最近有同學(xué)問(wèn)nlp中如何做data augmentation，這篇總結(jié)下目前知道的方法。 數(shù)據(jù)增強(qiáng) 數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)已經(jīng)是圖像領(lǐng)域的標(biāo)配了，如旋轉(zhuǎn)、鏡像、翻轉(zhuǎn)等。由于圖像本身的特...
發(fā)簡(jiǎn)信
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NLP中的數(shù)據(jù)增強(qiáng) -
ccf問(wèn)答匹配比賽這兩周玩了一下ccf 2020 中的房產(chǎn)聊天問(wèn)答匹配[https://www.datafountain.cn/competitions/474]比賽，雖然還沒完賽，但是先總結(jié)...
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Knowledge Distillation (1) 模塊替換之bert-of-theseus-下篇
更好的閱讀體驗(yàn)請(qǐng)?zhí)D(zhuǎn)至Knowledge Distillation (1) 模塊替換之bert-of-theseus-下篇[https://xv44586.github.i...
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Knowledge Distillation (1) 模塊替換之bert-of-theseus-上篇更好的閱讀體驗(yàn)請(qǐng)?zhí)D(zhuǎn)至Knowledge Distillation (1) 模塊替換之bert-of-theseus-上篇[https://xv44586.github.io...
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Dropout--深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的Bagging深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其巨大的參數(shù)量，可以很方便的擬合非常復(fù)雜的非線性關(guān)系，同時(shí)，巨大的參數(shù)量也給模型帶來(lái)了過(guò)擬合的問(wèn)題。為了解決這個(gè)問(wèn)題，也有人提出了早停和加入正則項(xiàng)等手段。而在...
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yolov4環(huán)境搭建與訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集yolov4出來(lái)后，簡(jiǎn)單做下測(cè)試，看到結(jié)果還是相當(dāng)給力的。 注意看中間有個(gè)被遮擋的馬，在yolov3中是檢測(cè)不到的，yolov4中檢測(cè)出來(lái)了，精度確實(shí)提升了。 那再來(lái)測(cè)試一下...
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詞向量小結(jié)
更好的閱讀體驗(yàn)請(qǐng)?zhí)D(zhuǎn)至詞向量小結(jié)[https://xv44586.github.io/2019/10/22/w2v-summary/] 本文主要討論Glove和word2ve...
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