fight-detection-surv-dataset数据集
时间: 2023-10-05 22:09:26 浏览: 56
好的,你想了解关于fight-detection-surv-dataset数据集的一些信息吗?那么我可以告诉你,这是一个用于暴力行为检测的数据集,包含了多个场景下的视频片段。该数据集主要用于训练和测试人工智能模型,以便能够自动检测和识别暴力行为。该数据集的使用需要遵循相关的法律法规和道德准则,并且需要得到相关方面的授权和许可。
相关问题
本次对比实验gru同样仅有一层,但是对于fight-detection-surv-dataset数据集来说比较合适,我们由下图可以看到同样训练100个批次采用gru的话在没有调参的情况下,准确度达到了60%,比不调参的transformer的好一些,但是距离调参后76%的准确度有较大差距。如何夸transformer应用在时序任务上比gru性能强呢?
Transformer 在时序任务上比 GRU 性能更好的原因主要有以下几点:
1. Transformer 模型不受时间序列长度的限制,它可以同时考虑整个序列的信息,而 GRU 模型需要逐个时间步进行计算,因此在长序列任务上容易出现梯度消失或爆炸的问题。
2. Transformer 可以更好地捕捉序列中的全局依赖关系,因为它使用了自注意力机制,可以计算序列中每个位置与其他位置的关联度,从而更好地捕捉序列中的长程依赖关系。而 GRU 模型只能根据先前的状态进行计算,无法捕捉全局依赖关系。
3. Transformer 模型的并行计算能力更强,因为它没有像 GRU 模型那样需要逐个时间步进行计算。这使得 Transformer 模型能够更快地训练和推理。
综上所述,虽然在某些情况下 GRU 可能会比 Transformer 更适合,但在处理长序列和全局依赖关系方面,Transformer 显然具有更强的性能。
> survfit_object <- survfit(my_surv) Error in survfit.Surv(my_surv) : the survfit function requires a formula as its first argument如何解决
如果你在使用`survfit()`函数时遇到了错误消息 "the survfit function requires a formula as its first argument",这可能是因为你传递给`survfit()`的参数不是一个公式对象。
要解决这个问题,你需要将生存对象 `my_surv` 转换为一个合适的公式对象,然后再传递给 `survfit()` 函数。你可以使用 `Surv()` 函数作为公式的一部分,将生存时间和事件发生情况作为参数传递给它,然后再将结果用于 `survfit()` 函数。
以下是修改后的代码示例:
```R
library(survival)
my_data <- read.csv(file = "D:/1/PCAT与NAFLD/490人3PCAT.csv")
my_surv <- Surv(time = my_data$time, event = my_data$MACE)
survfit_object <- survfit(formula = my_surv)
final_percent <- summary(survfit_object)$surv
confidence_interval <- conf.int(survfit_object)
```
通过将 `my_surv` 作为参数传递给 `survfit()` 函数时,将其作为一个公式对象,你应该能够解决这个问题并计算出KM生存曲线的相关结果。