文本分类训练集第67页

大一统多任务，UTC通用文本分类模型，刷榜了！简单、易用、高效的UTC通用文本分类技术，解决分类任务难题

针对产业级分类场景中任务多样、数据稀缺、标签迁移难度大等挑战，百度提出了一个大一统的通用文本分类技术UTC（UniversalTextClassfication）。

飞桨PaddlePaddle·2023-01-19 13:06

神经网络训练集准确率低,神经网络训练样本个数

在没有大量数据的情况下怎样在神经网络中构造数据,以BP神经网络为例，你可以用随机数产生神经网络的训练和测试数据如：下面是产生范围在0.2~2的150*4的矩阵，前三列为输入数据，第四列为输出数据M=random('unif',0.2,2,150,4);p1=M(1:125,1:3);t1=M(1:125,4);p2=M(126:150,1:3);t2=M(126:150,4);p=p1';t=t1

普通网友·2023-01-19 12:07

神经网络模型图怎么画,神经网络模型流程图

BP神经网络的训练集需要大样本吗？一般样本个数为多少？BP神经网络的训练集需要大样本吗？一般样本个数为多少？

快乐的小荣荣·2023-01-19 12:06

Semi- Supervised learning (SSL)半监督学习常用的算法

其主要区别在于训练集的数据是否有标签（label).如果训练集的所有数据都有标签则称为全监督学习;如果训练集的部分数据有标签，部分数据咩有标签则称之为半监督学习;如果训练集的数据全部都没有标签则称之为无监督学习

MacalDan·2023-01-19 12:02

伪标签

使用**训练集数据(Train1）**训练一个模型。使用训练好的模型预测测试集数据。将预测的置信度较高的样本加入到训练集中。使用新的训练集训练一个新的模型。使用新的模型去预测测试集数据。

junjian Li·2023-01-19 12:32

伪标签汇总

在现实，标注数据少，未标注数据多；在竞赛，训练集有标注，测试集未标注；在半监督学习中伪标签是其中的方法，思路如下：先利用现有的标注数据，训练模型；利用训练的模型对无标注数据预测；将无标注数据的预测标签和数

Mark_Aussie·2023-01-19 12:00

BERT模型fine-tuning

文本分类的例子最典型了，最后加一个Dense层，把输出维度降至类别数，再进行sigmoid或softmax。

anshiquanshu·2023-01-19 10:47

卷积神经网络程序（迁移学习）构成

开发步骤加载图像数据，并将其划分为训练集与验证集加载预训练好的网络（AlexNet）对网络结构进行改进调整数据集训练网络进行验证并显示效果代码（MATLAB）加载图像数据，并将其划分为训练集与验证集clc

Hello_Hamburger·2023-01-19 10:45

多元时间序列预测之（四）基于实例和图的多元时间序列预测框架（IGMTF）

文章目录准备工作1.时间序列实例2.实例图模块框架1.实例编码器2.训练集实例采样器3.图聚合模块4.预测模块本文作为系列第四讲，介绍微软亚洲研究院Xu等人于2021年提出的IGMTF模型。

RicardoOzZ·2023-01-19 10:29

零基础入门NLP-Task6 基于深度学习的文本分类3

Transformer原理我们重点关注编码部分。他们结构完全相同，但是并不共享参数，每一个编码器都可以拆解成两部分。在对输入序列做词的向量化之后，它们首先流过一个self-attention层，该层帮助编码器在它编码单词的时候能够看到输入序列中的其他单词。self-attention的输出流向一个前向网络（FeedForwardNeuralNetwork），每个输入位置对应的前向网络是独立互不干扰

布丁咩咩·2023-01-19 09:21

pytorch搭建TextRNN做文本分类，TextRNN加Attention做对比

数据集来源：天池零基础入门NLP-新闻文本分类。完整工程代码点击这里。数据集比较庞大，14个类别，每个文本平均长度为900。

Guapifang·2023-01-19 09:48

零基础入门天池NLP赛事之——新闻文本分类（6）

基于深度学习的文本分类一、学习目标：了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune二、文本表示方法Part4：Transformer

元晦CS·2023-01-19 09:13

零基础入门NLP - 天池新闻文本分类Task6笔记

零基础入门NLP-天池新闻文本分类以下以Datawhale与天池举办的新闻文本分类这个NLP赛题做的NLP入门Task2笔记赛题链接：https://tianchi.aliyun.com/competition

啊花什么花·2023-01-19 09:12

Datawhale零基础入门NLP赛事 - Task6 基于深度学习的文本分类3

基于深度学习的文本分类学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune文本表示方法Part4Transformer

