文本分类训练集第45页

浅谈数据增强

数据增强是一种有效的方式，可以通过扩充训练集，来提高模型的泛化能力和鲁棒性。以下是一些常见的数据增强方法：目录一、数据增强的概念二、数据增强在Roberta对SST-2数据集的文本二分类任务的应用

Dr.sky_·2023-06-14 14:36

利用卷积神经网络实现人脸识别的应用

首先，需要收集大量的人脸图像数据，并对其进行标注和划分，形成训练集、验证集和测试集。训练集

matlabgoodboy·2023-06-14 12:29

今天做了什么呢？

数据集共400份，按4:1比例划分为训练集和测试集。用fast-r-cnn对图片进行特征图提取并学习。

子君_9ccf·2023-06-14 11:07

Pattern-Exploiting Training MLM任务用于文本匹配【代码解读】

一、总结•原文：#PET-文本分类的又一种妙解:https://xv44586.github.io/2020/10/25/pet/#ccf问答匹配比赛（下）：如何只用“bert”夺冠:https://xv44586

HxShine·2023-06-14 08:30

140、机器学习（入门）：简单线性回归

机器学习的本质其实就是通过训练集建立一个模型，而后可以通过这个模型实现对于特征的识别，得出结果标签，而这个模型可以是多种多样的，简单线性回归模型只是其中的最基础最简单的一种模型。

陈容喜·2023-06-14 08:17

YOLOv5-6.1小白式教你复现，实现自己的数据

目录结构├──.github:包含了USSUE_TEMPLATE和workflows，是存一些配置文件的，不太重要，可以不用管他├──data：主要是存放一些超参数的配置文件（如.yaml文件）是用来配置训练集和测试集还有验证集的路径的

波浪270·2023-06-14 07:14

ML 监督学习回归树回归

首先使用单个特征和阈值（例如，“花瓣长度≤2.45cm”）将训练集分成两个子集当它成功的将训练集分成两部

XinY_VV·2023-06-14 02:22

手写体识别

机器学习模型：调用第三方库sklearn进行运行，划分数据集为训练集：测试集=7:31.决策树2.支持向量机3.逻辑回归神经网络模型：使用的pytorch包，用官方经典cnn网络模型，效果非常不错，可以到达

qq_46435701·2023-06-14 02:32

Bert文本分类及服务部署实战

谷歌发布bert已经有一段时间了，但是仅在最近一个文本分类任务中实战使用过，顺便记录下使用过程。

elephantnose·2023-06-14 02:08

python基于卷积神经网络实现自定义数据集训练与测试

如果你的训练集与测试集也分别为30和5，并且样本类别也为3类，那么你只需要更改图像标签文件地址以及标签内容（如下面两图所示）。图片名-标签文件如何生成请看这篇文章。

yeahamen·2023-06-13 22:39

书山有路勤为径学海无涯苦作舟（AI引领时代浪潮）

数据切割：将数据集划分为训练集、验证集和测试

行动很重要冲冲冲·2023-06-13 20:55

基于TensorFlow图像分类实现

train.py训练集图片文件名称中存在类型即可。根据需分类类型修改#训练集生成和#测试集生成代码块中的读取方式。

gnocuohz·2023-06-13 14:52

【基于PyTorch实现经典网络架构的花卉图像分类模型】

摘要1.Flowers-102数据集解读2.数据预处理工作2.1导入工具包2.2数据增强策略（DataAugmentation）2.3数据读入2.3.1训练集与验证集读入2.3.2json文件读入3.模型的建立与训练

星未漾~·2023-06-13 06:12

Stacking堆叠增强学习算法

数据集划分训练集和测试集，首先用训练集训练多个模型器，然后将测试集送入模型器得到每个模型器的输出，将每个模型器的输出作为一个特征送入最终模型器里训练，训练目标为测试集真实值。

东城青年·2023-06-13 03:35

大模型微调踩坑记录 - 基于Alpaca-LLaMa+Lora

前言为了使用开放权重的LLM(大语言模型)，基于自己的训练集，微调模型，会涉及到如下一些技术要点：配置运行环境下载、加载基础模型收集语料、微调训练检验训练效果在实施过程中，遇到不少困难，因此写下这篇文档

Anycall201·2023-06-13 02:57

FastBup:计算机视觉大型图像数据集分析工具

0.简介官方github网址项目目的：当前大规模图像数据集一团糟，数据量巨大但质量堪忧，有时候训练集、验证集、测试集会有重复数据造成数据泄露。

阿航626·2023-06-13 01:00

机器学习—支持向量机

data.tgz-包含本练习中所需要用的数据文件其中：ex5data1.mat-数据集示例1ex5data2.mat-数据集示例2ex5data3.mat-数据集示例3spamTrain.mat-垃圾邮件训练集

chenyu128·2023-06-13 00:33

深度学习pytorch实战五：基于ResNet34迁移学习的方法图像分类篇自建花数据集图像分类（5类）超详细代码

Studying 开龙wu·2023-06-12 23:17

度学习pytorch实战六：ResNet50网络图像分类篇自建花数据集图像分类（5类）超详细代码

1.数据集简介、训练集与测试集划分2.模型相关知识3.model.py——定义ResNet50网络模型4.train.py——加载数据集并训练，训练集计算损失值loss，测试集计算accuracy，保存训练好的网络参数

