yolov7训练集中样本数量train : val = 1 : 3 合适吗
时间: 2023-06-18 10:06:08 浏览: 179
样本数量的选择应该基于数据集的大小和多样性,以及模型的复杂度和训练时间等因素。一般来说,训练集和验证集的比例通常在 7:3 或 8:2 左右比较常见,但也可以根据实际情况进行调整。对于较小的数据集,可以采用更大的验证集比例,以充分利用数据集。另外,还应该注意避免过度拟合,可以采用数据增强、正则化等方法来提高模型的泛化能力。
相关问题
switch(keyNew) { case 0x0001: keyVal = 13; break; case 0x0002: keyVal = 12; break; case 0x0004: keyVal = 11; break; case 0x0008: keyVal = 10; break; case 0x0010: keyVal = 9; break; case 0x0020: keyVal = 8; break; case 0x0040: keyVal = 7; break; case 0x0080: keyVal = 6; break; case 0x0100: keyVal = 5; break; case 0x0200: keyVal = 4; break; case 0x0400: keyVal = 3; break; case 0x0800: keyVal = 2; break; default: keyVal = 0; break; } return keyVal;
这段代码是用来根据键盘扫描结果确定按下的键值。它通过 switch-case 语句对键盘扫描结果进行匹配,确定按下的键值。具体地,它通过判断 keyNew 的值来确定按下的是哪个键,然后将对应的键值赋值给 keyVal。如果 keyNew 的值不在 case 语句中匹配到,就会执行 default 语句,将 keyVal 赋值为 0。最后,这个函数会返回 keyVal,表示按下的键值。
def train(): EPOCH = [] LOSS_train = [] LOSS_val = [] ACC_train = [] ACC_val = []
这段代码看起来是定义了一个函数train(),其中包含了5个空列表(EPOCH、LOSS_train、LOSS_val、ACC_train、ACC_val)。这些列表可能在训练模型时用于保存不同epoch的训练和验证损失、训练和验证准确率等指标。但是,这段代码没有给出任何具体实现,需要进一步补充完整。
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