2022
04-12
04-12
python模型集成知识点总结
说明1、模型集成是指将一系列不同模型的预测结果集成在一起,从而获得更好的预测结果。2、对于模型集成来说,模型的多样性非常重要。Diversityisstrength.用于集成的模型应尽可能好,同时应尽可能不同。同一的网络,使用不同的随机初始化,多次独立训练,然后集成,意义不大。更好的方法是使用结构非常不同的模型进行集成,这样每个模型的偏差就会在不同的方向上相互抵消,结果就会更加稳定准确。实例可以用多种不同的方法来集成它...
继续阅读 >
本文实例为大家分享了Tensorflow之MNISTCNN实现并保存、加载模型的具体代码,供大家参考,具体内容如下废话不说,直接上代码#TensorFlowandtf.kerasimporttensorflowastffromtensorflowimportkeras#Helperlibrariesimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportos#downloadthedatamnist=keras.datasets.mnist(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=mnist.load_data()class...
一、概述一共两个线程,一个线程生产产品,一个线程消费产品,使用同步代码块方法,同步两个线程。当产品没有时,通知生产者生产,生产者生产后,通知消费者消费,并等待消费者消费完。需要注意的是,有可能出现,停止生产产品后,消费者还没未来得及消费生产者生产的最后一个产品,就结束消费,导致最后一个产品没有被消费。本例使用synchronize以及wait()、notify()实现简易版的线程者消费者模型。二、测试用例这里的产品用笔来...
在网上搜过发现关于keras下的模型融合框架其实很简单,奈何网上说了一大堆,这个东西官方文档上就有,自己写了个demo:#Function:基于keras框架下实现,多个独立任务分类#Writer:PQF#Time:2019/9/29importnumpyasnpfromkeras.layersimportInput,Densefromkeras.modelsimportModelimporttensorflowastf#生成训练集dataset_size=128*3rdm=np.random.RandomState(1)X=rdm.rand(dataset_size,2)Y1=[[int(x...
1、线性测试优势:每一个脚本都是完整独立的,每一个脚本对应一个测试用例缺点:开发成本高,会有重复操作重复脚本;维护成本也高,修改重复操作的脚本时,要逐一进行修改。2、模块化驱动测试把重复的操作独立成公共模块,当用例执行中需要这一模块操作时调用,这样最大限度的消除重复,提高测试用例的可维护性。解决了线性测试的两个问题:(1)提高了开发效率(2)简化了维护复杂性缺点:在数据会改变的情况下,会加大编写重复的...