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標簽 > 數據集
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通過訓練大型卷積網絡,可以預測數十億社交媒體圖像的hashtag
本文試圖通過研究一個未被探索的數據體系來解決這個復雜的問題:數十億張帶有社交媒體“標簽”(hashtags)的真實圖片。這個數據源的優點是:它很大,并且...
如果因變量(目標變量)是二元的,所有的點要么分布在0,要么分布在1,散點圖是無法工作的。對于連續的目標,數據點太多會難以理解目標和特征趨勢。但是Feat...
李飛飛等人ICLR2019論文構建人類眼睛感知評估(HYPE),帶給你新的認知
我們在ImageNet 的和CIFAR-10數據集上對HYPE 的性能進行了測試。當產生CIFAR-10時,像BEGAN這樣的早期GANs在HYPE∞中...
為了找到最近鄰,通常所用的方法是將數據分成好幾份。假設你的數據就像在牧場中吃草的奶牛,給分散在草場中的牛群畫不同的圓圈,現在進來了一頭新奶牛,問它會落在...
WIDER Pedestrian提供了專門用于行人檢測的大規模數據集??紤]當前行人檢測兩大熱門應用(監控和自動駕駛),選用監控攝像頭和車載攝像機采集的圖...
這看起來顯而易見,但你首先最應該做的是隨機瀏覽你將要使用的訓練數據。將一些文件復制到本地計算機上,然后花幾個小時來預覽它們。如果您正在處理圖片,使用類似...
LLaMA論文研讀:小參數+大數據的開放、高效基礎語言模型閱讀筆記
這些努力都是基于這樣的假設:更多的參數會帶來更好的性能。然而,Hoffmann等人(2022)最近的工作表明,在給定的計算預算下,最好的性能不是由最大的...
PageNet與現有方法在MTHv2、SCUT-HCCDoc和JS-SCUT PrintCC數據集上的端到端識別指標對比如下表所示??梢钥闯?,在MTHv...
在這個新版本中,用戶可以找到很多環境和社會科學相關的數據集,以及其他學科的數據,包括政府數據和新聞機構提供的數據,如 ProPublica。隨著越來越多...
PyTorch是一個廣泛使用的深度學習框架,它以其靈活性、易用性和強大的動態圖特性而聞名。在訓練深度學習模型時,數據集是不可或缺的組成部分。然而,很多時...
使用數據結構和算法,您的代碼可以提高機器學習系統的速度、可伸縮性和可解釋性。選擇的最佳設計將取決于主要問題的精確要求。每種設計都有一定的優勢和用途。
怎么把圖片表示成高質量文本一直是個熱門的問題。傳統的思路Show,and Tell 等 Image Caption和Dense Caption 等都是依...
在大多數機器學習任務中,我們首先要做的(也是最重要的任務)就是在使用算法之前分析數據集。這一步驟之所以重要,是因為它能夠讓我們對數據集的復雜度有深入的了...
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