摘要： 一、减少过拟合 奥卡姆剃刀原理：没必要的东西尽量少用。 因此过拟合有以下几种： （1）更多数据 （2）限制网络复杂性：使用浅层网络、新数据集使用大网络后加惩罚。 （3）droupout （4）数据增强 （5）用验证数据早停。 二、损失函数加惩罚 1、原始 2、加惩罚项以后 三、加惩罚项方法 1、ke 阅读全文

摘要： 1. 介绍 1.1. 论文提出的背景 虽然在一般情况下，我们不会去区分训练和部署使用的模型，但是训练和部署之间存在着一定的不一致性: 在训练过程中，我们需要使用复杂的模型，大量的计算资源，以便从非常大、高度冗余的数据集中提取出信息。在实验中，效果最好的模型往往规模很大，甚至由多个模型集成得到。而大模 阅读全文

摘要： 一、数据集分割 1、训练集、测试集 2、训练集、验证集、测试集 步骤： （1）把训练集60K分成两部分，一部分50K，另一部分10K。 （2）组合成dataset，并打乱。 二、训练过程评估 1、训练的过程评估 其中，第二行是训练，总轮数是5，每两轮做一次评估，达到的效果好的话提前停止。 2、在测试 阅读全文

摘要： 一、前言 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/73176084 代码：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/649453932/Chinese-Text-Classification-Pytorch 代码： 阅读全文

摘要： 一、资源 （1）预训练模型权重 链接: https://pan.baidu.com/s/10BCm_qOlajUU3YyFDdLVBQ 密码: 1upi （2）数据集选择的THUCNews，自行下载并整理出10w条数据，内容是10类新闻文本标题的中文分类问题（10分类），每类新闻标题数据量相等，为1 阅读全文

摘要： 1，概述 任务型对话系统越来越多的被应用到实际的场景中，例如siri，阿里小密这类的产品。通常任务型对话系统都是基于pipline的方式实现的，具体的流程图如下： 整个pipline由五个模块组成：语音识别；自然语言理解；对话管理；自然语言生成；语音合成。现在越来越多的产品还融入了知识库，主要是在对 阅读全文

摘要： 一、传入一个参数 我们先在桌面新建“arg学习”的文件夹，在该文件夹中新建demo.py文件，来看一个最简单的argsparse库的使用的例子。 import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='命令行中传入一个数字') #t 阅读全文

摘要： 一、代码 import tensorflow as tf from tensorflow.python.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics from tensorflow.python import keras 阅读全文

摘要： 一、第一种：只保存权值 import tensorflow as tf from tensorflow.python.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics import os os.environ['TF_CPP 阅读全文

摘要： 一、讲解 二、代码 import tensorflow as tf from tensorflow.python.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics from tensorflow.python import 阅读全文