文本分类训练集第52页

街景字符编码识别之数据扩增

数据扩增介绍在深度学习中数据扩增方法非常重要，数据扩增可以增加训练集的样本，同时也可以有效缓解模型过拟合的情况，也可以给模型带来的更强的泛化能力。数据扩增为什么有用？

612twilight·2023-04-08 12:56

【5】深度学习之Pytorch——如何使用张量处理文本数据集（语料库数据集）

文本分类：深度学习模型可以根据文本内容将文本分为不同的类别。例如，情感分析、主题分类等。机器翻译：深度学习模型可以将一种语言翻译成另一种语言。神

王小王-123·2023-04-08 08:57

Detecting Backdoor Attacks on Deep Neural Networks by Activation Clustering阅读报告

特别是，ML模型通常使用来自潜在不可信来源的数据进行训练，为对手提供了通过将精心制作的样本插入训练集中来操纵它们的机会。

mentalps·2023-04-08 02:49

Kaggle 入门 Titanic: Machine Learning from Disaster(1)数据分析和处理

数据有三个csv文件，一个训练集，一个测试集，还有一个答案模板（按照性别作为划分依据的答案）数据特征：survival:label，是否存活plclass:票务舱情况，分三档，top,middle,low

菜逼庄水水·2023-04-08 02:14

DALL E2【论文阅读】

HierarchicalText-ConditionalImageGenerationwithCLIPLatents1.Background根据文本生成原创性图像，没有在训练集中出现过，学习特征然后进行组合根据文本对已有的图像进行编辑和修改

hei_hei_hei_·2023-04-08 01:14

模型涨点的思路，深度学习训练的tricks-计算机视觉

一项机器学习任务时常常有以下的几个重要步骤，首先是数据的预处理，其中重要的步骤包括数据格式的统一、异常数据的消除和必要的数据变换；然后划分训练集、验证集、测试集，常见的方法包括：按比例随机选取，KFold

羞儿·2023-04-08 01:08

【论文笔记】：CrowdHuman: A Benchmark for Detecting Human in a Crowd

&Title:CrowdHuman:ABenchmarkforDetectingHumaninaCrowd&SummaryCrowdHuman的训练集、验证集和测试集分别包括15000，4370和5000

Activewaste·2023-04-08 01:03

gpt软件中文版下载-gpt-3接口能直接用吗

GPT-2是一个开源的预训练语言模型，由OpenAI公司发布，可以用于生成文本、文本分类、语言理解等自然语言处理领域任务。

147SEO·2023-04-07 21:46

3.11 模型选择、过拟合和欠拟合

3.11模型选择、过拟合和欠拟合1、训练误差和泛化误差训练误差：模型在训练集上表现的误差泛化误差：模型在任意一个测试数据样本上表现训练误差的期望小于或等于泛化误差。

仲夏夜茫七月未央·2023-04-07 21:11

【动手学习深度学习】 5 模型选择+过拟合和欠拟合+权值衰退

目录5.1模型选择5.1.1训练误差和泛化误差5.1.2K-折交叉验证5.2过拟合和欠拟合5.3权值衰退5.1模型选择5.1.1训练误差和泛化误差1、训练误差：模型在训练集（train）上的误差2、泛化误差

sumshine_·2023-04-07 21:08

模型选择+过拟合和欠拟合

一个用来评估模型好坏的数据集测试数据集：只用一次的数据集k-折交叉验证在没有足够多数据时使用（这是常态）算法：（1）将训练数据分割成k块（2）fori=1,…,k：使用第i块作为验证数据集，其余的作为训练集

我是小蔡呀～～～·2023-04-07 21:20

数据集介绍

UNC-Ref训练集：4×10^4个物体，对应1.13762×10^5个自然语言表达验证集：5000个物体，对应1.4246×10^4个自然语言表达参考文献：KazemzadehS,OrdonezV,MattenM

VVVia·2023-04-07 20:03

02 过拟合和欠拟合

首先本章节解决这3个问题：q1：训练集和测试集到底是什么关系？q2：训练集愈来愈好，是不是代表模型越来越好？q3：如何选取最优模型，如何调整模型中最优参数？

andyham·2023-04-07 20:51

Python - matplotlib - pyplot绘图

matplotlib绘图前言基本使用：绘图必要库读取训练集标题和文字说明：分区域图形画法：绘制四大类型图直方图hist柱状图bar：散点图scatter：饼状图特殊技巧：Pandas绘图Series绘图

starnight531·2023-04-07 14:17

毕设深度学习的水果识别 opencv python

文章目录0前言2开发简介3识别原理3.1传统图像识别原理3.2深度学习水果识别4数据集5部分关键代码5.1处理训练集的数据结构5.2模型网络结构5.3训练模型6识别效果7最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

