HW2虽迟但到!这一讲作业确实有难度,但主要是难在数据的处理上,模型构造和训练过程大同小异。收获还是很多,比如tensor的重构、模块化构造神经网络等。, 视频播放量 2099、弹幕量 14、点赞数 83、投硬币枚数 93、收藏人数 74、转发人数 7, 视频作者 在柏林墙徘徊, 作者简
Classifier( (fc): Sequential( (0): BasicBlock( (block): Sequential( (0): Linear(in_features=663, out_features=1024, bias=True) (1): ReLU() (2): BatchNorm1d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (3): Dropout(p=0.2, inplace=False) ) ) (1)...
2. add layers hidden_layers = 3 # the number of hidden layers hidden_dim = 256*3 # the hidden dim 3. num_epoch = 10 Strong Baseline batch_size=1024# batch sizehidden_dim=256*4# the hidden dimnum_epoch=30# the number of training epochlearning_rate=0.001# learning rateself.block=nn...
最后求的加权平均约为 21,因此concat_nframes = 21 前面那些和背景有关的初始化先不用管,先考虑 add layers,一开始是 1 层,在中间的隐藏层的 neuron 是 256 个,我直接改成3×10243×1024大力出奇迹 这样直接跑完是 0.70+,直接过了 medium 然后改改架构,加了个 batchnorm 层和 dropout 层(其中 bn 层是...
一、作业说明 1.所给训练集为54256*511的数组,表示54256个人,除了第一列的id索引和最后一列的标签(收入大于等于50000为1,小于50000为0)共有509个特征。 2.需要完成的任务是根据所给的所有特征来预测这个人收入是否大于50000,典型二元分类问题,采用逻辑回归。 二、作
作业来源源自2022Spring的ML2022Spring-hw2任务，任务来自Kaggle平台，涉及语音数据处理与机器学习中的分类问题。数据部分包括.pt格式的语音样本，可通过torch.load读取，样本编号存于_split.txt，而音素识别结果则记录在_labels.txt中。为了构建更丰富的训练样本，需将每个音频帧（39维）前后延伸5帧，形成11...
李宏毅机器学习2021系列 作业2-年收入判断 项目描述 二元分类是机器学习中最基础的问题之一,在这份教学中,你将学会如何实作一个线性二元分类器,来根据人们的个人资料,判断其年收入是否高于 50,000 美元。我们将以两种方法: logistic regression 与 generative model,来达成以上目的,你可以尝试了解、分析两者的设计理念及...
由于只有一个文件,所以将文件的80%用作训练,其余部分用作测试。 importnumpyasnp importpandasaspd defread2train(): path='F:\\python_book\\machine_learning\\spam_train.csv' t=pd.read_csv(path) t=t.iloc[:,1:] data=np.array(t,float) ...
李宏毅(2020)作业2-hw2_classification 代码解读 -zxvfdata.tar.gz !ls 1. 2. 代码解读 data/ data/sample_submission.csv data/test_no_label.csv data/train.csv data/X_test data/X_train data/Y_train acc.png data data.tar.gz loss.png output_logistic.csv hw2.ipynb...
#李宏毅[超话]##全力以赴的行动派2回来了# LHY#心动示爱 毅起告白# 国风美少年,好喜欢这风格,爱了爱了[爱你][爱你]@L李宏毅