文本分类训练集第80页

loss不降低原因以及解决方法

导致训练时loss不下降的原因有很多，而且，更普遍的来说，loss不下降一般分为三种，即：训练集上loss不下降，验证集上loss不下降，和测试集上loss不下降。

CV矿工·2023-01-01 01:54

关于 train loss、val loss训练时遇到的问题

数据集说明训练集是用于模型的训练的样本集合，确定模型的权重参数。训练集的数量随着模型的复杂度要增多。反向传播确定最优参数。验证集用于验证模型的评估、模型的选择、参数的调整。

WGS.·2023-01-01 01:51

TextCNN简介

论文名：TextCNN:ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification摘要：1.使用简单的CNN模型在预训练词向量基本上进行微调就可以在文本分类任务上得到很好的结果

JohnBanana·2022-12-31 19:55

卷积神经网络对抗过拟合的主要方法

他是我们不想看到的一种现象，“拟合”是说，模型能够对训练集进行良好的预测，但是对预测集/测试集预测的效果比较差，这种现象也被称之为“泛化能力差”。

nwsuaf_huasir·2022-12-31 19:24

基于依存句法分析的开放式中文实体关系抽取

这一段时间一直在做知识图谱，卡在实体关系抽取这里几个月了，在github上面看到有人使用卷积神经网络训练模型进行抽取，自己也尝试了一下，但是一直苦于没有像样数据去训练，而标注训练集又太费时间了，我不太愿意干体力活

CopperDong·2022-12-31 19:20

BERT、RoBerta、XLNet、ALBERT对比

NextSentencePrediction(NSP)：从训练集中抽取A和B句，50%为A的下一句，50%为其它句子。RoBerta静态MaskVS动态Mask静态Mask：

transformer_WSZ·2022-12-31 17:30

人工智能导论——机器学习的基本概念

1、基本概念：训练集，测试集，特征值，监督学习，非监督学习，半监督学习，分裂，回归2、概念学习：人类学习概念（婴儿）：鸟，狗；车，房子；黑匣子和计算机定义：概念学习是指从有关某个布尔函数（是或否）的输入输出训练样例中推断出该布尔函数

wang_chao118·2022-12-31 17:17

MATLAB编写自己的BP神经网络程序

1.21监督学习：输入和输出已知，训练集中的目标是人为注入的，常见的作用是分类数据。回归分析，统计分类。1.22非监督学习：事先没有样本，直接对数

云漂·2022-12-31 17:46

【SVM预测】基于蝙蝠算法优化SVM实现预测matlab源码

SVM1.基本概念支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大。

Matlab科研辅导帮·2022-12-31 17:14

（机器学习）异常检测算法

俭任G·2022-12-31 16:29

Keras基本使用（二）

目录练习一：CNN应用于手写数字识别练习二：电影评论的二分类问题加载数据准备数据列表转换为张量构建网络模型编译进行验证绘制损失与精确度绘制训练集与验证集损失绘制训练精度与验证精度参数调试正则化调试改变激活函数使用三个隐藏层小结练习一

Savannah913·2022-12-31 15:00

CNN数据集——自己建立数据集要点

建立数据集前言1.要点总结1.将训练集、测试集、验证集的图片放在三个文件夹中，尽量保证这三个文件夹不在移动2.将图片切割，生成真正的训练集*文件夹需要提前建立，要不会报错*3.测试集、验证集同理4.将切割好的图片数据集建立文件

认真学习pytorch·2022-12-31 14:37

Python使用MICE填充缺失值的简单实现

fromimpyute.imputation.csimportmicefromfancyimputeimportMICE"""使用MICE对数据集缺失值进行填充1.分别读取train/test数据2.合并训练测试集3.使用MICE对缺失值进行填充4.填充后数据重新划分为训练集

