Derin öğrenme ortamında nispeten yeniyim, bu yüzden lütfen Reddit kadar kaba olma! Genel bir soru gibi görünüyor, bu yüzden gerekli görünmediği için kodumu burada vermeyeceğim (eğer öyleyse, işte colab bağlantısı )
Veriler hakkında biraz: Orijinal verileri burada bulabilirsiniz . Orijinal veri kümesinin 82 GB'lık küçültülmüş bir sürümüdür.
CNN'imi bu konuda eğittikten sonra, her seferinde 'Diyabetik Retinopati Yok' (DR Yok) tahmininde bulunarak% 73 doğruluk sağlıyor. Bunun nedeni sadece çok miktarda DR olmayan görüntü veya başka bir şey mi? Hiç bir fikrim yok! Tahmin için sahip olduğum 5 sınıf var
["Mild", "Moderate", "No DR", "Proliferative DR", "Severe"].
Muhtemelen kötü bir koddur, yardım edebileceğinizi umuyordum
Yorum yapmak üzereydim:
Veri kümesi dengenizi ölçmeye başlamak daha titiz bir yaklaşım olacaktır: her sınıftan kaç tane görüntünüz var? Bu muhtemelen sorunuza bir cevap verecektir.
Ama verdiğin bağlantıya bakmadan edemedim. Kaggle size zaten veri kümesine genel bir bakış sunuyor:
Hızlı hesaplama:
25,812 / 35,126 * 100 = 73%. Bu ilginç, doğruluğun olduğunu söyledin
74%. Modeliniz dengesiz bir veri kümesi üzerinde öğreniyor, birinci sınıfın aşırı temsil
25k/35kedilmesi çok büyük. Benim hipotezim, modelinizin birinci sınıfı tahmin etmeye devam etmesidir, bu da ortalama olarak bir doğruluk elde edeceğiniz anlamına gelir
74%.
Yapmanız gereken , veri kümenizi dengelemektir. Örneğin, yalnızca
35,126 - 25,810 = 9,316birinci sınıftan örneklerin bir çağ boyunca görünmesine izin vererek . Daha da iyisi, veri kümenizi tüm sınıflar arasında dengeleyin, böylece her sınıf her dönem için yalnızca n kez görünecektir .
Ivan'ın da belirttiği gibi, bir sınıf dengesizliği sorununuz var. Bu şu şekilde çözülebilir:
Çevrimiçi zor negatif madencilik: Kaybı hesapladıktan sonraki her yinelemede, "DR yok" sınıfına ait olan partideki tüm öğeleri sıralayabilir ve yalnızca en kötüsünü tutabilirsiniz
k. Sonra sadece bu kötü k eğilmeyi tahmin ve atın geri kalan her şey.
bakınız, örneğin:
Abhinav Shrivastava, Abhinav Gupta ve Ross Girshick , Çevrimiçi Zor Örnek Madencilik ile Bölge tabanlı Nesne Dedektörlerini Eğitim (CVPR 2016)
Odak kaybı: "vanilya" çapraz entropi kaybı için bir değişiklik, sınıf dengesizliğinin üstesinden gelmek için kullanılabilir.
Bunu ve bunu ilgili gönderiler .
Cate Blanchett, kocasıyla tanıştığında tipik flört tavsiyelerine karşı çıktı.
Michael Sheen kar amacı gütmeyen bir aktör ama bu tam olarak ne anlama geliyor?
Ünlü yıldız Colin Egglesfield, RomaDrama Live'da heyecan verici hayran karşılaşmaları hakkında konuştu! artı kongredeki INSPIRE programı.
Northern Exposure'un neden 90'ların en popüler programlarından biri haline geldiğini görmek için bir Blu-ray veya DVD oynatıcının tozunu almanız gerekecek.
The world is a huge place, yet some GeoGuessr players know locations in mere seconds. Are you one of GeoGuessr's gifted elite? Take our quiz to find out!
Sonifikasyon, verilerin alınması ve sese dönüştürülmesi işlemidir. İçinde yaşadığımız evren söz konusu olduğunda, bilim adamları seslerin kesinlikle başka bir deyişle ve çok güzel olduğunu buluyorlar.
Salonlardan ve kişisel bağışlardan alınan saç kesimleri, petrol sızıntılarını emen ve çevreyi korumaya yardımcı olan paspaslar olarak yeniden kullanılabilir.
Son 200'den fazla yılda Beyaz Saray'da sadece birkaç kişi evlendi. Onlar kimdi ve orada bir düğün yapmak için ne gerekiyor?
AP Splinter'in sahibi Univision da dahil olmak üzere, ülkenin en büyük şirketlerinden 800'den fazla yönetici, seçilmiş yetkilileri, sınır dışı edilmeye karşı korumalarını ve ABD'de yasal olarak çalışma hakkını kaybeden genç, belgesiz göçmenleri desteklemeye çağırdıkları için sırtlarına vuruyor
Prnewswire.com aracılığıyla görüntü Bir tür demografiyi çekmeye yönelik bir girişim olduğunu varsaydığım şey, Applebee's, Long Island Buzlu Çayları sunuyor.
Deneyimli oyun muhabiri Geoff Keighley, The Game Awards'ı yapmanın nasıl bir şey olduğu, hangi fragmanın çıkış yapacağına nasıl karar verdiği ve Doritos'u yapanlardan aldığı komik istek hakkında konuşmak için bu hafta Kotaku Splitscreen'e katılıyor. Evren (12:52), Skyrim'in bestecisinin ortadan kaybolan Kickstarter ve Destiny 2 fiyaskosu.
9-1 Kartallar bugün 3-7 Ayıları yenerek devre arasında 24-0 önde. Ancak günün en akıllı oyunu Kenjon Barner'a gidiyor.
Nicky Hilton Rothschild's luggage got lost, but luckily she has an incredible closet to shop: Sister Paris Hilton's!
2016, 100 yıl sonra dünya kaplan nüfusunun arttığı ilk kez oldu
Kate Middleton, Londra'da su kenarında bir gün geçiriyor, ayrıca Jennifer Lopez, Julianne Hough ve daha fazlası. Hollywood'dan New York'a ve aradaki her yere, en sevdiğiniz yıldızların neler yaptığını görün!
Müfettişler, grup ve şüphelinin saldırıdan önce birbirlerini tanıyıp tanımadıklarını araştırıyor.
Yaz sonu ve sonbahar nostaljik mevsimlerdir. Sokak lambaları ışıklarını yağmurlu sokaklara saçıyor ve ayakların altındaki yapraklar - alacakaranlığın gölgelerinde soluk kırmızı-turuncu - geçmiş günlerin bir hatırlatıcısı.
2021'de hizmet verdiğiniz müşteriler ve onlara anlattığınız hikayeler hakkında bildiğiniz her şeyi yeniden düşünmenizi tavsiye ediyorum. Geri adım atmak.
Kedi Felix'in 9. doğum gününde, yetişkin hayatımın en büyük kayıplarından birini hatırlıyorum - 2013'teki Sophie'm. Bu makaleyi yazdım ve 2013'te bu platformda kısaca paylaştım.
"Tren kazası" kelimesinden nefret ediyorum. İnsanlar kendi ahlaki pusulalarında teselli bulur ve bunu yaparken kendilerini yargıda bulunurken bulurlar.