Model的封装功能太香了
model.fit() 训练模型
最后用 model.evaluate() 预测模型
最重要的是，不需要自己记录loss、step等信息，全新的界面一览无余
无图无真相~
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【论文复现】3DResNet
为了使用深度神经网络来提取视频中时间和空间维度上的信息，一种直接的思路就是将用于图像特征学习的二维卷积拓展为三维卷积（3D...
观点抽取怎么实现呀
最近刚学完文本分类，想在分类的基础上进一步浓缩、高度抽取出能代表信息价值的一些评论标签，就像淘宝的评论归纳一样，用简介的标签代表文本的信息，如，
大家有没有好的案例学学呀，有完整代码的那种...
【案例】脸名软硬一体解决方案
广州元岗中人小区总户数674户，现居住总人数2433，单元数35，平均每个单元一个单元门即35个单元门，大门出口两个，使用传统的门禁IC卡通...
如何记录模型训练过程中的loss值
如题，我建立一个LSTM模型并通过`paddle.Model`进行了封装。如何在调用相应对象的`.fit()`方法时将每一个batch的loss进行保存以供最终绘制误...
随机森林使用的分类器有哪些？基本都是用的决策树模
随机森林算法是否都是建立在决策树模型的基础上？其原理只是要求采集多个分类器的结果，那分类模型应该有其他算法，比如逻辑回归，KNN，朴素贝叶斯等。那有没采用逻辑回归或是KNN、朴素贝叶斯等算法作为基础的呢？...
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]*math.log2(p[i]) for i in range(2)]) # 计算信息熵print("每信源符号平均携带的信息量为：{:.3f}比特...
