当我们进行这样处理是会产生非常多的参数，我我们可以通过以下详细过程进行分析，如何利用最少的参数等到相同的结果这只是一个分类情况，就用了16个参数，之后看最后的结果使用了16*9个参数才能计算完成，而且这只是一层，我们发现最后的结果一般只与四个参数有关，我们可不可将这四个参数提取出来最后通过一个卷积层将数据进行转换在上图中，输入和卷积核都是张量，卷积运算就是卷积分别乘以输入张量中的每个元
概述1 文本分类问题2 文本分类应用3 文本分类方向4 文本分类方法5 文本分类流程6 文本分类关键问题6.1 文本预处理6.1.1 中文分词6.1.2 去停用词6.1.3 词性标注6.2 文本特征工程6.2.1 基于词袋模型的特征表示6.2.2 基于embedding的特征表示6.2.3 基于NN Model抽取的特征6.2.4 基于任务本身抽取的特征6.2.5 特征融合6.2.6 主题特征参
本文将会介绍如何使用keras-bert实现文本多分类任务，其中对BERT进行微调。项目结构 其中依赖的Python第三方模块如下：pandas==0.23.4
Keras==2.3.1
keras_bert==0.83.0
numpy==1.16.4数据集 本文采用的多分类数据集为sougou小分类数据集和THUCNews数据集，简介如下：sougou小分类数据集共有5个类别，分别为体育、
多标签分类是自然语言处理中的一项重要但具有挑战性的任务。它比单标签分类更复杂，因为标签往往是相关的。现有方法倾向于忽略标签之间的相关性。此外，文本的不同部分可以不同地用于预测不同的标签，现有模型不考虑这些标签。在本论文，LancoPKU(北大学语言计算与机器学习小组)建议将多标签分类任务视为序列生成问题，并应用具有新颖解码器结构的序列生成模型来解决它。Seq2Seq+Attention+Globa
一、数据预处理 1.制作词向量文件 使用gensim库带的Word2vec供 将语料库使用jieba分词进行拆分，为每个词生成300维的词向量。 因标签不可拆分，所以将标签词制作成字典，在jieba模块加载时导入字典文件。 2.多标签的映射 3.模型参数 epoch batch 4.模型训练 5.可 ...
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2021-07-29 10:35:00
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NLP实践——多层多分类项目NeuralNLP-NeuralClassifier1. 项目介绍2. 运行环境3. 项目目录4. 数据格式5. 官方使用方法5.0 config参数介绍5.1 训练5.2 评估5.3 预测6. 修改后实现的使用方法6.1 训练6.2 评估6.3 预测总结 1. 项目介绍此项目是腾讯开发的一个多层多分类应用工具，支持的任务包括，文本分类中的二分类、多分类、多标签，以及
数据不平衡1.什么是数据不平衡一般都是假设数据分布是均匀的，每种样本的个数差不多，但是现实情况下我们取到的数据并不是这样的，如果直接将分布不均的数据直接应用于算法，大多情况下都无法取得理想的结果。这里着重考虑二分类，因为解决了二分类种的数据不平衡问题后，推而广之酒能得到多分类情况下的解决方案。经验表明，训练数据中每个类别有5000个以上样本，其实也要相对于特征而言，来判断样本数目是不是足够，数据量
目录?一、前言?二、多分类场景简介?三、前期准备阶段?3.1 运行环境准备?3.2 文心ERNIE系列模型介绍?3.3 预训练模型加载⬜3.4 加载项目代码?四、数据准备阶段?4.1 数据处理流程?4.2 加载内置数据集?4.3 加载自定义数据集?3.4 训练数据格式?五、模型训练阶段⬛5.1 预训练模型微调?5.1.1 CPU/GPU配置?5.1.2 模型主要参数配置?5.1.3 注意事项?5
新闻分类：多分类问题本次会构建一个网络，将路透社新闻划分为46个互斥的主题。因为有多个类别，这是多分类问题的一个例子。因为每个数据点只能划分到一个类别，所以更具体地说，这是单标签、多分类问题的一个例子。如果每个数据点可以划分到多个类别（主题），那它就是一个多标签、多分类的问题。路透社数据集reuters该数据集包含46个不同的主题：某些主题的样本更多，但训练集中每个主题都有至少10个样本。from
多分类问题Softmax二分类问题给定一系列特征，输出为0或1，表示是否满足某个条件。具体做法是输出一个概率，表示给定特征满足这个条件的概率，或者不满足这个条件的概率。多分类问题给定一系列特征，预测是多个类别中的哪一类，比如手写数组识别、物体识别等。如果在多分类问题中仍采用二分类问题的解决方法，即输出可能属于每个类别的概率，会出现的问题有输出的概率可能为负数所有类别概率之和不为1，即不是一个分布提
