简单来讲，分类任务 和 回归任务 的区别在于 需要预测的值的类型：回归任务，是对 连续值 进行预测（比如 多少）；分类任务，是对 离散值 进行预测（比如 是不是，属不属于，或者 属于哪一类）。比如，预测 明天的气温是多少度，这是一个回归任务；预测 明天会不会下雨，就是一个分类任务。分类模型 和 回归模型 本质上是一样的。分类模型可将回归模型的输出离散化（下面例子1. 2. 4. 5.），回归模型也
多任务介绍 现实生活中有很多的场景中的事情是同时进行的，比如开车的时候 手和脚共同来驾驶汽车，再比如唱歌跳舞也是同时进行的多任务的概念 什么叫“多任务”呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。打个比方，你一边在用浏览器上网，一边在听MP3，一边在用Word赶作业，这就是多任务，至少同时有3个任务正在运行。还有很多任务悄悄地在后台同时运行着，只是桌面上没有显示而已 现在，多核CPU
文章目录多任务多任务建模中需要注意的问题shared-bottom其他结构样本Loss加权ESMMAITMMMOE(MOE)十字绣网络闸式网络ple（cgc）star任务之间做隔离信息选择cea多任务的使用 多任务多任务建模中需要注意的问题1、如果子任务差异很大，往往导致多任务模型效果不佳。 2、不同任务的loss大小不一样，需要调整loss的权重。shared-bottom优点：这种结构本质上
一、多任务网络的主要分类目前建立的多任务网络可以分为两种方法，一种为并联多任务网络结构，另一种为级联多任务网络结构，两种网络构建方式分别如下图所示并联式级联式 并联网络结构大多为共享基础网络而保留所有与任务相关的卷积层网络，这种方法可以实现任意两种或者多种相关任务之间的多任务网络构建，不需要考虑任务之间的结构关系，较为简单级联网络结构为通过一个任务结果来影响下一个
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2023-08-26 15:54:51
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1.单核CPU实现“多任务”：（注意：这里的多任务假的，是轮训执行多个任务一段时间）1）时间片轮转2）优先级调度算法**2.并行：**真的多任务执行（CPU核数>=任务数）；即在某个时刻点上，有多个程序同时运行在多个CPU上**3.并发：**假的多任务执行（CPU核数<任务数）；即一段时间内，有多个程序在同一个CPU上运行4.多线程执行的顺序不确定5.没运行的程序是程序，运行的程序就是
初读：2021年5月26日至2021年5月28日啃书进度会在目录中标出来。本次目标是完成第5章 5.4节 应用：图片分类（P61-P64）图片分类 对于人来说是很简单的事情，但是对计算机来说，却不容易。在传统图像分类方法中，人们手工设计一些特征符，提取图像上一些局部的外表、形状、纹理等，再利用标准分类器，如支持向量机等，进行分类，其中还包含大量图片处理的方法技巧。卷积神经网络的诞生，大大推进了图片
目录1 Uncertainty Weighting1.1 基础概念1.2 方法2 GradNorm2.1 原理2.2 方法3 Multi-Objective Optimisation3.1 原理3.2 方法4 Geometric Loss4.1 原理4.2 方法5 HydaLearn5.1 原理5.2 方法6 Coefficient of variations Weighting (CoV-We
目录?一、准备工作?二、下载cifar10数据集?2.1 导入所需的库与模块?2.2 下载数据集?三、数据集预处理?3.1 图像标签可视化?3.2 其他处理?四、网络构建?4.1 常规卷积神经网络的构建?4.2 带残差结构的神经网络的构建?五、网络训练?六、网络测试?七、思考与分析 深度学习的“hello world”（ 【深度学习实战1】：基于Keras的手写数字识别（非常详细、代码开源
场景：精排（多任务学习）模型：ESMM、MMOE数据：Ali-CCP数据集什么是精排？精排的目标是粗排中输出的TopK数据，因此可以使用比粗排更多的特征，更复杂的模型和更精细的策略（用户的特征和行为在该层的大量使用和参与也是基于这个原因）。什么是多任务学习？多任务学习（multi-task learning），本质上是希望使用一个模型完成多个任务的建模。在推荐系统中，多任务学习一般即指多目标学习（
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2023-09-17 16:58:43
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这一章节，是之前已经整理好的学习笔记，直接复制记录下来。所以花的时间也比较少。等把所有的笔记都记录之后，再开始新的课程。道路艰难且长远，持之以恒才能攻无不克。开始正题。 多任务一共分为三种类型：线程、进程和协程 在这里又要补充一个概念，就是并行和并发的概念。 并行：同时处理多个任务的能力，指的是任务数小于等于CPU核数，任务真的是一起执行的。 并发：交替处理多个任务的能力，指的是任务数多于CPU核
