分期任务方面,单任务网络VGG,ResNet,胶囊网络的分期准确率分别为 91.40%,92.32%,92.46%,而多任务网络可以将分期准确率提升到93.52%。由 此说明本实验的多任务学习框架有效的提高了单任务网络的性能。 关键词:深度学习,结直肠癌分割,多任务学习,结直肠癌分期 Classificationandsegmentationofcolorectalcancerbefore CTopera...
1、构建初始数据集:为每个标签生产约100个样本,具体的措施可以采取关键词匹配等规则手段,再结合人工check进行。 2、「主动学习+迁移学习」降低标注规模: 主动学习旨在挖掘高价值样本:即通过构建较少的样本就可以满足指标要求。根据初始构建的数据集,可以train一个base model,然后挑选一些不确定性程度高(熵最大)+代表...
通过上述流程,我们能够高效、低成本地构建覆盖面广、语意丰富的训练数据集,为 NLU 模型的微调打下坚实基础。相比人工手写,利用大模型生成数据能显著降低数据构建的成本和工作量,提高数据质量的同时也保证了数据的多样性,有助于提升微调后模型的泛化能力。保持训练数据的平衡,数据不平衡问题会对模型性能造成严重影响。通...
ResultSet有一个记录指针,指针所指的数据行叫做当前数据行,初始状态下记录指针指向第一条记录。 A. ResultSet是查询结果集对象,如果JDBC执行查询语句没有查询到数据,那么ResultSet将会是null值 B. ResultSet有一个记录指针,指针所指的数据行叫做当前数据行,初始状态下记录指针指向第一条记录 C. 判断Result...
Ø尾部数据集往往只有少量样本。从而存在严重的类别不平衡问题。•作者使用 FixMatch模型 (一个解决半...
知识点补充说明:"Cost-Sensitive Classification"(成本敏感分类)是一种机器学习任务,它考虑了不同类型的分类错误所产生的成本或代价。通常情况下,分类任务的目标是将数据点分为不同的类别,如正类别和负类别。然而,在某些情况下,不同类型的分类错误可能会导致不同的后果或成本。
利用代价敏感学习处理数据不平衡问题的原理在于:给予少数类以较大的错分代价,多数类以较少的错分代价,并以总体错分代价最低为模型目标,使模型在构建过程中为降低总体的错分代价而重点关注少数类样本,从而有效改善传统模型的学习偏移问题[...
D. 3根HRB335直径为25cm的受力钢筋; 查看完整题目与答案 对平衡二叉树进行插入或删除一个元素时,可能引起不平衡,需要进行调整恢复平衡,调整操作被分为()种不同的情况。 A. 2 B. 3 C. 4 D. 5 查看完整题目与答案 办公环境中,对个人的区域与公用场所和部位都应保持卫生整洁。() A. ...
2.1.38风险分级Risk classification根据深基坑安全风险发生可能性及其损失进行风险等级划分。 2.1.39动态风险管理Dynamic risk management利用深基坑施工监测和信息化技术等手段,对已评估的风险进行实时监控、循环跟踪与应急决策的全过程。 2.2符号 2.2.1作用和作用效应 ...
以BERT为代表的预训练语言模型在众多NLP任务中取得了stoa的效果，我们可以使用预训练语言模型对输入句子...