在定义制造过程时，目标是确保生产的零件符合规格上限和下限（USL，LSL）。所以设计出过程能力这个概念，过程能力是衡量制造过程能够在规范范围内生产零件的一致性的参数。基本想法很简单，让制造过程：以设计工程师要求的标称值为中心变异性的规格宽度窄。Cp是零件变异是否小于公差宽度Cpk是零件变异和中心指数要小于公差宽度以汽车过门作为零件变异的举例：Cp=0.7Cpk=0.7Cp=1.0Cpk=1.0Cp=2.0Cpk=0.7Cp=2.0Cpk=2.0驾驶员是不稳定的。汽车经常刮伤墙壁。会生产有缺陷的零件除非过程变异宽度减少且过程是居中的。驾驶员还是不稳定但与以前相比好一点。也经常会靠近墙壁。很可能有

我们在做生产的度量过程控制时，总会与CpK和PpK打交道，这二者的关系和区别到底是什么呢？我们暂且不去理会这些枯燥的名词，先看一个现实中常见的例子：一个学生，每次单元测验都名列前茅，但是每到期末或会考时，成绩就不如人意。这就说明，这名学生有考好的能力，却缺乏把考好的能力表现出来的能力。什么是CpK和PpK1.1Cp与CpKCp：过程能力。过程能力的简单直接的指示器，它的公式如下： 上式中，USL是上极限标准，LSL是下极限标准。σ =sc4，其中，s表示一个总体的标准差，s-bar表示每个有理子组的偏差均值，c4表示校正的统计系数。Cpk：过程能力指数。非中心分布效应下的Cp调整，它的公式如下

我正在尝试解决由模型过度拟合引起的问题。不幸的是，我不知道如何增加legacy/train.py在训练期间输出的model.cpk的间隔。有没有办法减少每次保存model.cpk之间的时间并禁用其删除。我正在训练小型模型，可以承受增加的存储需求。 最佳答案 有关保存间隔和要保留的检查点数量，请查看此处:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/Saver来自上面的链接->max_to_keep->keep_checkpoint_every_n_hoursAdditiona