二分類問題

模型：帶有relu啟用的dense層堆疊

對於二分類問題，網路的最後一層應該是只有乙個單元並使用sigmoid啟用的dense層，網路的輸出應該是0-1的標量，表示概率值

對於二分類問題的sigmoid標量輸出，應該使用binary-crossentroy（二元交叉熵）損失函式

實驗：1 嘗試增加或減少隱藏層的個數；

2 嘗試使用更多或更少隱藏單元；

3 嘗試使用mse損失函式代替binary-crossentroy；

4 嘗試使用tanh啟用代替relu

二分類問題

深度學習中的基本問題就是這個，上午我還達到90 85 的acc，現在只有76 臥槽，我動 了啊？有鬼。明明沒怎麼改引數，卻再也回不到過去，這個trick不小啊。既然回不到過去，不妨重新開始吧。我套了一下vgg，發現網路太深了，根本跑不動，效果也不好，減少網路後，acc反而有提高，之前我還以為驗證集有...

二分類 多分類

怎麼樣把兩類的分類的模型推廣到多類上？答 a.一對多法 one versus rest,簡稱ovr svms 訓練時依次把某個類別的樣本歸為一類,其他剩餘的樣本歸為另一類，這樣k個類別的樣本就構造出了k個svm。分類時將未知樣本分類為具有最大分類函式值的那類。b.一對一法 one versus on...

二分類問題模型指標

正如下圖所示，f1的值同時受到p r的影響，單純地追求p r的提公升並沒有太大作用。在實際業務工程中，結合正負樣本比，的確是一件非常有挑戰的事。auc是roc的積分 曲線下面積 是乙個數值，一般認為越大越好，數值相對於曲線而言更容易當做調參的參照。pr曲線會面臨乙個問題，當需要獲得更高recall時...