评测时如何构造训练数据分布与测试数据分布保持一致在很多评测的时候，主办方只会给我们标准数据，并不会给我们测试数据，这个时候，如果我们用标准数据来训练，但是在真实的测试过程中，输入数据的并不会是标准数据，这会导致训练与测试的两个过程中的数据分布不一样，那么自然最后的结果不一样。那么评测时如何构造训练数据分布与测试数据分布一致呢？昨天在问了德川之后，我们一个评测中的处理办法如下：评测的内容是得到句法分
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2020-11-27 11:25:42
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1.1 变量Variable 1.1.1 变量的声明和使用 变量，它和占位符的不同是它在定义时需要赋值，而且它的数值是可以在图的计算过程中随时改变的。因此，占位符通常用作图的输入（即训练数据），而变量用作图中可以被“训练”或“学习”的那些tensor，例如y=ax+b中的a和b。 通过变量类Vari ...
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2020-11-20 11:52:07
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1.简述过拟合和欠拟合的含义。用深度学习训练网络时在什么情况下容易导致过拟合？常见的防止模型过拟合的的方法有哪些（答出3种）？ ? 过拟合是指模型在训练数据上拟合很好，但是在测试数据上较差的现象。欠拟合是指模型在训练数据上的表现和在测试数据上一样差。 ? 在训练数据很少，模型很复杂的情况下容易导致过 ...
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2020-11-12 13:54:30
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https://mp.weixin.qq.com/s/a4zRYKIJUNatTW9YJZtu2QBy超神经内容提要：行人重识别技术，广泛应用于智慧城市、自动驾驶等场景中，近年取得飞速发展。这也得益于训练数据规模的扩大、深度学习的发展。关键词：行人重识别数据集前沿技术在茫茫人海中，你能不能一眼就找到想找的那个人？如今，这个任务对于计算机来说，可能是小菜一碟了。而这得益于近年行人重识别技术的飞速发展
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2020-09-18 00:42:39
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1.模型评估之参数选择 2.来吧，展示 #模型评估之参数选择#k:1-25#遍历所有可能的参数组合#建立相应的model#model训练和预测#测试数据的准确率计算#查看最高准确率对应的k值 #遍历所有可能的参数组合#建立相应的model #model训练和预测#训练数据的准确率计算 #测试数据准确 ...
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2020-09-17 23:47:31
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数据 就目前来说，提升算法性能的更加可靠的方法仍然是训练更大的网络以及获取更多的数据 不要武断地认为测试集分布和训练集分布是一致的，仔细地评估数据集非常重要 开发集和测试集应该与你最终想要解决的数据分布一致，而训练集则未必需要符合这个要求 在训练数据不足的情况下，你可以尝试引入额外的训练数据，只要它 ...
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2020-09-16 12:42:19
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1. 模型定义 将问题转化为数学公式建模 模型就是一个数学公式，例如 w表示权重，b表示偏差，yhat表示预测值≠标签 2. 模型训练 -- 调整最终参数的过程 1. 训练数据（训练集，样本，标签--真实值，特征--用来预测标签的因素x1,x2） 2. 损失函数（衡量标签（真实值）与预测值之间的误差 ...
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2020-09-08 21:06:31
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人工智能是研究如何通过机器来模拟人类认知能力的科学，目前人工智能应用最广泛的计算机视觉与语音交互依赖于监督学习下的深度学习方式，而监督学习下的深度学习算法训练则十分依赖人工标注数据。相关数据显示，目前一个新研发的计算机视觉算法需要上万张到数十万张不等的标注图片训练，新功能的开发需要近万张标注图片训练，而定期优化算法也有上千张图片的需求。这些海量训练数据集的背后是无数标注员共同努力的成果，正如著名科
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2020-08-10 18:33:05
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目录 大纲概述 数据集合 数据处理 预训练word2vec模型 一、大纲概述 文本分类这个系列将会有8篇左右文章，从github直接下载代码，从百度云下载训练数据，在pycharm上导入即可使用，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于近几年的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。... ...
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2020-07-22 23:32:07
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目录 大纲概述 数据集合 数据处理 预训练word2vec模型 一、大纲概述 文本分类这个系列将会有8篇左右文章，从github直接下载代码，从百度云下载训练数据，在pycharm上导入即可使用，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于近几年的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。... ...
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2020-07-22 23:31:28
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