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作者 germun 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共51則

限定看板：DataScience

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[問題] 研究方向迷惘

[ DataScience ]13 留言, 推噓總分: +6

作者: eggy1018 - 發表於 2020/02/05 10:43(5年前)

12^F推germun: 不要去幻想題目內容到你畢業還能用重點應該放在你做這個03/10 00:43

13^F→germun: 題目的過程學到的基本研究能力才是真的03/10 00:44

[問題] 一張圖片隨機亮度

[ DataScience ]14 留言, 推噓總分: +9

作者: CPU100 - 發表於 2020/03/04 11:47(5年前)

8^F推germun: 這只是影像處理的基礎吧跟AI什麼的沒關係03/10 00:32

9^F→germun: 觀念的關鍵字是色彩空間color space 瞭解後用cv2實做就好03/10 00:34

10^F→germun: 至於色彩空間有很多種老闆沒要求的話挑一個喜歡的就好03/10 00:35

11^F→germun: 至於色彩轉換要自己刻或允許你call套件就看你們老闆了03/10 00:37

[問題] 半監督與非監督的定義

[ DataScience ]10 留言, 推噓總分: +4

作者: disney82231 - 發表於 2019/05/12 17:18(6年前)

6^F推germun: 單看訓練AE是監督式. 但若你只用正常樣本下去訓練, 在測試05/14 20:34

7^F→germun: 時才加入負樣本做檢測評估, 若從異常偵測的角度來看,05/14 20:35

8^F→germun: 這樣的學習算是半監督, 因為你訓練時只有一種類別的樣本05/14 20:36

9^F推germun: 但你訓練時同時有正負樣本, 且已知誰是正負樣本並進行不同05/14 20:42

10^F→germun: 的學習方式, 就算監督式學習, 最常見的就是二分類學習.05/14 20:43

[討論] 資料分析的門檻

[ DataScience ]73 留言, 推噓總分: +18

作者: nctukmdick - 發表於 2019/04/22 18:55(6年前)

12^F推germun: 因為更深的理論不是一般大學生學得會的先把大學基礎學好04/22 20:55

13^F→germun: 有興趣等上研究所後再去探討吧除非你大學課都修完了很閒04/22 20:56

14^F→germun: 可以去找教授旁聽一些研究所課程04/22 20:56

15^F→germun: 如果你連研究所課程都覺得太簡單了恭喜你萬中選一的人才04/22 20:57

16^F→germun: 找個教授簽下去吧 (?04/22 20:57

[問題] 顯卡效能測試方法請教

[ DataScience ]7 留言, 推噓總分: +4

作者: yanwu0105 - 發表於 2018/11/25 21:11(7年前)

7^F推germun: 一般跑分還會看cpu, 你要看運算當然直接跑一個model來比啊11/26 21:51

[問題] keras rename layer一問~500p

[ DataScience ]16 留言, 推噓總分: +7

作者: znmkhxrw - 發表於 2018/11/21 01:11(7年前)

3^F推germun: 自己寫一個get_name()函式做調整11/21 14:10

4^F→germun: 就可以直接使用name=get_name('QQ')11/21 14:11

5^F→germun: get_name()裡面你可以自己判斷, 用個global set或list做記11/21 14:12

6^F→germun: 錄檢查有沒有重覆或做counting就好了11/21 14:13

7^F→germun: 不太建議用override, 因為一改版可能很多東西都得改掉11/21 14:14

10^F推germun: 意思是你自己def一個function, 然後return你加上index的11/21 14:38

11^F→germun: string當做你的name,加數字方法就像一樓那樣string format11/21 14:38

13^F推germun: tf給的是tensor name, keras本身還有layer name, 不太一樣11/21 14:57

14^F→germun: name的處理方法你可以去參考class Layer本身對name處理11/21 14:58

15^F→germun: 你會看到keras本身就有K.get_uid()來給name做counting已經11/21 15:00

16^F→germun: 幫你解決計數問題了11/21 15:00

[問題] LSTM多對多預測輸入資料結構問題

[ DataScience ]6 留言, 推噓總分: +2

作者: yanwu0105 - 發表於 2018/10/25 21:24(7年前)

4^F推germun: 看不懂你的切分什麼意思不過你data shape不對10/27 18:47

[討論] Deep learning - the "why" question.

[ DataScience ]22 留言, 推噓總分: +8

作者: kaltu - 發表於 2018/10/14 19:04(7年前)

12^F推germun: 研究不就這樣沒有這些垃圾產出的經驗也找不到正確的路10/14 23:22

[問題] 標籤多訓練集少

[ DataScience ]19 留言, 推噓總分: +8

作者: Plot3D - 發表於 2018/10/10 22:16(7年前)

6^F推germun: 比較簡單的做法就是先前處理多產生些樣本10/12 09:43

7^F→germun: 像是物體變形、換背景、換顏色換style...等等10/12 09:44

8^F→germun: 不過你的label還是太多了, imagenet也才1000種10/12 09:46

9^F→germun: 真的要CNN的話就是多幾個分類器, 先簡化再細分吧像SVM那樣10/12 09:48

[問題] 關於rescale

[ DataScience ]28 留言, 推噓總分: +7

作者: hatemath1991 - 發表於 2018/10/08 00:29(7年前)

28^F推germun: 這叫normalization, rescale只是其中一種行為10/09 00:54

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