问题：训练集中类别不均衡，哪个参数最不准确？
参考回答：
准确度（Accuracy）
解析：举例，对于二分类问题来说，正负样例比相差较大为99:1，模型更容易被训练成预测较大占比的类别。因为模型只需要对每个样例按照0.99的概率预测正类，该模型就能达到99%的准确率。
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问题内容： 因此，我一直遵循Google的官方tensorflow指南，并尝试使用Keras构建一个简单的神经网络。但是，在训练模型时，它不使用整个数据集（具有60000个条目），而是仅使用1875个条目进行训练。有可能解决吗？ 输出： 这是我一直在为此工作的原始Google colab笔记本：https ://colab.research.google.com/drive/1NdtzXHEpiN
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我有一堆gps坐标。这些坐标来自一个我知道精确gps坐标的特定位置。 在neuroph中，我使用多层感知器，使用2输入2输出。而在训练数据中，我使用我收集的数据中的坐标作为输入，输出层是精确坐标的gps数据。当我开始训练的时候，它不会知道为什么？我只需要知道如何将它们作为输入和输出输入到训练数据中。
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本文向大家介绍tensorflow 固定部分参数训练,只训练部分参数的实例，包括了tensorflow 固定部分参数训练,只训练部分参数的实例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在使用tensorflow来训练一个模型的时候，有时候需要依靠验证集来判断模型是否已经过拟合，是否需要停止训练。 1.首先想到的是用tf.placeholder()载入不同的数据来进行计算，比如 这种方式很简单，也很
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所以我最终将OpenNLP纳入了我的项目，我已经成功地在15k行训练数据上训练了我的模型，存储了它，并且可以在我想用它来识别程序中的实体时加载它！ 我用它来识别标签，所以我的训练数据是这样的： 我发现，如果传递的句子不直接在我的训练集中，则模型无法识别任何标签，例如： 它将无法识别本例中的标签，即使我进行了检查，并且在我的培训数据中使用了一个#harambe实例。 但是，如果我直接从训练数据中传递
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本文向大家介绍检测20类物体，多少张训练集，怎么训练相关面试题，主要包含被问及检测20类物体，多少张训练集，怎么训练时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 多分类问题，保证各类别的样例比，提取特征，用libsvm等做多分类。
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PS：我使用的是Apache Spark 1.6.3