夜灬凄美·2023-01-19 09:39

数据集划分及简介 --训练集、测试集、验证集（开发集）

下图为机器学习算法流程图：一般将数据集划分成训练集、测试集、验证集（开发集）或者只划分成训练集和测试集，其中训练数据集主要用于训练机器学习模型，测试集用于模型的预测，验证集用于评估

chengjinpei·2023-01-19 09:07

原创零基础入门NLP之新闻文本分类_Task6

由于深度学习没有经过系统性的学习，所以这个章节基本就是对学习资料内容的通读和代码复现。学习目标了解了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetuneTransformer原理Transformer是在"AttentionisAllYouNeed"中提出的，模型的编码部分是一组编码器的堆叠（论文中依次堆叠六个编码器）

恶魔眼睛大又大��·2023-01-19 09:05

机器学习——scikit-learn库学习、应用

机器学习——scikit-learn库学习、应用文章目录机器学习——scikit-learn库学习、应用前言一、datasets获得数据集1、Loaders2、sklearn生成数据二、训练集与测试集的划分三

Chaoy6565·2023-01-19 09:35

零基础入门Pytorch框架(一)--实现文本分类

1.基于pytorch实现快速搭建神经网络首先使用pytorch框架实现全连接层网络，一般搭建神经网络的步骤如下：数据集获取处理定义神经网络定义损失函数和优化器训练模型预测模型1.1数据集获取处理一个简单的图像分类问题，输入图像的高和宽均为2像素，色彩为灰度torch.manual_seed(7)X=torch.rand((7,2,2))target=torch.randint(0,2,(7,))

chengjinpei·2023-01-19 09:03

Datawhale 组队学习打卡营任务22：图像分类案例2

#在本节notebook中，使用后续设置的参数在完整训练集上训练模型，大致需要40

外星球的地球人是外星人吗？·2023-01-19 08:31

Datawhale八月组队学习--使用Transformers解决NLP任务(文本分类)--Day08-09

Datawhale打卡小程序使用 Transformer图解 Bert&GPT图解 Bert知识笔记 Bert实践文章目录前言一、GLUE基准数据集介绍二、微调预训练模型进行文本分类

二进制研究员·2023-01-19 08:00

一、构建自己的图像分类数据集（Datawhale组队学习）

文章目录安装配置环境图像采集采集函数爬取一类图片爬取多类图片一些参考类别的关键词制作图像分类数据集的注意事项删除多余文件删除系统自动生成的多余文件删除gif格式的图像文件删除非三通道的图像¶统计图像尺寸、比例分布采用的数据集统计数据集的基本信息可视化图像尺寸分布划分训练集和测试集创建训练集文件夹和测试集文件夹划分训练集

卡拉比丘流形·2023-01-19 08:26

DataWhale组队打卡学习营task10-1 图像分类案例2

#在本节notebook中，使用后续设置的参数在完整训练集上训练模型，大致

牧阳MuYoung·2023-01-19 08:26

Datawhale组队学习-NLP新闻文本分类-TASK06

Task6基于深度学习的文本分类3基于深度学习的文本分类学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune文本表示方法

Andrew_zjc·2023-01-19 08:25

AI练手系列（四）—— cnews中文文本分类（RNN实现）

数据集介绍这个数据集是由清华大学根据新浪新闻RSS订阅频道2005-2011年间的历史数据筛选过滤生成的，数据集包含50000个样本的训练集，5000个样本的验证集，10000个样本的测试集，词汇表5000

知了爱啃代码·2023-01-19 08:46

基于MATLAB和机器学习（向量机）的裂缝检测（识别）系统程序，带GUI界面，对裂缝主要参数（长度，宽度，面积）进行计算

基于MATLAB和机器学习（向量机）的裂缝检测（识别）系统程序，带GUI界面，对裂缝主要参数（长度，宽度，面积）进行计算，已经训练好分类器，包含裂缝图像训练集和测试集，可以完美运行（带注释），结果可保存在

「已注销」·2023-01-19 06:20

【学习笔记】西瓜书机器学习之第二章模型评估与选择及统计假设检验基础

1.评估方法为了对学习器的泛化误差进行评估，需要采用一个测试集（不在训练集里）来测试模型的能力。这时我们会将数据集D进行适当的处理，从D中获取训练集S和测试集T。

黄星 .·2023-01-19 06:47

机器学习西瓜书第二章学习笔记--模型评估与选择

经验误差与过拟合训练集上产生的误差为经验误差，新样本上产生的为泛化误差，我们希望训练一个泛化误差小的模型，但事先并不知道新样本什么样，只能尽可能的使得经验误差比较小，过拟合就是经验误差小，但泛化误差大的现象

她的我·2023-01-19 06:46

机器学习西瓜书——第二章模型评估与选择

学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差”。过拟合——学习器已经把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样就会导致泛化