Studying 开龙wu·2023-06-12 23:44

鸢尾花数据集判别分析matlab代码

下面是一段使用Matlab进行鸢尾花数据集判别分析的示例代码：%导入数据loadfisheriris%将数据拆分为训练集和测试集X=meas;Y=species;rng(1);%设置随机数生成器的种子，

爆燃·火星·2023-06-12 22:20

EMNLP 2015 | PCNN实现远程监督在关系提取中的应用

通过PiecewiseMaxPolling的方法，提高了关系提取的准确率，采用多示例学习的方式从训练集中抽取取置信度高的训练样例训练模型减少数据标注错误。

LC震荡电路·2023-06-12 20:47

机器学习：银行信贷预测（简单学习）

本次案例使用的是pycharm编辑器1、导入相关的包#导入相关的包importpandasaspdimportnumpyasnp#导入预处理的库importsklearn.preprocessingaspre#训练集

陈鸿林·2023-06-12 19:46

BERTweet: A Pretrained Language Model for English Tweets 论文解读

论文通过提出BERTweet模型，针对英文推特文本进行了预训练，并在推特文本分类任务中取得了显著的改进。通过优化推特文本的预处理和分割

旧言.·2023-06-12 16:17

Linux、windows系统中nltk库安装详解

NLTK支持众多自然语言处理任务，例如文本分类、语法分析、词性标注、文本语料库处理等。

IT之一小佬·2023-06-12 14:51

深度学习（Deep Learning）读书思考三：正则化

因此研究者也提出很多有效的技术防止过拟合，比较常用的技术包括：参数添加约束，例如L1、L2范数等训练集合扩充，例如添加噪声、数据变换等Dropout该文主要介绍深度学习中比较常见几类正则化方法以及常用参数选择

下一步·2023-06-12 09:18

【深度学习】第一门课神经网络和深度学习 Week 2 神经网络基础

实现神经网络需要用到一些重要的技术和技巧，比如怎样处理包含大量样本的训练集。在神经网络的计算中，还会有前向暂停、前向传播、反向暂停和反向传播等步骤，本周会对它们进行详细的介绍。

令夏二十三·2023-06-12 09:37

清华青年AI自强作业hw3_2：前向传播和反向传播实战

前向传播和反向传播实战实现过程各层参数维度分析拟合结果相关链接一起学AI系列博客：目录索引前向传播和反向传播的公式理解化用于作业hw3_2中：：用NN网络拟合小姐姐喜好分类完成前向传播、反向传播算法的Python实现完成课堂的网络模型搭建，并实现喜好分类训练集精度

来知晓·2023-06-12 04:11

TensorFlow数据增强——图像预处理

数据增强：当训练数据非常有限时，可以通过一些变换，从已有训练集去生成一些新的数据，来人工扩大训练集样本个数，从而获得更充足的训练集，使模型训练效果更好。

young974·2023-06-12 01:37

碳排放预测模型 | Python实现基于MLR多元线性回归的碳排放预测模型

然后，我们将数据分成训练集和测试集，使用训练集创建模型，使用测试集评估模型，最后使用模型预测未知值。环境准备这里是引用源码设计

算法之旅·2023-06-12 01:13

AI数据标注工具Doccano

它提供了用户友好的界面，使用户能够轻松地标注文本、序列标注、文本分类和文本配对等任务。doccano支持多种标注格式，并且可以方便地与其他机器学习工具集成。

罗杰海贼团·2023-06-12 01:46

二、多变量线性回归

一些符号：m：训练集数量n：特征数目（输入维度）：训练样本中的第i个向量：训练样本中的第i个向量中的第j个元素模型参数损失函数：梯度下降：其中假设函数：若规定X注意：一个特征未必就对应一个x。

asdfgjsrgdf·2023-06-12 00:27

谁说学生模型就得小？稀疏化DAN模型推理可提速600倍

实验表明，该模型在六个文本分类任务上保持了教师模型97%的表现，同时在CPU和G

PaperWeekly·2023-06-11 23:23

Python 模型训练：LSTM 时间序列销售额预测（训练、保存、调用）

LSTM(longshort-termmemory)长短期记忆网络，具体理论的就不一一叙述，直接开始流程一、数据导入二、数据归一化三、划分训练集、测试集四、划分标签和属性五、转换成LSTM输入格式六、设计

