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您好,我想基于stgcn 行为序列预测抽烟行为。我尝试60帧(3s:一秒20帧)为一个样本数据,即样本的shape是26017*1,也尝试过140帧(即7s)为一个样本数据,训练下来发现模型训练的效果还行,但是在实际场景中效果比较差。 我想请教下像我目前这种二分类的场景,多少样本数据训练比较合适? 如果样本数据不足,如果进行数据增强。 训练时如果正负样本比例不均衡,可以设置loss的权重吗? 有什么样的调参技巧,可以使得模型的效果达到比较好的预期
您好,我想基于stgcn 行为序列预测抽烟行为。我尝试60帧(3s:一秒20帧)为一个样本数据,即样本的shape是26017*1,也尝试过140帧(即7s)为一个样本数据,训练下来发现模型训练的效果还行,但是在实际场景中效果比较差。
我想请教下像我目前这种二分类的场景,多少样本数据训练比较合适? 如果样本数据不足,如果进行数据增强。
训练时如果正负样本比例不均衡,可以设置loss的权重吗?
有什么样的调参技巧,可以使得模型的效果达到比较好的预期