测试模型

可视化反投射：坍塌尺寸的概率恢复：ICCV9论文解读 Visual Deprojection: Probabilistic Recovery of Collapsed Dimensions 论文链接： http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Balakrishnan_Visual_Deprojection_Probabilistic_Recovery_of_Collapsed_Dimensions_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 我们介绍视觉投射：恢复沿维度折叠的图像或视频的任务。投影出现在各种情况下，例如长曝光摄影，动态场景被及时折叠以产生运动模糊图像，以及角部相机，其中场景中反射的光由于边缘遮挡器而沿空间维度折叠以产生 1D视频。反投影是不适定的——通常对于给定的输入有许多合理的解决方案。我们首先提出了一个捕捉任务模糊性的概率模型。然后，我们提出了一种以卷积神经网络为函数逼近器的变分推理策略。在测试时从推理网络中采样，从与给定输入投影一致的原始信号分布中产生可能的候选信号。我们在多个数据集上对该方法进行了评估。我们首先证明了该方法可以从空间投影中恢复人体步态视频和人脸图像，然后证明该方法可以从通过时间投影获得的剧烈运动模糊图像中恢复运动数字视频。 1. Introduction

原文链接： Netflix recommendations: beyond the 5 stars (Part 1) , (Part 2) 原文作者： Xavier Amatriain and Justin Basilico 翻译： 大魁 前言 Nexflix是一家提供在线视频流媒体服务和DVD租赁业务的公司，也是著名的Netflix大奖赛的发起者。如果读者希望进一步了解Netflix，建议读一下和讯上的一篇文章： Netflix：从传统DVD租赁向流媒体华丽转身 以及爱范儿上的： Netflix成功的背后：高薪，高标准，高淘汰率，股票，无限制休假，恐惧文化，垃圾便当午餐 在这篇博文中，作者为我们掀开了Netflix最有价值的资产--推荐系统的面纱。 全文分两部分。在第一部分中，作者首先介绍了Netflix Prize对智能推荐领域的贡献，Netflix推荐服务的主要模块，以及推荐服务如何满足网站的商业需求；第二部分中，作者描述了系统使用的数据和模型，讨论了如何将离线的机器学习实验与线上的AB testing相结合。 第一部分 Netflix大奖赛与推荐系统 在2006年，我们启动了Netflix大奖赛，是一个机器学习和数据挖掘的比赛，旨在解决电影评分预测问题。我们举办这个比赛的目的是为了发现更好的方法来向我们的用户推荐产品，这是我们商业模式的核心任务

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition Karen Simonyan∗ & Andrew Zisserman+ Visual Geometry Group, Department of Engineering Science, University of Oxford {karen,az}@robots.ox.ac.uk 摘要 在这项工作中，我们研究了在大规模的图像识别环境下卷积网络的深度对识别的准确率的影响。我们的主要贡献是使用非常小的（3×3）卷积滤波器架构对网络深度的不断增加并进行全面评估，这表明通过将深度增加到16-19层可以实现对现有技术配置的显著改进。这些发现是我们ImageNet Challenge 2014提交的基础，我们的团队在定位和分类过程中分别获得了第一名和第二名。我们还证明了我们的研究可以很好的推广到其他数据集上，从而在其它数据集上取得了最好的结果。我们已公开了两个性能最好的ConvNet模型，以便促进对于计算机视觉中深度视觉表示的进一步研究。 1 引言 卷积网络（ConvNets）近来在大规模图像和视频识别方面取得了巨大成功（Krizhevsky等，2012；Zeiler＆Fergus，2013；Sermanet等，2014；Simonyan＆Zisserman