DanCheng-studio·2023-04-07 14:10

关于数据集

数据集怎么划分数据集划分是指将已有的数据集划分为训练集、验证集和测试集三个部分，用于机器学习中的模型训练、调参和评估。

刘燕飞MVP·2023-04-07 13:37

图解nlp——预训练模型做文本分类

我们上一期就是介绍的transformers库，然后里面有个文本分类的任务，有的读者竟然还去尝试了一下，然后发现代码没跑通（确实是我代码问题）。其实分类这个任务，在现实生活中，

yuanzhoulvpi·2023-04-07 10:28

命名实体识别V1

是自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)的一个基础任务，其目标是要识别出文本中出现的专有名称和有意义的数量短语并加以归类，提高NER的精度和召回率对于信息抽取，机器翻译，文本分类

neo_ng·2023-04-07 08:04

2019-01-31 “人工数据合成”（artificial data synthesis）

人工数据合成的概念通常包含两种不同的变体：第一种是白手起家创造新的数据；第二种是已经有了一小部分带标签的训练集，然后扩充为一个大的训练集人工数据合成人工数据合成字符识别的更大的训练集：现代计算机通常都有一个很大的字体库

奈何qiao·2023-04-07 08:50

好像模拟了一个引力场

(A,B)---3*30*2---(1,0)(0,1)做一个网络让输入只有3个节点，每个训练集里有4张图片，让B的训练集全为0，排列组合A，观察迭代次数平均值的变化。

黑榆·2023-04-07 04:15

多元时间序列 | BiLSTM双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测（Matlab完整程序）

双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测（Matlab完整程序）目录多元时间序列|BiLSTM双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍程序设计参考资料预测结果评价指标训练集数据的

前程算法屋·2023-04-07 03:38

时间序列分析 | LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（Matlab完整程序）

|LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（Matlab完整程序）目录时间序列分析|LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍完整程序参考资料预测结果评价指标训练集数据的

前程算法屋·2023-04-07 03:07

多元时间序列 | LSTM长短期记忆神经网络多变量时间序列预测（Matlab完整程序）

长短期记忆神经网络多变量时间序列预测（Matlab完整程序）目录多元时间序列|LSTM长短期记忆神经网络多变量时间序列预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍程序设计参考资料预测结果评价指标训练集数据的

前程算法屋·2023-04-07 03:26

Visual Prompt

，对于文本分类，我们将其修改为IreceivedtheofferformETH,I’mso[MASK]；[MASK]可以为一些表示情绪的词，比如happy，那么相对于原文，修改后的句子更容易被分为happy

完美屁桃·2023-04-07 01:48

图像处理实践 | 水果图像的识别与分类

水果图像的识别与分类1数据获取与数据集介绍数据来源：公开水果数据集fruit-360，包含几十种水果的彩色图片，图片格式为100*100像素，训练集中，每种水果都有上百张各种角度拍摄的照片。

ZIYUE WU·2023-04-06 21:10

完全小白如何运行人生中的第一个Bert文本分类代码

本文主要关注中文短文本分类。不过其他场景只要换预训练模型就行。整体的训练流程是：将数据分成训练集、验证集和测试集。

诸神缄默不语·2023-04-06 20:59

【信用评分预测模型（四）】Python随机森林模型

文章目录前言一、随机森林介绍一、定义函数二、模型建立1.模型参数设置2.模型训练集和测试集拆分3.模型训练4.特征值总结前言在https://blog.csdn.net/m0_65157892/article

Christ1018·2023-04-06 18:45

【信用评分预测模型（五）】python决策树

文章目录前言一、训练集测试集划分二、模型训练三、选择最大深度索引四、最优决策树构造总结前言决策树算法本质上是通过一系列规则对数据进行分类的过程。有监督学习。

Christ1018·2023-04-06 18:45

什么是mlm模型？

对于文本分类模型中取名为“mlm”的原因，我不确定。但从机器学习和自然语言处理领域的角度来看，“MLM”通常指的是“MaskedLanguageModel”，即遮蔽语言模型。

irrationality·2023-04-06 14:34

如何将独热标签还原为字符串标签？

我进行文本分类，我原本的标签是：{‘Alarm-Update’,‘Audio-Play’,‘Calendar-Query’,‘FilmTele-Play’,‘HomeAppliance-Control’

irrationality·2023-04-06 14:33

对数据集进行拉普拉斯平滑处理

零概率问题，就是在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。

Seafairy·2023-04-06 13:18

LDA主题模型

它将文档集中的每篇文档的主题以概率分布的形式给出，从而通过分析一些文档抽取出它们的主题分布后，便可以根据主题分布进行主题聚类或文本分类。

==樛木==·2023-04-06 13:00

医疗诊断文本多分类问题（NLP)（合工大机器学习）

医疗诊断文本多分类问题（NLP)（合工大机器学习）author:XinPingTudate:2023-01-2915:12:11language:zh-CNcategories:机器学习tags:NLP文本分类合工大深度学习欢迎各位友友来我后院

