自然语言处理是人工智能研究的核心问题之一。而深度学习社区目前将自然语言处理(NLP)看作是下一个研究和应用的前沿。 Baseline对于一个领域的研究起着非常重要的作用,但是我们观察最近一年顶会发表的和NLP有关,发现论文之间Baseline的差距特别大。 这次,我把NLP文本分类任务的10篇经典论文称为“baseline 论文”——基石...
只要你在论文中明确指出你是根据作者提供的参数进行复现,并且对于未开源的数据,你直接提取了原文文章中的信息。当一篇文章引用另一篇文章作为baseline,但并未开源,并且效果被压低时(这种情况并不罕见,很多文章间的数据不一致,且并未开源),这才是审稿人会关注的点。🔍审稿人唯一会关注的是那些既压低了原文baseline效...
datawhale团队根据上面的官方套件,做了一个优化版的 baseline,可以直接复现。直接在终端中,克隆这个 repo仓库即可,得到与开发套件对应的better版代码。shell git clone https://www.modelscope.cn/datasets/Datawhale/better_synth_challenge_baseline.git展开上面这个目录树如下:...
如果数据集这一类的关键因素不一致，可以在自己的论文里面注明，然后使用自己复现的结果作为baseline。
论文复现 视频分类中,想借用实践作业里的baseline来修改,跑通train.py后遇到的问题 Traceback (most recent call last): File "work/train.py", line 128, in train(args) File "work/train.py", line 72, in train train_config = merge_configs(config, 'train', vars(args)) File "/home/aistudio...
论文复现 视频分类中,想借用实践作业里的baseline来修改,跑通train.py后遇到的问题 Traceback (most recent call last): File "work/train.py", line 128, in train(args) File "work/train.py", line 72, in train train_config = merge_configs(config, 'train', vars(args)) File "/home/ai...
如果数据集这一类的关键因素不一致，可以在自己的论文里面注明，然后使用自己复现的结果作为baseline。
我们的任务是复现这个方法,并在指定格式的数据集和指定的实验设置下进行测试(和清华大学团队已经实现过的 baseline 保持一致)。 主要问题 代码运行效率低下 在我们着手开始复现这个项目之前,团队应该已经有人简单地在数据集上尝试了官方实现,但是因为效率问题没有得到较好的结果,所以这个工作落到了我们手里。
最近一直在阅读 MRC 相关的论文,同时花了几个小时动手复现了一下基于Bert的baseline。严格意义上算不上复现,因为我这里使用的是Squad2.0数据集,原文使用的是NQ数据集,不过问题也不大,因为只是baseline,我原…
该系列首先记录的是AIST实验室,基于该框架下开发的BaselineWalkingController控制器复现的过程,如果觉得太麻烦,还可以尝试使用docker安装。控制器使用方法展示: 写这篇文章主要的目的如下: 记录自己的研究过程,方便日后查看 增强对控制算法的理解,以及希望能找到相同技术路线的同学、同行、师兄,一同交流学习 本篇文章为转载...