Есть ли у кого-нибудь access token для hh api, которым было бы не жалко поделиться на денёк? Напишите в личку, пожалуйста, буду очень благодарен

Всем привет! Недавно начал работать с detectron2 и задался вопросом, а как он работает с разными по ширине и длине масками? С трансформациями на входе понятно, но с выходом нет.

Пример 1: на вход подаем изображение 1080 * 720 и получаем маску 1080*720
Пример 2: на вход подаем изображение 360 * 480 и  получаем маску 360 * 480

По идее же последний слой у нейронки(условный resnet) детерминирован и меняться не может
Может кто-нибудь помочь с пониманием?

Всем привет, подскажите, если у меня есть некий датасет, где таргетом являеться вероятность некоторого события, какие ml алгоритмы стоит использовать?
Я думаю, что можно использовать любую регресию, но некоторые из них могут экстраполировать и получить вероятность больше 1, или меньше 0.
Тогда, можно выбрать те, которые не экстраполируют, но может есть выбор получше?

Или же, вероятность события больше 1 может быть интерпретирована, как модель очень уверена в том, что событие случиться?

Например https://neuronus.com/theory/nn/925-sposoby-normalizatsii-peremennykh.html

Я совсем не понимаю почему это должно работать

Вот на трейне модель работает хорошо

На тесте плохо - иногда кидает значения больше 1

пусть максимум 1.5

Что-то сделано неправильно :)

если я нормализирую выход с максимумом 1.5 и минимумом 0, то на трейновом датасете модель умрёт

Ну, у меня модели нету, мне просто интересно, как стоит поступить при такой ситуации

Нормализовать нужно вход/выход не готовой модели, а тренируемой :)

Нормализация данных делается исходя из задачи/модели

А может, есть модели, которые приспособлены к предикту вероятностей?

Я рассматриваю модель на примере линейной регрессии, тогда если у нас есть пространство фич например X, для которого мы нормализировали все хорошо, то если взять пространство Y, которое побольше за Х, модель, как мне кажеться, сломаеться

Нужно дочитать статью про нормализацию

Возможно, не ту, которую я нагуглил

Зачем, как и почему это работает

(Я тоже дочитаю :))