我发现（当然我也不敢保证），方法中的kNN代码中似乎存在一个错误（也可能是无意的），导致最终测试结果的准确度指标其实都全部高于了预期。“太长不看”概括一下就是：结果用的是top-2精度，而不是本应该的kNN(k=2) 精度。也就是说，它的效果可能并没有那么强。具体而言，Ken指出，在论文的表5中，结果显...
也就是说,它的效果可能并没有那么强。 具体而言,Ken指出,在论文的表5中,结果显示该方法在OOD数据集上打败了所有其他基于神经网络的方法: 而他对前四个数据集都重新进行了一遍测试(使用kNN(k=2) 精度),结果有很大出入,根本无法打败那些基准模型,甚至从性能最佳变为性能最差。(最后一个数据集因为太大Ken还没尝...
“太长不看”概括一下就是:结果用的是top-2精度,而不是本应该的kNN(k=2) 精度。 也就是说,它的效果可能并没有那么强。 具体而言,Ken指出,在论文的表5中,结果显示该方法在OOD数据集上打败了所有其他基于神经网络的方法: 而他对前四个数据集都重新进行了一遍测试(使用kNN(k=2) 精度),结果有很大出入,根...
也就是说,它的效果可能并没有那么强。 具体而言,Ken指出,在论文的表5中,结果显示该方法在OOD数据集上打败了所有其他基于神经网络的方法: 而他对前四个数据集都重新进行了一遍测试(使用kNN(k=2) 精度),结果有很大出入,根本无法打败那些基准模型,甚至从性能最佳变为性能最差。(最后一个数据集因为太大Ken还没尝...
前言50年前的kNN算法,只用14行代码在文本分类上超越风头正盛的Transformer,包括BERT 本文转载自量子位 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 ...
类似的方法包括 NaiveBayes(NB)、K 近邻(KNN)、支持向量机 SVM 等。特征提取的水平对文本分类效果的影响甚至高于图像分类,而文本分类中的特征工程往往非常耗时且计算成本高。2010 年后,文本分类的方法逐渐过渡到深度学习模型。应用于文本分类的深度学习通过学习一系列的非线性变换模式将特征工程直接映射到输出,从而将...
1、相似计算(KNN),优点:简单,效果没意图分类好 bert提高10% 2、意图分类。 bert提高3% 5.2 注意事项 1、使用中文模型,不要使用多语言模型。 2、max_seq_length 可以小一点,提高效率。 3、内存不够,需要调整train_batch_size 4、有足够多的领域数据,可以尝试find tuning. ...
Li L, Song D, Ma R, et al. KNN-BERT: fine-tuning pre-trained models with KNN classifier[J]. arXiv preprint arXiv:2110.02523, 2021. 摘要导读 预训练模型被广泛应用于利用交叉熵损失优化的线性分类器来微调下游任务,可能会面临鲁棒性和稳定性问题。这些问题可以通过学习表示来改进,即在做出预测时去关...
通过KNN扩展任务语料,能逼近领域预训练的效果 1.png DAPT 首先作者通过每个领域内的Top10K高频词的重合度,来衡量领域之间,以及领域和预训练语料的文本相似度,相似度News>Reviews>Bio>CS。我们预期DAPT的效果会和相似度相关,理论上在相似度低的领域,继续预训练应该带来更大的提升。
1 kNN:把目标网络 Backbone 部分的权重冻结,在模型最后使用 k-nearest 完成分类。 2 Linear Probing:把目标网络 Backbone 部分的权重冻结,在模型最后添加一层线性分类器 Linear Classifier (它其实就是一个 FC 层) 完成分类,只训练 Linear Classifier 的参数。 以上结果如下图8所示,只使用 ImageNet-1k 数据集时...