[Machine Learning] BinaryCrossEntropy 介紹與程式實作
假設 target 為我們預測標籤的『正確答案』、output 為我們模型預測的『預測標籤』—— 那麼我們便可以透過 BinaryCrossEntropy 計算 target 以及 output 之間的『二元交叉熵』。
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[PyTorch] 將 Sigmoid 的輸出設定閥值（threshold）並轉成二元值
在使用 PyTorch 當中的 Sigmoid 當我們的激活函數時，比如說接在模型的最後一層當二元分類的輸出，畢竟 Sigmoid 可以將數值壓在 [0-1] 之間，我們只要設定個閥值 (Threshold) ，比如說 0.5，就可以將數值分成倆類。
Read More »[PyTorch] 將 Sigmoid 的輸出設定閥值（threshold）並轉成二元值[PyTorch] 將 Tensor 型態轉換成 One-Hot Encoding 型態
在處理進行 Machine Learning 的資料時，我有著『將 Labels 轉成 One-Hot Encoding 型態』這樣的需求。我本來想得很單純，就將 Tensor 轉成 Numpy，再由 Numpy 轉成 One-Hot —— 就像我在這篇《在 Numpy 中將數值轉成 One-Hot 型態》中講述的一樣。
Read More »[PyTorch] 將 Tensor 型態轉換成 One-Hot Encoding 型態[Machine Learning] NLLLoss 函式介紹與程式實作
NLLLoss 是一個常用於多分類（Multi-classes Classification）任務的 Loss function，其意義為將 『Softmax』 過後的機率值『取 Log』並將正確答案的『機率值』加總取平均。
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[Scikit-Learn] 使用 train_test_split() 切割資料
如果我們有『切資料』的需求 —— 比如說將資料切成 Training data （訓練資料） 以及 Test data （測試資料） ，我們便可以透過 Scikit-Learn 的 train_test_split() 這個函式來做到簡單的資料分割。
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[Keras] 如何架構多標籤分類 (Multi-label Classification) 模型
最近遇到了一個要進行『多標籤分類』(Multi-label Classification) 的任務，這才驚覺自己從來沒碰過這方面的模型。
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[已解決] ‘Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False’
最近在學習機器學習模型的時候經常會遇到這個報錯：
'Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False'
[NLP] Word Embedding 筆記
Word Embedding (詞嵌入) 是自然語言處理 (NLP) 當中經常會使用到的一種『技術』，其核心概念為『將文字轉成數值型態』。這有什麼好處呢？比如說在類神經網路的模型訓練當中，我們沒有辦法直接將『文字』帶入其中進行運算，畢竟類神經網路的基礎建立在神經元通過權重運算輸出結果。
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[Machine Learning][Python] 最簡單的物體辨識套件：ImageAI
需要事先聲明，這篇文章的教學是從： https://towardsdatascience.com/object-detection-with-10-lines-of-code-d6cb4d86f606 這個網站所學習的。大家也可以直接去那個網站學習。
另外，這裡是開發員的 Github，我已經非常敬仰地獻上我的 Star XD
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[Linux] 在 Ubuntu 18.04 上安裝 CUDA、CuDNN
如果今天我們的電腦上有好的 GPU，那麼，我們通常都很希望這可以拿來進行深度學習。基本上安裝相關的環境並不複雜，通常第一次嘗試也只需要幾個小時就可以上手。
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