井底哇哇·2022-12-31 13:41

如何优化深度神经网络

其实我们应该首先看看它们在训练集上的表现：上图我们看到在训练集上的错误率其实已经是56层的神经网络要比

w_ticker·2022-12-31 09:17

基于pytorch的文本分类

THUCNews：利用RNN（BILSTM）和CNN，实现THUCNews新闻文本分类模型构建。针对文本进行分词构建词表，完成分词文本的词频过滤、长度统一、序列转换等逻辑。

吃一口桃酥·2022-12-31 09:11

PyTorch torchtext中带有的自然语言处理数据集

目录一.文本分类数据集1.AG_News2.SogouNews3.DBpedia4.YelpReviewPolarity5.YelpReviewFull6.YahooAnswers7.AmazonReviewPolarity8

_Old_Summer·2022-12-31 09:08

Faster RCNN网络源码解读（Ⅱ） --- Faster RCNN源码使用

目录一、源码链接二、环境配置三、文件结构四、预训练权重下载地址五、训练集六、训练方法及注意事项七、大概看一下训练过程（train_mobilenetv2.py）一、源码链接FasterR-CNN源码链接

Courage2022·2022-12-31 09:24

自然语言处理总复习（八）—— 文本分类

自然语言处理总复习（八）——文本分类一、相关概念和介绍（一）分类技术在自然语言中的应用（二）文本分类的一般过程1.一些名词2.分类过程展示二、分类方法（一）朴素贝叶斯分类1.假设2.参数计算3.算法（训练

Victayria·2022-12-31 08:10

机器学习(周志华)_模型评估与选择

分类错误的样本数占样本总数的比例精度(accuracy):1-错误率误差(error):学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异训练误差(trainingerror)or经验误差(expiricalerror):学习器在训练集上的误差泛化误差

拙劣的马奎·2022-12-31 08:55

文本分类(一) | (9) 项目组织结构

项目Github地址在学习某个深度学习框架时，掌握其基本知识和接口固然重要，但如何合理组织代码，使得代码具有良好的可读性和可扩展性也必不可少。本文不会深入讲解过多知识性的东西，更多的则是传授一些经验，关于如何使得自己的程序更pythonic，更符合pytorch的设计理念。这些内容可能有些争议，因其受我个人喜好和coding风格影响较大，你可以将这部分当成是一种参考或提议，而不是作为必须遵循的准则

CoreJT·2022-12-31 07:08

TensorFlow之DNN（三）：神经网络的正则化方法(Dropout、L2正则化、早停和数据增强)...

深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数，可以进行非常复杂的特征变换，具有强大的学习能力，因此容易在训练集上过拟合。

weixin_30535043·2022-12-31 07:50

机器学习(五)——缓解过拟合

看图理解过拟合与欠拟合欠拟合解决方法增加输入特征项增加网络参数减少正则化参数过拟合解决方法数据清洗增大训练集采用正则化增大正则化参数案例importtensorflowastffrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspd

lkw23333·2022-12-31 07:48

TensorFlow2.1入门学习笔记(8)——欠拟合与过拟合(正则化)

个人博客：wyxogo.topTensorFlow2.0入门学习笔记(8)——欠拟合与过拟合(正则化)欠拟合与过拟合欠拟合：模型不能有效拟合数据集对现有数据集学习的不够彻底过拟合：模型对训练集拟合的太好

Wang Yuexin·2022-12-31 07:46

knn的python代码_KNN-python代码实现

监督学习算法的基本流程1.归一化数据样本集2.划分样本集为训练集和测试集3、以训练集为算法参考系，测试集来测试算法4、计算预测样品标签和真实样品标签的比值来评估算法的准确率5、调节不同的参数找到最优算法参数代码实现

weixin_39717152·2022-12-31 06:37

朴素贝叶斯算法

（3）P(Y)：先验概率：事件还没有发生，对该事情发生可能性的预先客观评估，通常是根据历史数据(训练集)统计出来

wekings·2022-12-31 04:54

机器学习 | 机器学习100天(5) --- k-近邻算法(k-NN)

机器学习100天系列学习笔记基于机器学习100天(中文翻译版),机器学习100天(英文原版）所有代码使用iPythonNotebook实现完整代码目录实验综述数据集1.数据预处理2.使用k-NN对训练集进行训练

