零样本文本分类应用:基于UTC的医疗意图多分类,打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程. 1.通用文本分类技术UTC介绍 本项目提供基于通用文本分类 UTC(Universal Text Classification) 模型微调的文本分类端到端应用方案,打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程,可快速实现文本分类产品落地. 文本分类是一种重要的自然语言处理任务,它可以帮助我们将大量的文本数据进行有效的分类和归纳.实际上,在日常生活中,我们也经常会用到文本分类技术.例如,我们可以…

一.介绍 在传统的分类模型中,为了解决多分类问题(例如三个类别:猫.狗和猪),就需要提供大量的猫.狗和猪的图片用以模型训练,然后给定一张新的图片,就能判定属于猫.狗或猪的其中哪一类.但是对于之前训练图片未出现的类别(例如牛),这个模型便无法将牛识别出来,而ZSL就是为了解决这种问题.在ZSL中,某一类别在训练样本中未出现,但是我们知道这个类别的特征,然后通过语料知识库,便可以将这个类别识别出来. zero-shot learning的一个重要理论基础就是利用高维语义特征代替样本的低维特征,使得训…

论文名称:MetaPruning: Meta Learning for Automatic Neural Network Channel Pruning 论文地址:https://arxiv.org/abs/1903.10258 开源代码:https://github.com/megvii-model/MetaPruning 目录 导语 简介 方法 PruningNet Training Pruned-Network Search 实验 Comparisons with state-of-the…

NIPS 2018 | 程序翻译新突破:UC伯克利提出树到树的程序翻译神经网络 机器之心 ​ 已认证的官方帐号 49 人赞同了该文章 选自arXiv,作者:Xinyun Chen.Chang Liu.Dawn Song,机器之心编译,参与:Geek AI.张倩. 程序翻译是将一种语言的遗留代码迁移到用另一种语言构建的生态系统的重要工具.本文作者首次使用深度神经网络来解决程序翻译问题.他们观察到程序翻译是一个模块化的过程并据此设计了一个树到树的神经网络,将源树转换为目标树.与其他神经翻译模型相比,…

R语言中样本平衡的几种方法 在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学习算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性.在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测.因此,机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上.不平衡分类是一种有监督学习,但它处理的对象中有一个类所占的比例远远大于其余类.比起多分类,这一问题在二分类中更为常见.不平衡一词指代数据中响应变量(被解释变量)的分布不均衡,如果一个数据集的响应变量在不同类上的分布差别较大我们…

resnet185352 链接:https://pan.baidu.com/s/1EZs9XVUjUf1MzaKYbJlcSA 提取码:axd1 9.2 微调 在前面的一些章节中,我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion-MNIST训练数据集上训练模型.我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet,它有超过1,000万的图像和1,000类的物体.然而,我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间. 假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子,然后将购买链接推荐给用户.一种可…

Torchvision模型微调 本文将深入探讨如何对 torchvision 模型进行微调和特征提取,所有这些模型都已经预先在1000类的magenet数据集上训练完成.将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构,并将直观展示如何微调任意的PyTorch模型.由于每个模型架构是有差异的,因此没有可以在所有场景中使用的微调代码样板.然而,研究人员必须查看现有架构,对每个模型进行自定义调整. 将执行两种类型的转移学习:微调和特征提取. 在微调中,从预训练模型开始,更新新任务的所有模型参数,实质上是重新训…

文章目录 4.1 Fine tuning 模型微调 4.1.1 什么是微调 为什么要微调 迁移学习 Transfer Learning 二者关系 4.1.2 如何微调 4.1.3 注意事项 4.1.3 微调实例 4.1.4 固定层的向量导出 %matplotlib inline import torch,os,torchvision import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import pandas as pd import n…

A IMA模型是一种著名的时间序列预测方法,主要是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型.ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA).自回归过程(AR).自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程.其中ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归, p为自回归项: MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数. 通常的建立ARIMA…

在本节中,您将使用Entity Framework Code First来实现模型类上的操作.从而使得这些操作和变更,可以应用到数据库中. 默认情况下,就像您在之前的教程中所作的那样,使用 Entity Framework Code First自动创建一个数据库,Code First为数据库所添加的表,将帮助您跟踪数据库是否和从它生成的模型类是同步的.如果他们不是同步的,Entity Framework将抛出一个错误.这非常方便的在开发时就可以发现错误,否则您可能会在运行时才发现这个问题. 为对…