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MSE微服务测试最佳实践 - 自动化回归

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[帮助文档] 如何使用数据配置指令

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然后，evaluate_model()函数可以被更新为调用tta_evaluate_model()以获得模型精度分数。 # fit and evaluate a defined model def evaluate_model(model, trainX, trainY, testX, testY)...

使用用测试时数据增强（TTA）提高预测结果（中）

测试集的精确度达到了66%，这是可以接受的，但不是很好。所选择的模型配置已经开始过度拟合，可以从正则化和进一步调优的使用中受益。然而，这为演示测试时增强提供了一个很好的起点。Epoch 1/3 50000/50000 [============&...

使用用测试时数据增强（TTA）提高预测结果（上）

数据增强是一种用于提高计算机视觉问题神经网络模型的性能和减少泛化误差的技术。当使用拟合模型进行预测时，也可以应用图像数据增强技术，以允许模型对测试数据集中每幅图像的多个不同版本进行预测。对增强图像的预测可以取平均值，从而获得更好的预测性能。在本文章中，您将发现测试时的增强，以改进用于图像分类任务的模...