对论文进行数据分析的几种方法总结(个人总结)

以下分析方法排名不分先后,这里重点记录自己实验得到的值与参考解之间的数据对比。

  1. 绝对误差分布云图,可以直观看到误差分布,并通过颜色区分误差较大和误差较小区域。
    在这里插入图片描述

  2. 相对误差分布云图,与上述相同,只不过绝对误差变为相对误差。

  3. 误差分布点图。水平坐标为相对误差值,竖直坐标为数据大小,可以直观看到整体范围内的数据的误差分布
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  4. 计算标准偏差,公式σ=1N∑i=1N(X−Xavg)2\sigma=\sqrt{\frac{1}{N}\sum^N_{i=1}{(X-X_{avg})^2}}σ=N1i=1N(XXavg)2,其中XavgX_{avg}Xavg表示所有数据的平均值,这个计算结果可以表明数据的误差分布是否跨度很大。如下面两个数据的标准差大小和相应的数据分布图可以看出
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  5. 计算平均相对误差,也是表明数据整体性的一个数据。

  6. 不同样本量下的数据走势图,可以分析神经网络在不同数据量下的预测效果。
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图像分类的划分数据,dataset和dataloader的实现

目录
1. 介绍
2. 主函数代码
2. utils 模块代码
2.1 划分数据集
2.2 可视化数据集
3. dataset 数据处理
4. collate_fn
5. other 1. 介绍 图像分类一般来说不需要自定义的dataSet,因为pytorch自定义好的ImageFolder可以解决大部分的需求,更多的……

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风君子

独自遨游何稽首 揭天掀地慰生平

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