时也称为x的权重),b为截距。 下面举例说明。 比如,我...
第一、这里用的卷积核是1*1的大小。这说明,该卷积核事实上只是对通道方向(或者深度方向)做卷积,没有对图片的长宽两个方向做卷积。因此,涉及到的参数个数非常少。第二、这里的激活函数用的是sigmoid,这等价于说这是一个逐像素点的逻辑回归模型。图4是本案例构造的模型summary截图,其他细节详见本案例的代码说明。
深度学习 图像数值回归 图像回归模型 delivery_analyze.csv文件中提供了4个输入数据,一个标签数据; 1 49.986721,50,48.862217,49,34 2 23.480339,63,22.087894,23,45 3 47.97068,121,38.859943,44,74 4 61.894985,117,48.692921,56,90 5 52.253571,61,49.11853,55,73...
对于处理高分辨率图片的回归预测任务,我建议可以尝试以下几种深度学习模型:U-Net及其变种:U-Net是一种...
对图像物体进行卷积,对卷积后的特征图分开进行计算,一条通路计算回归,一条通路计算分类 目标检测的实际操作步骤: 第一步:下载一个已经训练好的目标检测模型参数, 可以是AlexNet, VGG,GoogLeNet 第二步:连接一个新的全连接层,用于进行分类和回归任务 第三步:进行实际参数的训练,对于回归任务,使用L2损失值,对于分类...
基于点分布模型的方法和基于形状回归的方法都很依赖于初始值,其中,初始值通常由训练集的平均形状来给定,如果初始值或者设定的平均形状远远偏离目标位置,很难收敛到正确位置。比如,训练集中大部分都是正脸,那么对于测试集中大偏转角度人脸图像的定位就比较困难。 于是引入深度学习来解决较大面部偏转姿态的回归问题,深度...
第一部分,AI 基础知识和 AI 系统的全栈概述的AI 系统概述,以及深度学习系统的系统性设计和方法论,主要是整体了解 AI 训练和推理全栈的体系结构内容。第二部分,硬核篇介绍AI 芯片概况,这里就很硬核了,从芯片基础到 AI 芯片的范围都会涉及,芯片设计需要考虑上面 AI 框架的前端、后端编译,而不是停留在天天喊着吊打...
对于一个图像识别问题(在一张照片里找出一只猫),下面哪种模型可以更好地解决这个问题?()A.深度学习B.感知机C.线性回归D.决策树