通过本文你将了解如何训练一个人名、地址、组织、公司、产品、时间，共6个实体的命名实体识别模型。 准备训练样本 下面的链接中提供了已经用brat标注好的数据文件以及brat的配置文件，因为标注内容较多放到brat里加载会比较慢，所以拆分成了10份，每份包括3000多条样本数据，将这10份文件和相应的配 ...
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2019-09-09 19:34:25
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tensorflow的断点续训 2019-09-07 顾名思义，断点续训的意思是因为某些原因模型还没有训练完成就被中断，下一次训练可以在上一次训练的基础上继续训练而不用从头开始；这种方式对于你那些训练时间很长的模型来说非常友好。 如果要进行断点续训，那么得满足两个条件： （1）本地保存了模型训练中的 ...
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2019-09-07 22:43:08
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参考：迁移学习——Fine-tune 一、迁移学习 就是把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。 模型的训练与预测： 深度学习的模型可以划分为 训练 和 预测 两个阶段。 训练 分为两种策略：一种是白手起家从头搭建模型进行训练，一种是通过预训练模型进行训练。 预测 相对简单，直接用已经训 ...
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2019-08-28 12:57:22
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自监督模型 训练一个ae的encoder，就能把code和object对应起来，获得code。给定一个code，decoder就能输出对应的object。 Autoencoder存在什么问题? 因为作为训练数据的object是有限的，导致decoder实际上只能把训练过程中见过的code给还原成对应 ...
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2019-08-28 01:23:18
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一.样本 理想情况下，样本分三部分。 训练样本70% 验证样本（有时也叫测试样本）30% 跨时间验证样本：但经常这块数据没有，那也就只用前面的数据来做也可以。 二.如何确保模型训练完成 1.训练样本的roc和ks达到比较好的水平（0.7,0.3及以上） 2.验证样本和训练样本的指标差距不大（如10% ...
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2019-08-24 21:19:02
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当我们在机器学习领域进行模型训练时,出现的误差是如何分类的? 我们首先来看一下,什么叫偏差(Bias),什么叫方差(Variance): 这是一张常见的靶心图 可以看左下角的这一张图,如果我们的目标是打靶子的话,我们所有的点全都完全的偏离了这个中心的位置,那么这种情况就叫做偏差 再看右上角这张图片, ...
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2019-08-19 13:17:38
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训练准备 模型选择 选择ssd_mobilenet_v2_coco模型，下载地址（https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md），解压到. ...
1. 过拟合 过拟合是指在模型的训练阶段过分拟合训练数据的特征，模型的训练数据上具有较小的误差。数据中的噪声也有可能被模型所学习，使得模型的泛化性能较差。 通常导致过拟合产生的原因包括： (1). 目标函数中没有相应的正则化项作为惩罚项, 常用的正则化项包括L1 和L2，其中L1约束能够学习出稀疏的 ...
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2019-07-23 00:14:20
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一、深度学习建模与调试流程 二、激活函数 sigmoid ReLU maxout 三、梯度下降的改进 Adagrad RMSProp Momentum Adam = RMSProp + Momentum Early Stopping 四、正则化 Dropout ...
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2019-07-16 18:55:03
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数据来自UCI机器学习仓库中的垃圾信息数据集 数据可从http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/sms+spam+collection下载 转成csv载入数据 创建TfidfVectorizer实例，将训练文本和测试文本都进行转换 建立逻辑回归模型训练和预测 二元 ...
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2019-07-14 19:48:15
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