一蓑烟雨晴·2023-01-19 06:13

【机器学习·西瓜书】第2章模型评估与选择＜1＞

第2章模型评估与选择1.数据集在机器学习过程中的分类（训练集、验证集、测试集）2.过拟合/欠拟合2.1经验误差与泛化误差2.2过拟合（定义、产生原因、解决办法）2.2.1过拟合的定义2.2.2过拟合的产生原因

gm_Xian·2023-01-19 06:10

图像分类的前期工作------数据集创建

目录前言一、数据集的获取二、图像分类数据集的注意事项1.删除与数据集无关的图片（包括可能存在的动图）三、划分训练集与测试集总结前言提示：首先，数据集的处理在整个实验中占着至关重要的位置，数据集的好与坏关乎着整个实验结果的成功与否

妖道、·2023-01-19 02:44

机器学习基本概念及问题梳理

误差在不同数据集上含义不同，在训练集上的误差称为训练误差（tra

思想在拧紧·2023-01-18 20:59

图像增强(image augmentation)

实际上对过拟合简单的解释就是数据量太少，我见过的东西就是训练集

Crossguo·2023-01-18 20:26

深度学习与西储大学轴承数据集（三）

目前，我们已经明确了自己的目的，有以下几个：进行10分类；时域、频域、时频都要有条件实现；样本大小设定为2048个点；使用滑窗取值法，训练集、验证集、测试集的比例为7:1.5:1.5.话不多说，先上一段代码

北漂炼丹青年·2023-01-18 19:24

【原创】YOLOV4 训练自己的训练集——人头检测

【原创】YOLOV4训练自己的训练集——人头检测数据集准备制作yolov4需要的label以及txt第一步，删除在“sets”里带2012的，在classes数据写入自己的训练类别“head”第二步，在路径前面添加

VISJudy·2023-01-18 18:40

Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- 朴素贝叶斯算法

stanford.edu/notes/cs229-notes2.pdf前面讨论了高斯判别分析，是一种生成学习算法，其中x是连续值这里要介绍第二种生成学习算法，NaiveBayes算法，其中x是离散值的向量这种算法常用于文本分类

weixin_33831196·2023-01-18 17:08

pytorch下处理数据以及torchvision.datasets.ImageFolder的使用

1.针对一般数据（不是图像类型）①一行代表一个数据，可以是普通列表或者是np.array的形式，下面例子中x_train和x_test就是这样，分别代表着训练集和测试集，按照下边这个转换就可以啦注意要是分类问题

Lucinda6·2023-01-18 17:02

卷积神经网络-猫狗识别（附源码）

type=dataset其中，训练用的图片数据集在dogs_cats/data文件夹下，整个数据集分为训练集和测试集，其中训练集在dogs_cats/data/train文件夹内，有25000张图片，猫狗各

想写好代码的小猫头·2023-01-18 16:39

机器学习1-神经网络-手写数字识别-调库-2020-12-01

库函数导入，数据集的加载，适当缩放特征；#将数据集随机分成训练集和测试集；#调

你不温柔·2023-01-18 16:39

机器学习之神经网络（五）手写数字识别案例调库实现

库函数导入，数据集的加载，适当缩放特征；将数据集随机分成训练集和测试集；调用神经网路相关库函数，或者自己编写的神经网络函数；建立适当的神经网络模型，包

繁华三千东流水·2023-01-18 16:38

西瓜书学习笔记day2

在训练集中的误差被称为训练误差，在新样本上的误差被称为泛化误差。过拟合：当学习器把训练样本学的“太好了”的时候，很可能会把训练样本的特性当作所有潜在样本所拥有的共性，从而模型的泛化性能下降，这

机智的冷露·2023-01-18 14:44

常用数据挖掘算法举例（下）

对于每棵树而言，它们使用的训练集是从总的训练集中通过有放回采样得到的，这意味着总的训练集中的有些样本可能会多次出现于一棵树的训练集中，也可能从未出现于一棵树的训练集中。在训练每棵树的节点时，使

hajk2017·2023-01-18 13:31

分享一个手写汉字数据集

训练集有20万，测试集是1万。图片大小是长280，高32。百度网盘提取码：i6km

小小白工程师·2023-01-18 13:55

基于机器学习SSD算法的危险物品识别项目（毕业设计）

训练集中的危险品包括带电芯充电宝和不带电芯充电宝两个类别。比例为1:10（带电芯充电宝：不带电芯充电宝，500：5000）。划分训练集训练模型，划分测试集计算测试集在模型上的mAP。

数学是算法的灵魂·2023-01-18 13:19

【从零开始学习深度学习】50.Pytorch_NLP项目实战：卷积神经网络textCNN在文本情感分类的运用

在语言模型和文本分类任务中，我们将文本数据看作是只有一个维度的时间序列，并很自然地使用循环神经网络来表征这样的数据。

阿_旭·2023-01-18 12:16

【从零开始学习深度学习】49.Pytorch_NLP项目实战：文本情感分类---使用循环神经网络RNN

在自然语言处理中，文本分类是自然语言处理的一个常见任务，它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。本文将介绍它的一个子问题：使用文本情感分类来分析文本作者的情绪。