”多分类任务“ 的搜索结果

     在机器学习（ML）中，通常的关注点是对特定度量进行优化，度量有很多种，例如特定基准或商业 KPI 的分数。为了做到这一点，我们通常训练一个模型或模型组合来执行目标任务。然后，我们微调这些模型，直到模型的结果...

     多任务学习中的多元回归和分类让很多深度学习程序受益，但是多任务网络结构的性能受每一个任务损失函数的权重影响很大，常规的做法是手动调节这些权重参数，毫无疑问，这是一个低效和困难的工作，不同任务损失的尺度...

     后来发现现在深度学习中的多任务学习可以实现多标签分类，所有的类别只需要训练一个分类模型就行，其不同属性的类别之间是共享卷积层的。我所有的项目开发都是基于caffe框架的，默认的，Caffe中的Data层只支持单维...

     用深度学习做图像分类任务摸索中踩了很多坑，也总结出了一些经验。现在将一些自己觉得非常实用的模型训练经验写下来作为记录，也方便后来者借鉴验证。 调参经验 模型选择 通常我会使用一个简单的CNN模型（这个模型...

     多标签文本分类 Bert简介 两个任务 Bert是按照两个任务进行预训练的，分别是遮蔽语言任务(Masked Language Model)和句子预测任务(NextSentence Prediction)。 遮蔽语言任务（Masked Language Model） 对输入的语句中...

     本篇来自论文《An Overview of Multi-Task Learning in ...为了做到这一点，我们通常训练一个模型或一组模型来执行我们所期望的任务。然后我们对这些模型进行微调，直到它们的性能不再提高。虽然我们通常可以通过这...

     然而，在更加复杂的分类任务中，如文本分类、图像类别标注、语义场景分类等一些实际应用中，常常会出现一个示例同时属于多个类别（比如:一张电影海报图片可能会同时有科幻、动作、喜剧等多个标签），下图展示了单...

     在深度学习中，对模型的测量和评估至关重要，只有选择与问题相匹配的评估方法，才能够快速地发现在模型...对于单标签分类任务，其评价指标主要有：1、准确率2、精确率3、召回率4、F1-score5、混淆矩阵6、ROC曲线7、AUC

     目录 多任务学习 ：共享相关任务表征 更多的应用举例 网络结构 keras实现多任务学习（硬共享机制） ...也就是说，基于某些层的参数共享，训练几个具有相似性的任务，然后给出每个任务的分类结果。 举例：比...

       在目标检测、目标分割和目标跟踪等基本的视觉任务中，大多数backbone网络都是基于ImageNet上的分类任务进行开发的。虽然ImageNet比赛（ILSVRC）在2017年已经是最后一届了，但是除了比赛期间提出的经典网络，仍...

     什么是宏任务和微任务 宏任务包括：setTimeout setInterval Ajax DOM事件 微任务：Promise async/await 微任务比宏任务的执行时间要早 同步任务和异步任务 JavaScript是单线程执行的语言，在同一个时间只能做一件...

     卷积神经网络中二分类的问题研究 深度学习中典型的一个模型就是卷积神经网络，利用神经网络对模板进行训练，所用到的模板为手写数字样本数据库mnist_uint8.mat，其中保存了6000个训练样本和10000个测试样本。其中：...

     文章目录一、分类任务1. 二分类（Binary Classification）2. 多分类（Multi-class Classification）二、回归任务   我们所关注的机器学习的基本任务主要有两类，一类是分类，一类是回归。 一、分类任务   分类...

     使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而AUC作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。 6.P-R曲线：P-R曲线的P就是精确率，R就是召回率。用P作为横坐标，R作为...

     1 算法简介 K近邻算法（英文为K-Nearest Neighbor，因而又简称KNN算法）是非常经典的机器学习算法。 K近邻算法的原理非常简单：对于一个新样本，K近邻算法的目的就是在已有数据中寻找与它最相似的K个数据，或者说...

     最近遇到一个简单的二分类任务，本来可用一维的线性分类器来解决，但是为了获得更好的泛化性能，我选取了三个特征，变成了一个三维空间的二分类任务。目的就是使两类样本之间的间隔再大一些，为了满足这种需求，...

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