在增量训练中,如果需要更改num_classes超参数,需要进行以下步骤: 准备数据集:根据新的分类类别数量,准备包含新类别的标注数据集。确保数据集的标注与新的类别数量相匹配。 更新模型配置:在SageMaker中,模型配置是一个描述模型的JSON文件。需要更新模型配置文件,将num_classes超参数设置为新的分类类别数量。 创建训练作业...
model=paddle.vision.models.resnet101(pretrained=True,num_classes=2)W050814:42:41.5303141313device_context.cc:447]Please NOTE: device:0, GPU Compute Capability:7.0, Driver API Version:11.2, Runtime API Version:10.1W050814:42:41.5352591313device_context.cc:465]device:0, cuDNN Version:7.6. /opt/...
根据yolov3.py脚本中ResNet结构体的定义(详见此处),num_classes用于表示网络的分类数,同时在construct构图方法中,num_classes参数用于区分训练和推理场景的标识符 但是由于该网络在YOLOv3模型中作为backbone结构,后续的FC操作均需跳过;如果用户将num_classes置为非空,则会导致最后输出的feature map被降为2维,这就导致...
val model = DecisionTree.trainClassifier(trainData,2, Map[Int, Int](), impurity, maxDepth, maxBins) 在决策树回归分析参数设置中: 使用DecisionTree.trainRegressor,无numClasses参数,而且,这里是共有impurity, maxDepth, maxBins这3个参数。 将impurity固定为variance 见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习...
在决策树回归分析参数设置中: 使用DecisionTree.trainRegressor,无numClasses参数,而且,这里是共有impurity, maxDepth, maxBins这3个参数。 将impurity固定为variance 见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第18章 决策树回归分类Bike Sharing数据集...