常见的监督学习包括：回归：预测值为连续值，如销售额；二分类：预测值为离散值，且只有两种取值，如性别，要么是男，要么是女；多分类：预测值为离散值，且多于两种取值，如动物分类，可能有猫、狗、狮子等等；还有另外一种，也是本文的主角：多任务学习（Multi Task Learning）。MTL介绍首先，介绍什么是多任务学习，例如之前文章提到的微信视频场景，同时包含多个学习目标（task）：是否转发、是否点
文章目录python多任务, 线程和进程1. 概述1.1 同步和异步1.2 操作系统实现多任务:1.3 python实现多任务2.进程和线程2.1 进程2.2 线程2.3 使用场景3. 多线程创建3.1 使用threading 模块创建线程3.2给线程传递参数3.3 使用继承方式创建线程3.4 实例方法3.5 等待线程 join()3.6 守护线程 setDaemon()3.7 threadin
领域自适应是迁移学习中转导迁移学习的重要子问题。迁移学习是指两个不同领域的知识迁移过程，利用源领域中学到的知识帮助目标领域上的学习任务。源领域的训练样本数量一般远大于目标领域。迁移学习根据不同的迁移方式，分为两个类型，归纳迁移学习和转导迁移学习。归纳学习（Inductive Learniing）是希望在训练数据集上学习到使得期望风险（即真实数据分布上的错误率）最小的模型。与传统监督机器学习一样，是
# 深度学习多分类任务实现流程
## 1. 数据准备
在开始深度学习多分类任务之前，我们首先需要准备好数据。数据准备包括数据收集、数据清洗和数据划分等步骤。具体流程如下表所示：
| 步骤 | 任务 | 代码 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 收集数据 | 无需代码 |
| 2 | 清洗数据 | 无需代码 |
| 3 | 数据划分 | `train_test_split`
原创
2023-07-23 20:15:20
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1、多任务 在计算中，多任务是一种多个任务（也称之为进程）共享处理资源（如CPU）的方法。在多任务操作系统上，例如Windows XP，您可以同时运行多个应用程序（下载电影，玩游戏）。多任务实质是指操作系统在每个计算任务间快速切换，以致于看上去不同的应用似乎在同时执行多项操作。当CPU时钟频率稳步提高时，不仅应用程序的运行速率可以更快，而且操作系统在应用间的切换速率也更快。这样就提供了更好的整体
多任务的概念什么叫“多任务”呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。打个比方，你一边在用浏览器上网，一边在听MP3，一边在用Word赶作业，这就是多任务，至少同时有3个任务正在运行。还有很多任务悄悄地在后台同时运行着，只是桌面上没有显示而已。现在，多核CPU已经非常普及了，但是，即使过去的单核CPU，也可以执行多任务。由于CPU执行代码都是顺序执行的，那么，单核CPU是怎么执...
原创
2021-08-18 11:49:59
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分类logistic 回归算法用了一个Logistic Function将线性回归的连续值映射到了{0,1}空间，类似得到事件发生概率值，让自变量的分布和伯努利分布联系起来logistic 回归算法使用的是特征的线性组合，最终得到的分隔超平面属于线性模型，只能处理线性可分的二分类问题。优化Logistic Regression算法的优化有两种：对特征进行处理，如核方法，将线性可分的问题转换为近似线
一.MTCNN工作流程图首先我们看一下MTCNN的工作流程图：注意：训练阶段使用的图片都是去训练P-Net，而在inference的时候，图像大小不受限制。图像金字塔的作用：可以进行不同大小的人头的推理，达到尺度不变性。二.MTCNN的模型结构MTCNN模型有三个子网络。分别是P-Net，R-Net，O-Net。Proposal Network（P-Net）：该网络结构主要获得了人脸区域的候选窗口
文章目录摘要apexDP和DDPParameter Server架构(PS模式)ring-all-reduce模式DDP的基本用法 (代码编写流程)Mixup项目结构计算mean和std生成数据集训练导入项目使用的库设置全局参数设置distributed图像预处理与增强读取数据设置模型定义训练和验证函数测试 摘要本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，模型使用最经典的
多任务是什么？如何执行？多任务是指在同一时间内执行多个任务，任务的执行方式并发和并行两种方式，使用多任务就能充分利用CPU资源提高程序的执行效率，让程序具备处理多个任务的能力。学习目标：掌握多任务的执行方式。1. 多任务是什么？多任务是指在同一时间内执行多个任务，例如: 现在电脑安装的操作系统都是多任务操作系统可以同时运行着多个软件。多任务效果图:2、利用现学知识能够让两个函数或者方法同时执行吗?