CoreJT·2022-12-31 01:31

李沐动手学深度学习V2-图像增广和代码实现

图像增广在对训练图像进行一系列的随机变化之后，生成相似但不同的训练样本，从而扩大了训练集的规模。此外，应用图像增广的原因是，随机改变训练样本可以减少模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。

cv_lhp·2022-12-31 00:23

【论文阅读】Graph Fusion Network for Text Classification

基于图融合网络的文本分类原论文链接地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0950705121009217论文作者：YongDai

CS_木成河·2022-12-30 21:26

机器学习-交叉验证 : python数据集划分

交叉验证如果给定样本数据充足，进行模型选择的一种简单方法是随机地将数据集切分为3部分，分为训练集、验证集和测试集。

葛琪琪·2022-12-30 19:08

详细分析DaSiamRPN，快速把握论文要点，不会请砍我！

文章目录整体把握训练集修改的创新点出发点修改论文代码：https://github.com/foolwood/DaSiamRPN论文题目：Distractor-awareSiameseNetworksforVisualObjectTracking

为了写博客，要取一个好的名字·2022-12-30 19:04

人工智能决策树大作业

人工智能技术:机器学习之决策树大作业以西瓜集2.0为建模数据，采用交叉验证方法进行数据训练集和验证集的划分，实现决策树“预剪枝”算法，要求:尽可能充分利用有限的西瓜集2.0数据所提供信息，建立泛化能力强的决策树模型

Zrone10·2022-12-30 19:01

【NLP+机器学习】实现对评论的情感倾向分析，预测，评估

前言对文本的情感分析采用了两种思路——文本分类和文本聚类有监督的学习无监督的学习训练集包括输入和由人工标注的输出（x，y）其训练集没有人为标注的输出（x）分类（classify）聚类（cluster）测试文本

samarua·2022-12-30 17:20

基于集成学习的图书ISBN数字分割与识别（一）图像水平校正

在本次的项目实验中，共有训练集1

Ares Bai·2022-12-30 16:26

神经网络与机器学习笔记—反向传播算法(BP)

对训练集中以某种形式排序的每个样本

TK13·2022-12-30 16:52

西瓜书第一二章理解（未完）

1.2基本术语示例/样本：一条记录，一个行向量属性/特征：一个列向量/特征向量属性值：一个列向量中的一个具体值属性空间：所有属性的集合样本维数：属性的个数或特征向量的个数训练集：用来训练的样本集合

机器学习学渣·2022-12-30 14:44

tf2+cnn+中文文本分类优化系列(1)

1前言接着上篇关于英文的text-cnn，今天分享一篇基础级别的中文文本分类实践练习。数据集是复旦大学开源的文本数据集，label种类为20，该数据集有点久远，感兴趣可网上搜到。

烛之文·2022-12-30 14:28

Disentangled Face Attribute Editing via Instance-Aware Latent Space Search翻译

现有方法使用的语义方向处于属性层面，难以对复杂的属性相关性进行建模，特别是在GAN的训练集中存在属性分布偏差这种情况。在本文中，我们提出了一种新的框架（IALS），该框架执行

jjw_zyfx·2022-12-30 13:09

基于rnn的语音降噪matlab,基于RNN的音频降噪算法 (附完整C代码)

阅读下训练代码，可惜的是作者没有提供数据训练集。不过基本可以断定他采用的数据集里，肯定有urbansound8k。

芊小桌儿·2022-12-30 12:45

迭代训练集，随机抽取batch_size数量的图片，报错索引超出范围index out of range

在训练SRGAN模型时，训练到一半突然终止并报错索引越界，排查发现是在迭代dataloder时，构造数据集的函数中有这样一句：这句的作用是按照排列好的顺序读取图片，打印index语句的时候，打印了一部分，之后出现了索引越界错误，应该是其中某些文件的索引有空，或者超出范围，解决方案是跳过这些索引的文件，所以使用try,except,把这两句框起来，没错的时候正常运行，有错的时候跳过当前索引的文件，就

