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    C3D:使用3D卷積網(wǎng)絡學習時空特征

    摘要 針對時空特征的學習拌滋,我們提出了一個簡單有效的方法发框,在大規(guī)模有監(jiān)督視頻數(shù)據(jù)集上使用深度3維卷積網(wǎng)絡(3D ConvNets)菇怀。我們有3個發(fā)現(xiàn): 3D ConvNets比2...

  • 自定義keras的評價函數(shù)為F1score,且每回合顯示

    參考資料:http://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/7484342.html keras2中將F1scre函數(shù)移除了河闰,但是此函數(shù)在訓練集平衡時比...

  • 訓練集科平、驗證集和測試集的意義

    在有監(jiān)督的機器學習中,經(jīng)常會說到訓練集(train)姜性、驗證集(validation)和測試集(test)瞪慧,這三個集合的區(qū)分可能會讓人糊涂,特別是部念,有些讀者搞不清楚驗證集和測試...

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