（1）经验误差与过拟合 错误率error rate：分类错误的样本数占样本总数的比例a。 精度accuracy：分类正确的样本数占样本总数的比例1-a。 误差error：｜实际预测输出-样本真实输出｜ 训练误差training error或经验误差empirical error：学习器在训练集上的误差 泛化误差generalization error：在新样本上的误差 学习的理想情况：从训练样本中尽可能学出适用于所有潜在样本的“普通规律” 过拟合（overfitting）：学习器把训练样本学的“太好”，很可能导致已将训练样本自身一些特点当作了潜在样本的共性，如些导致泛化性能下降。由于学习能力太强导致。 欠拟合underfitting：对训练样本的一般性质未学好。通常由于学习能力低下导致。 欠拟合比较容易解决，过拟合则不太好解决，过拟合是机器学习面临的关键障碍，但过拟合是无法彻底避免的。 现实学习任务中，选择学习算法及确定参数配置即是“模型选择”（model selection）问题。 （2）模型评估 由于无法获取所有样本上的泛化误差，因此一般只能以测试集上的“测试误差”（testing error）作为泛化误差的近似。 测试集应尽可能与训练集互斥，即测试样本未在训练中使用过。 针对m个样本的数据集D={( x 1 , y 1 ),( x 2 , y 2 ),…,( x m , y

本世纪以来，航电系统的HW/SW集成测试在某种程度上已经开始自动化，测试程序经过编程能够实时运行。这种自动化是不可避免的，抛开要减少人工测试的要求不说，新一代的航电系统由于要模拟监测的接口速率和数量不断增长，使得在测试执行过程中与被测系统（SUT）的人工交互越加的不可靠。 近年来，像空客这样的飞机制造商对基于模型的系统工程（MBSE）的方法论及其支撑工具投入了越来越多的兴趣，在某些领域，这些探索可能已经融合进了开发与验证的过程，而我们期望在将来MBSE能广泛被航电系统领域所采纳。 本白皮书在以往研究成果的基础上，讨论了航电系统在型号合格认定中实际的验证问题，特别是关于自动化的基于模型的测试（MBT），报告了Verified Systems for Airbus最近实施的MBT项目，总结了MBT使用的技术，描述了使用MBT能带来的好处。 该测试在空客当中得以应用的机型包括：A380、A318、A350、A400M等。 中文译本： 索取全文白皮书： http://www.softtest.cn/multi/411.html 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/watertek/blog/3193544

基于卷积神经网络的ImageNet分类器 作者： Alex Krizhevsky-多伦多大学（加拿大） Ilye Sutskever-多伦多大学 Geoffrey E. Hinton-多伦多大学 摘要 我们训练了一个大型的深度卷积神经网络去将2010年ILSVRC挑战杯包含的120万高分辨率图像分类成1000种不同的类别。在测试数据方面，我们取得了远超过去最佳水平的效果，分别为17%和37.5%的top-5和top-1错误率。有着6000万参数和65万神经元的神经网络由5个部分连接Max池化层的卷积层和3个全连接层连带着1000路softmax组成。为了加快训练速度。我们采用非饱和神经元和一个高效的卷积操作的GPU执行器。为了降低全连接层的过拟合，我们采用了一项近期发展的已被证明有效的名为dropout的正则化方法。 1 引言 解决物体识别的最新方法必不可少的使用机器学习方法。为了提高他们的表现，我们可以收集更大的数据集，训练更有效的模型，并且使用更先进的技术去阻止过拟合。直到近期，有标识的图像数据集相当的小——大约数万张图片的状况才改变。简单的识别任务能够被有效的解决好在这一规模的数据集上，特别是如果他们采用了数据增强。例如，MNIST数字识别任务的最新错误率（0.3%）已接近人类表现。但现实场景中的对象表现出相当大的变异性，所以为了学习识别它们，使用更大的训练集是非常必要的

1. 基本原理图 ！！！是否有类型标记来区分监督学习和无监督学习 监督学习一般是分类和回归问题 （是否有label） 西瓜分类问题 就是判段是否为好瓜 西瓜回归问题 就是判断一个西瓜成熟程度 无监督学习一般是聚类和降维问题 聚类： 把两个班的人 一班的在一起 二班的在一起 一般的训练过程: 从训练集反应出假设空间->在选出版本空间->通过测试集来筛选最合适的假设 假设空间 就是所以可能存在的选项n1 n2 n3…+1 n1是样本属性的可能存在值 n2 n3 **同理 版本空间就是 符合所有训练集的假设保留下来 2.0 模型的选择和评估 模型的选择 原理： 在测试机上测试的性能为泛化性能 泛化误差：在未来样本上的误差 经验误差：在训练集上的误差 泛化误差是越小越好，但是经验误差不是越小越好 因为会发送过拟合 一旦在训练集上表现的太优秀，在泛化性能就差了，因为NFL原则。 随着模型复杂度的上升 经验误差 会越来越小 ，因为复杂度是上升会带来训练集维度提高，精确度上升，但是当经验误差太小了，就过拟合了，反而泛化误差会上升。 评估方法 和怎么分离数据集 —把一部分训练集变成验证集 因为测试机没用标签，无法评估，所以就打算从数据集中拿出一些来验证。 ！！！简单讲一下 验证集和训练集和测试机的关系 首先训练集是来拟合模型的，然后我们要把测试集导入模型去得出我们要的分类结果，但是这样错误率很高