m0_63564748·2022-12-30 12:40

COCO2017数据集-截取某一或多个类-随机截取训练集和验证集-xml格式转json

从CSDN上找到各种对COCO数据集的操作做一个简单的汇总。由于coco数据集较大，模型训练时间过长，或者设备不支持如此多的数据进行训练，需要我们对数据集进行截取操作。首先：classes_names=[]输入你想选的类别该脚本执行完后会获得需要提取的特定类别的图片及其对应VOC格式的标注文件.xml。下面还需将生成的.xml文件转化为COCO格式的.json文件。frompycocotools.

王和秦·2022-12-30 11:38

基于LightGBM的分类与回归预测电信手机用户年龄和性别

介绍：数据由训练集、测试集、事件数据组成。总设备id超过2w，包含设备信息、APP信息和事件信息，其中device_id为用户的唯一标识符，gender为用户性别，age为用户年龄。

数学是算法的灵魂·2022-12-30 11:06

数据竞赛-“达观杯”文本智能处理-Day1

数据竞赛-“达观杯”文本智能处理-Day11.竞赛简介a)任务b)数据c)评分标准2.读取数据，观察数据3.训练集数据划分4.对数据以及赛题的理解和发现1.竞赛简介大赛链接点击此处a)任务建立模型通过长文本数据正文

Mr._Hou·2022-12-30 10:41

transformers库中使用DataParallel保存模型参数时遇到的问题记录

pytorch中使用DataParallel保存模型参数时遇到的问题记录之前使用Transformers库中的Bert模型在自己的文本分类任务上使用Transformers库里的Trainer方式进行了

11好好学习，天天向上·2022-12-30 09:57

sklearn学习笔记11：模型选择与评估

一.交叉验证仍需要测试集做最后的模型评估，但不再需要验证集最基本的方法被称为：k-折交叉验证，将训练集划分为k个较小的集合，每一个k折都会遵循下面的过程：将k-1份训练集子集作为训练集训练模型将剩余的1

奔跑的蜗牛君666·2022-12-30 09:37

机器学习 | 朴素贝叶斯

即使使用超大规模的训练集，针对每个项目通常也只会有相对较少的特征数，并且对项目的训练和分类也仅仅是特征概率的数学运

奔跑的蜗牛君666·2022-12-30 09:07

从零开始完成YOLOv5目标识别（三）用PyQt5展示YOLOv5的识别结果

往期内容从零开始完成Yolov5目标识别（二）制作并训练自己的训练集从零开始完成Yolov5目标识别（一）准备工作目录往期内容一、项目框架：二、核心内容：1.QtDesign设计：2.检测部分2.1导包

明天才有空·2022-12-30 08:04

【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战（附源码和数据集）

对算法本身的理解越深入，对实现算法的过程了解越详细，积累了越多的调优经验，就越能够快速准确地找到最合适的超参数试验的方法，就是设置了一系列超参数之后，用训练集来训练并用验证集来检验，多次重复以上过程，取效果最好的超参数

showswoller·2022-12-30 08:19

【读点论文】PP-ShiTu: A Practical Lightweight Image Recognition System，百度推出的强大人工智能产品

在于特征提取阶段，利用传统的分类网络，需要提前在训练集中补充所需识别的类别的训练图片，一旦有新增的

羞儿·2022-12-30 07:14

python之Sklearn库

python之Sklearn库0前言1.数据集的预处理1.0下载数据1.1数据查看1.2标签清洗1.3标签编码1.4数据集得标准化1.5构建训练集和测试集2.八大分类算法2.1K近邻(KNN)2.1.1

Raymond。·2022-12-30 07:21

机器学习收入阶层分类(python)

①工作类型：采用决策树进行模型预测②国籍直接填充众数③职业采用决策树进行模型预测2.6对离散型数据进行划分区间三.对于test数据进行同步映射处理四.进行模型的训练4.1划分训练集和测试集4

云梦之上·2022-12-30 07:18

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