训练模块封装为通用类——ModelTrainer。训练过程比较固定,因此会将其封装成train_one_epoch和evaluate的两个函数,从这两个函数中需要返回我们关心的指标,如loss,accuracy,混淆矩阵等。 classModelTrainer(object):@staticmethoddeftrain_one_epoch(data_loader,model,loss_f,optimizer,scheduler,epoch_idx,device,args,lo...
第二部分:进行模型的构建,用于生成lscores, loss和grads 有标签值y输出loss和grads 没有标签值y 输出scores得分 第一步:输入参数的初始化,包括输入图片维度,filter卷积核个数, filter_size卷积核的大小, num_hidden: 隐藏层个数, num_classes:分类的结果,weight_scale表示权重参数的偏置,reg表示正则化惩罚项的力...
- 情感分析:情感分析是针对数据的情感倾向进行分类,可以是二分类(正向或负向)或者是多分类(按照不同的细粒度划分情感),情感分析在影音评论、商品评价、舆情分析、股民基金情感分析等都有重要的应用。 - 主题分类:主题分类也是常见的文本分类应用场景,根据内容或标题进行分类,即可以是多分类、多标签也可以是层次分类,...
PyTorch是一个流行的深度学习框架,具有广泛的应用和活跃的社区支持。它提供了丰富的工具和库,使得构建和训练大型神经网络变得更加容易和高效。HuggingFace Transformers是一个流行的自然语言处理(NLP)工具包,提供了许多预训练的NLP模型,如BERT、RoBERTa等。这些模型经过大规模的预训练,可以用于各种NLP任务,如文本分类、命名...
机器视觉通常包含深度学习,深度学习在机器视觉中的应用非常广泛,例如目标检测、图像分类、语义分割、人脸识别等。深度学习模型可以通过训练数据来学习复杂的特征表示,从而实现对图像和视频的理解和分析。深度学习算法与传统图像算法都是机器视觉的重要工具,都已经成功地应用到工业视觉检测项目中。深度学习能够解决更多高级的、...
包含蝴蝶图片分类数据集,20个类别,文件夹分类。分类模型resnet,训练模型、预测代码。 (0)踩踩(0) 所需:15积分 11.4直流降压斩波变换电路.ppt 2024-10-11 14:25:14 积分:1 11.8正弦波脉宽调制(SPWM)逆变电路.ppt 2024-10-11 14:24:12 积分:1
如今NLP可以说是预训练模型的时代,希望借此抛砖引玉,能多多交流探讨当前预训练模型在文本分类上的应用。 1. 任务介绍与实际应用文本分类任务是自然语言处理(NLP)中最常见、最基础的任务之一,顾名思义,就是对…
如今NLP可以说是预训练模型的时代,希望借此抛砖引玉,能多多交流探讨当前预训练模型在文本分类上的应用。 1. 任务介绍与实际应用 文本分类任务是自然语言处理(NLP)中最常见、最基础的任务之一,顾名思义,就是对给定的一个句子或一段文本使用文本分类器进行分类。根据文本分类的类别定义,可以分为二分类/多分类、多标...
1. 基于机器学习的股票预测,使用Python的baostock获取股票数据,并使用机器学习算法进行预测。2. 图像的分类,使用机器学习和深度学习方法对图像数据进行分类,AlexNet,Resnet,Resnext,DenseNet,Transformer。3. 图像目标识别与语义分割,U-Net,faster-RCNN4. 各种反问题相关的公式推导以及代码编写,我数学学的相对较好,所以...