AcWare 学习笔记·2023-06-11 20:04

yoyooyooo·2023-06-11 19:03

统计软件与数据分析Lesson15----梯度下降（Gradient Descent）过程可视化

1.2几个专业术语2.前期准备2.1加载包2.2定义模型2.3生成模拟数据2.4分割训练集验证集2.5原始数据可视化3.模型训练Step0:随机初始化待估参数Step1:计算模型预测值Step2:计算预测误差

shlay·2023-06-11 16:08

K210图像检测&(1~8)数字卡片识别

不过也有些不足，可能是收集某个数字的训练集的时候，拍摄高度，不一致(因为是手拍)，导致最终在同一高度下有个别数字，的识别可能低一点。

紫阡星影·2023-06-11 15:31

可视化训练集与测试集数据分布（可直接运行）

直接附上代码，兄弟们修改这两行路径就可以test=pd.read_csv('D:\wangyong\Wang\kaggle\year/test.csv')train=pd.read_csv('D:\wangyong\Wang\kaggle\year/train.csv')这是完整源码importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandas

江大王吹吹·2023-06-11 11:53

数据科学在文本分析中的应用：中英文 NLP（下）

本篇中，我们会重点介绍数据建模的原理和代码实现，其中包括emoji分析、情感分析、分词、词性词频分析、关键词分析、词云和主题模型文本分类。

OpenPie｜拓数派·2023-06-11 10:43

yolo-v3看不懂？手撕代码逐行讲解，附带网盘完整代码实现

最重要的一层yolo层：三：初始化完所有有网络层后，开始处理数据四：开始训练五：损失六：完整代码网盘链接（附带训练集，和测试的demo）不多说一句话，直接开撕！！！

QTreeY123·2023-06-11 07:55

机器学习：分类、回归、决策树

通常来说，不纯度越低，决策树对训练集的拟合越好。·不纯度基于节点来计算，树中的每个节点都会有一个不纯度，并且子节

今天会营业·2023-06-11 04:19

python神经网络数字识别算法_Python实现bp神经网络识别MNIST数据集

Python实现bp神经网络识别MNIST数据集”date:2018-06-18T14:01:49+08:00tags:[“”]categories:[“python”]前言训练时读入的是.mat格式的训练集

weixin_39664431·2023-06-11 03:06

python基于深度学习的水果识别系统

介绍具体实现分为以下几个步骤：数据集准备：从互联网上采集水果图片，并将其划分成训练集、验证集和测试集，以便用来训练和测试模型。

沐知全栈开发·2023-06-11 02:11

Robert+SimCLR+PGD实现文本分类

在使用SimCLR思想结合对抗训练的思想最大程度提升模型文本分类的准确率方面，你可以尝试以下方法：对数据集进行增强，例如随机切割、随机旋转、随机缩放等，以增加模型的鲁棒性。

Dr.sky_·2023-06-10 21:52

对比学习+Prompt+FGSM实现文本分类

本文主要是基于Robert的文本分类任务，在此基础上考虑融合对比学习、Prompt和对抗训练来提升模型的文本分类能力，我本地有SST-2数据集的train.txt、test.txt、dev.txt三个文件

Dr.sky_·2023-06-10 21:52

Robert+SimCLR+FGSM实现文本分类

Robert文本分类基础上，我用的是GLUE的SST-2数据集，包含train.txt、test.txt、dev.txt三个文件，每个文件包含内容和标签两列。

Dr.sky_·2023-06-10 21:22

对偶对比学习方法在文本分类任务中的应用

在文本分类任务中，DCL可以用于学习文本的表示，从而提高分类的准确性。具体来说，DCL使用两个对称的任务来学习文本的表示：正样本任务和负样本任务。在正样本任务

Dr.sky_·2023-06-10 21:19

一种使用快速、简单有效的文本分类方法

问题及需求使用CNN，LSTM，Attentionbasedmodel建立一个文本分类深度模型固然很好很强大，但是实际情况是，数据集和模型同等重要，到哪里去搞质量好的打标签的训练样本在短时间内是一个问题

ad110fe9ec46·2023-06-10 20:07

异常数据检测 | Python实现支持向量机(SVM)的异常数据检测

文章目录文章概述模型描述源码分享学习小结参考资料文章概述SVM通常应用于监督式学习，但OneClassSVM算法可用于将异常检测这样的无监督式学习，它学习一个用于异常检测的决策函数其主要功能将新数据分类为与训练集相似的正常值或不相似的异常值

算法之旅·2023-06-10 20:49

代价函数

代价函数（CostFunction）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。目标函数（ObjectFunction）定义为：最终需要优化的函数。

3e0a50393df8·2023-06-10 20:58

ChatGPT让沟通更智能、更便捷

它可以用于各种语言任务，如对话生成、语言翻译、摘要生成、文本分类等。目前，它已

古德猫宁的干货·2023-06-10 17:46

推荐频道

文本分类训练集