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在kaggle的競賽中,參賽者取得top0.3%的經驗和技巧
預測價格對數和真實價格對數的RMSE(均方根誤差)作為模型的評估指標。將RMSE轉化為對數尺度,能夠保證廉價馬匹和高價馬匹的預測誤差,對模型分數的影響較為一致。
一個名為Metaverse的工具來幫助人們快速生成逼真的訓練數據
有的算法需要使用者具有一定的編程能力,而有的算法生成的結果卻又不是那么逼真。我們真正需要的是一個能夠方便高效地生成大規(guī)模訓練數據來訓練網絡完成對新物體的...
過度參數化(over-parameterization)是深度神經網絡的一個普遍屬性,這會導致高計算成本和高內存占用。作為一種補救措施,網絡剪枝(net...
snavie,類似naive,不過考慮了季節(jié)性因素。例如,在周季節(jié)性數據的情形下,用上周一的數據預測未來每周一的數據,用上周二的數據預測未來每周二的數據...
數據預處理是我們面對任何問題時必不可少的一步,在這個任務中,我們要做的是清除和推文情感不怎么相關的各種噪聲,比如標點符號、特殊字符、數字和表示語氣的詞。...
如上圖所示,SlowFast 網絡的整體結構,包含 Slow pathway、Fast pathway 及其側向連接(lateral connectio...
在本文中,我們將探討我們如何利用 TensorFlow.js 構建 Shadow Art。
早在它生效之前,歐盟的一般數據保護條例(GDPR)就在全球市場營銷人員中引發(fā)了恐慌。GDPR旨在保護消費者隱私,讓人們對公司如何使用數據有更多的控制權。...
除了能夠更快地進行訓練之外,遷移學習也是特別有趣的,僅在最后一層進行訓練,讓我們可以僅僅使用較少的標記數據,而對整個模型進行端對端訓練則需要龐大的數據集...
如何輸入3D網格物體(原始三角形和頂點),得到分類概率的輸出
首先要做的是選擇分類器類型。由于如圖像、語音等重要數據的技術解決方案都是基于神經網絡(或在 Kaggle 比賽中經常使用的奇特組件),因此訓練神經網絡是...
本文探討了普通視覺Transformer(ViT)用于語義分割的能力,并提出了SegViT。以前基于ViT的分割網絡通常從ViT的輸出中學習像素級表示。...
2022-10-31 標簽:計算機視覺數據集Transformer 5734 0
有了詞嵌入,只需對每句話包含的詞嵌入進行加權求和,即可得到句嵌入。之所以要加權,是因為“and”、“to”、“the”等一些頻繁出現(xiàn)的單詞完全沒有或幾乎...
SA-1B數據集的1/50進行訓練現(xiàn)有的實例分割方法
SAM被認為是里程碑式的視覺基礎模型,它可以通過各種用戶交互提示來引導圖像中的任何對象的分割。SAM利用在廣泛的SA-1B數據集上訓練的Transfor...
如上圖所示,目標變量明顯泄漏到了f190486列中。事實上,我沒有用任何機器學習就得到了0.57分,這在排行榜上是個高分。在競賽截止日期前二十天左右,主...
文本數據量不夠大的時候可用的一些實用方法,從而賦予小數據集以價值
Dropout是另一種較新的正則化方法。它具體的做法是在訓練期間,神經網絡中的每個節(jié)點(神經元)按照P的概率被丟棄(即權重被設置為零)。這樣,網絡就不會...
GANs領域值得深入研究的七個問題,讓我們得以窺視GANs未來的發(fā)展走向
如果樣本中的元素被模型設置了0概率,那么懲罰將會變成無窮大!而GANs則通過間接的方式設置0概率,懲罰將會緩和的多。另一個方法來自于歸一化流(norma...
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