青藤缠锦木，总有成千束·2023-04-06 09:08

很全面的提示工程指南（包含大量示例！）

提示工程指南提示工程介绍基础提示配置参数的含义标准提示语提示语的要素提示设计的一般技巧从简单的提示开始指令（Instruction）具体（Specificity）避免不精确的描述（Preciseness）避免说不要做什么基础提示文本摘要信息抽取问答文本分类对话代码生成推理高级提示零样本提示

Wilson-mz·2023-04-06 05:38

超分辨数据集

常见的训练集Set5,Set14,B100,Urban100,Manga109,DIV2K2017includebicubicdownsampleswithx2,3,4,8常见的测试集Set5,Set14

Magic_o·2023-04-06 05:24

【yolov5】将标注好的数据集进行划分（附完整可运行python代码）

问题分析划分数据集主要的步骤就是，首先要将数据集打乱顺序，然后按照一定的比例将其分为训练集，验证集和测试集。这里我定的比例是7：1：2。

freezing?·2023-04-05 23:45

日撸 Java 三百行（51-60天，kNN 与 NB）

八宝袋·2023-04-05 15:34

【深度学习】计算机视觉（八）——使用GPU进行目标检测详解（中）

Cornerpooling****二、扩大学习区域****三、Embeddings——组合corner**3.1.2Center-basedDetection3.2关于模型结构方面一些概念的解释3.2.1超参数3.2.2训练集

RK_Dangerous·2023-04-05 13:26

算法工程师面试问答_文本分类

【关于文本分类】那些你不知道的事一、抽象命题1.1分类任务有哪些类别？它们都有什么特征？分类任务是机器学习中最常见的监督学习任务之一。

suli77·2023-04-05 13:53

文本分类与SVM

1基础知识1.1样本整理文本分类属于有监督的学习，所以需要整理样本。根据业务需求，确定样本标签与数目，其中样本标签多为整数。

suibianshen2012·2023-04-05 13:22

PaddleNLP基于ERNIR3.0文本分类：WOS数据集为例（层次分类）

以情感倾向分析新闻分类为例】含智能标注方案）应用实践：分类模型大集成者[PaddleHub、Finetune、prompt]Paddlenlp之UIE关系抽取模型【高管关系抽取为例】PaddleNLP基于ERNIR3.0文本分类以中医疗搜索检索词意图分类

汀、人工智能·2023-04-05 13:52

[深度之眼机器学习训练营第四期]线性回归

二者组成的元组$(x^{(i)},y^{(i)})$就表示一个训练样本，而$n$个这样的训练样本就组成了训练集，即$\{(x^{(i)},y^{(i)});i=1,\cdots,n\}$。

Litt1e0range·2023-04-05 12:10

最新综述：用于文本分类的数据增强方法

基于对数据增强的目标和应用的精确描述以及对现有工作的分类，本篇综述关注用于文本分类的数据增强方法，旨

PaperWeekly·2023-04-05 12:54

特征向量、标签、模型、算法

深度学习笔记一基本术语特征向量、标签、模型、算法训练集&测试集深度学习过程监督学习、非监督学习、强化学习公式中x,y,d,m的意义特征向量、标签、模型、算法特征向量：用于解决问题的一系列属性标签：我们想要预测的目标模型

Small___ming·2023-04-05 12:48

【多标签文本分类】《多粒度信息关系增强的多标签文本分类》

·阅读摘要：提出一种多粒度的多标签文本分类方法。一共3个粒度：文档级分类模块、词级分类模块、标签约束性关系匹配辅助模块。

征途黯然.·2023-04-05 12:05

AAAI 2023 | 如何识别未知标签？多模态知识迁移框架实现新SOTA

PaperWeekly·2023-04-05 11:43

吴恩达深度学习（四）

（使x1和x2这两个特征的方差都等于1）一个提示：如果你用这种方法来对数据进行缩放，那么务必对测试集和训练集都是用同样地u和б2。即不应该使用不同的方式去归一化训练集和测试集。

带刺的小花_ea97·2023-04-05 10:35

MNIST数据集下载+idx3-ubyte解析【超详细+上手简单】

目录前言1下载MNIST数据集文件2解析idx3-ubyte文件2.1解析训练集2.2解析测试集3.运行py文件1下载MNIST数据集文件由于MNIST数据集是在外网发布，下载比较慢，博主把MNIST放在了百度网盘中链接

不拘于时.·2023-04-05 09:23

Attention机制和transformer模型

1.引言自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）是一种重要的人工智能（ArtificialIntelligence,AI）技术，可以完成文本分类、序列标注、自动问答、机器翻译和摘要生成等任务

君威1995·2023-04-05 06:19

InternImage segmentation部分代码复现及训练自己的数据集（二）

或者有自己的组织形式也行，只要训练集和测试集分开，图片数据和标注数据分开就可以了。例如，下面为我自己的数据组织形式：|--root_path||--sign

yeeeeeeeeeeees·2023-04-05 06:05

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