欠拟合：泛化能力差，训练样本集准确率低，测试样本集准确率低。过拟合：泛化能力差，训练样本集准确率高，测试样本集准确率低。合适的拟合程度：泛化能力强，训练样本集准确率高，测试样本集准确率高欠拟合原因：训练样本数量少模型复杂度过低参数还未收敛就停止循环欠拟合的解决办法：增加

R（Recall，召回率）定义：召回率是所有真实正样本中被模型正确预测为正样本的比例。计算公式：R=TP/(TP+FN)，其中TP表示真正例（TruePositives），即被模型正确预测为正样本的实例；FN表示假反例（FalseNegatives），即被模型错误预测为负样本的实例。解释：召回率衡量了模型对正样本的查

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描述数据类项目：描述数据源在描述数据源时，将数据具体化。量化结果时，对于模型项目，可以将最后的准确率与随机准确率相比，对于分析项目，可以将最终的提升幅度与项目预期或同期的其他项目相比。|描述|改进后||---|---||从大量/海量数据中...|从300万元的店铺销售额数据

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TensorBoard生成的各种可视化图表可以帮助你解读和分析训练过程中的不同指标。以下是对一些常见图表的解释：1.损失曲线（LossCurve）损失曲线显示了训练过程中的损失（loss）随时间的变化情况。一般会有两条曲线：训练损失和验证损失。训练损失（TrainingLoss）：反映模型在训练数据上的表

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DASO:Distribution-AwareSemantics-OrientedPseudo-labelforImbalancedSemi-SupervisedLearningmotivation半监督学习存在的，1）类不平衡；2）标记数据和未标记数据上之间的类分布不匹配导致的严重偏差的伪标签创新点本文提出了一个通用的伪标签框架，在观察到两种类型的伪标签（

发票扫描OCR（OpticalCharacterRecognition）是一种将纸质发票上的文字、数字等信息转化为可编辑的文本格式的技术。在现代企业中，随着数字化转型的推进，发票扫描OCR技术变得越来越重要。然而，面对市场上众多的发票扫描OCR产品，如何判断其好用不好用呢？本文将从以下几个方面进行探讨。

分类是一种重要的数据分析形式，提取刻画重要数据类的模型。分类器：用预测类标号数据分类：学习阶段（构建分类模型）与分类阶段（使用模型预测给定数据的类标号）训练集：由数据库元组和与它们相关联的类标号组成。元组X用n维属性向量X=（x1,x2,...,xn)表示。分别描述元组在n个数据库属性A1，A2，.

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模型评估与轨道一、模型评估的基本方法1.1监督学习下的泛化、过拟合与欠拟合在有监督的学习过程中，首先在训练数据上学得模型参数来构建模型，然后根据学得的模型，对新数据做出预测。用来训练的数据集称为训练集，用来测试预测结果是否准确的新数据称为测试集。注意：测试集中的数据不

分类模型的评估和回归模型的评估侧重点不一样，回归模型一般针对连续型的数据，而分类模型一般针对的是离散的数据。所以，评估分类模型时，评估指标与回归模型也很不一样，比如，分类模型的评估指标通常包括准确率、精确率、召回率和F1分数等等。而回归模型的评估指标通常包括均方误差（MSE）、

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准确率（accuracy）是指模型正确预测的样本数与总样本数之比。它衡量了模型对所有样本的分类准确程度。准确率计算公式如下：准确率=(真阳性+真阴性)/(真阳性+假阳性+真阴性+假阴性)精确度（precision）是指模型在预测为正例的样本中，真正例的比例。它衡量了模型在预测为正例的

1.背景介绍图像关键点检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在从图像中自动识别和提取具有代表性的特征点，如人脸、车牌、车身等。这些关键点通常具有较高的梯度值、对称性和局部最大值特征，因此在图像处理、图像识别、图像增强等应用中具有重要意义。传统的图像关键点检测方法

1.背景介绍自从人工智能技术的蓬勃发展以来，语言理解接口（LUI）已经成为人工智能系统中最关键的组成部分之一。LUI的主要任务是将自然语言文本转换为计算机可理解的结构，以便于进行进一步的处理和分析。然而，在实际应用中，LUI的准确率仍然存在较大的差距，这对于提高人工智能系统的性能和可

引言:大模型落地到当前这个阶段，核心关注点还是领域大模型，而领域大模型落地的前提在于两点：需求端，对当前应用的降本增效以及新应用的探索；供给端，训练技术已经有较高的成熟度。专家介绍：柏海峰滴普科技Deepexi产品线总裁负责企业大模型产品的规划、技术架构设计和应用解决方案的

在toB系统中，系统出现异常的情况时，业务会反馈给研发或者产品，如果让解决问题的人可以更快的获取“到底出现了什么异常”，可以降低很多解决问题的时间。监控在核心流程中增加异常告警，出现问题时，可以通知到研发人员，这种是一种方式。优点：第一时间获取异常

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准确率，精准率，召回率分类问题中的混淆矩阵如下TP：预测为1，预测正确，即实际1FP：预测为1，预测错误，即实际0FN：预测为0，预测错确，即实际1TN：预测为0，预测正确即，实际0准确率accuracy准确率accuracy准确率的定义是预测正确的结果占总样本的百分比，其公式如下：准确率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+

验证集loss上升，准确率却上升验证集loss上升，acc也上升这种现象很常见，原因是过拟合或者训练验证数据分布不一致导致，即在训练后期，预测的结果趋向于极端，使少数预测错的样本主导了loss，但同时少数样本不影响整体的验证acc情况。ICML2020发表了一篇文章：《DoWeNeedZeroTrainingLossAf