网络工程系统集成模型 ​ 在该模型的第一步， 即 用户需求分析 阶段中，设计者将重点考虑用户的需求、约束和目标。因为一个好的网络设计者必须清楚用户需求，并且将这些需求转换为商业和技术目标，如可用性、可扩展性、可购买性、安全性和可管理性等。 该过程包括明晰部门和用户组的结构,明确网络将向谁提供服务，并从何处获取有用信息。如果已经明确用户的需求和要达到的目标，并且用户希望对网络设计有一一个快速响应，则可以直接进入逻辑网络设计阶段。 逻辑网络设计 必须充分考虑到可选用的厂商设备有档次、型号的限制，以及用户需求会不断变化和发展等情况，不能过分拘泥于用户需求的指标细节，应当在设计方案的经济性、时效性的基础上具有一定前瞻性。 在逻辑上可行性达到就进入了 物理网络设计与实现 ，在这个阶段，只需根据逻辑设计方案进行施工即可。在实际施工中，又可根据实际情况进行适当调整，若发现逻辑设计存在重大问题那么逻辑网络设计方案将被否决，重新打回设计。 物理网络设计与实现完成之后实际使用之前必须进行 测试 ，测试必须考虑到实际工作的各种可能，进行最大弹性检测，保证网络满足用户需求。若不满足则需要上一阶段物理网络设计与实现重新改进，或者从逻辑网络设计阶段重新设计施工。 这个过程将不断重复直到测试满足用户需求。 来源： CSDN 作者： lingchen336 链接： https://blog.csdn.net

训练集和验证集。 基本上就是从一个数据集中随机分割出来的，所以分布一致，而且都有标注，比如一个人脸数据集分为两部分。 测试集就不同了，通常为真实数据，可能标注都没有或者不告诉你，比如一些比赛中。 训练集和测试集分布可能会有差异。 所以我们用验证集来看模型有没有学到知识，以及会不会过拟合。 用测试集测试模型在真实场景的表现。 大部分情况下，验证集当测试集用了，模型在真实场景表现不好再补充数据。 来源： CSDN 作者： 快乐成长吧 链接： https://blog.csdn.net/qq_37791134/article/details/104759540

在介绍自动化测试模型之前 ，我们先来了解库 、框架和工具之间的区别 。 5.1 基本概念 1.库 库的英文单词是 Library，库是由代码集合成的一个产品，可供程序员调用。面向对象的代码组织形成的库叫类库，面向过程的代码组织形成的库叫函数库。 从这个角度看，第 4 章介绍的 WebDriver 就属于库的范畴，因为它提供了一组操作 Web 页面的类与方法，所以可以称它为 Web 自动化测试库。 2.框架 框架的英文单词是 Framework，框架是为解决一个或一类问题而开发的产品，用户一般只需使用框架提供的类或函数，即可实现全部功能。 从这个角度看，unittest 框架（第 6 章）主要用于测试用例的组织和执行，以及测试结果的生成。因为它的主要任务就是帮助我们完成测试工作，所以通常称它为测试框架。 3.工具 工具的英文单词是 Tools，工具与框架所做的事情类似，只是工具提供了更高层次的封装，屏蔽了底层的代码，提供了单独的操作界面供用户使用。 例如，UFT（QTP）、Katalon 就属于自动化测试工具。 5.2 自动化测试模型 自动化测试模型可分为线性测试、模块化与类库、数据驱动测试和关键字驱动测试，下面分别介绍这几种自动化测试模型的特点。 1.线性测试 通过录制或编写对应用程序的操作步骤会产生相应的线性脚本，每个线性脚本相对独立，且不产生依赖与调用