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2023-08-17 16:37:44
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分类从结果的数量上可以简单的划分为：二分类（Binary Classification）多分类（Multinomial Classification）。其中二分类是最常见且使用最多的分类场景，解决二分类的算法有很多，比如：基本的KNN、贝叶斯、SVMOnline Ranking中用来做二分类的包括FM、FFM、GBDT、LR、XGBoost等多分类中比如：改进版的KNN、改进版的贝叶斯
今天给大家介绍两个多分类任务中的经典网络模型LeNet5和AlexNet。内容源来自“有三AI”，感兴趣的读者可以关注公众号“有三AI”。首先要给大家普及以下网络深度和网络宽度的概念，强调一点，池化层是不算入网络深度的。网络的深度：最长路径的卷积层+全连接层的数量，这是深度学习最重要的属性。如图，以简单的LeNet5网络为例，网络中包含3个卷积层，2个全连接层，所以网络深度等于5。C1+C3+C5
主要涉及的知识点：混淆矩阵、Precision(精准率)、Recall(召回率)、Accuracy(准确率)、F1-score （包括二分类和多分类问题）ROC、AUC 【一】众所周知，机器学习分类模型常用评价指标有Accuracy, Precision, Recall和F1-score，而回归模型最常用指标有MAE和RMSE。但是我们真正了解这些评价指标的意义
目录一，目标检测中的Precision & Recall二，为什么要这两个指标？三,代码解析 一，目标检测中的Precision & RecallPrecision,准确率/查准率 Recall,召回率/查全率 准确率比较好理解，就是检测出的所有正样本中多少是真正的正样本 Recall召回率其实最主要的是理解FN，其实FN（False Negative）就是被判断负样本但其实是正
根据《统计学习方法》第四章朴素贝叶斯算法流程写成，引入贝叶斯估计（平滑处理)。本例旨在疏通算法流程，理解算法思想，故简化复杂度，只考虑离散型数据集。如果要处理连续型数据，可以考虑将利用“桶”把连续型数据转换成离散型，或者假设连续型数据服从某分布，计算其概率密度来代替贝叶斯估计。《机器学习实战》的朴素贝叶斯算法，是针对文本处理（垃圾邮件过滤）的算法，是二元分类（y=0或y=1），且特征的取值也是二元
文章目录0 写在前面1 softmax函数2 数据预处理2.1 scatter（）函数的cmap属性3 激活函数4 模型搭建5 完整代码6 输出分析6.1 目标6.2 运行过程7 总结 0 写在前面二分类问题是多分类问题的一种特殊情况，区别在于多分类用softmax代替sigmoid函数。softmax函数将所有分类的分数值转化为概率，且各概率的和为1。1 softmax函数softmax函数首
背景在之前的文章中介绍了多分类逻辑回归算法的数据原理，参考文章链接CSDN文章链接：公众号：多分类逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）该篇文章介绍一下Spark中多分类算法，主要包括的技术点如下多分类实现方式
一对一 （One V One）一对其余（One V Remaining）多对多 （More V More）Spark中的多分类实现多分类实现方式一
最近由于项目需要做了一段时间的语义分割，希望能将自己的心路历程记录下来，以提供给所需帮助的人 接下来我将依托Unet语义分割网络介绍以下内容：首先我的环境配置 pytorch1.10 win10 vs2017 python3.6 opencv3.4 Aaconda-5.2.0一、使用pytorch实现简单的unet分割网络二、使用Unet做多类别分割三、c++调用python执行语义分割四、c++
文章目录推荐阅读前言混淆矩阵简介二分类混淆矩阵一级指标二级指标准确率（Accuracy）精确率（Precision）召回率（Recall）特异度（Specificity）三级指标（F-score）F1-score多分类混淆矩阵准确率（Accuracy）精确率（Precision）召回率（Recall）特异度（Specificity）F1-score示例与代码实现step1：统计混淆矩阵step2
基于Unet的医疗影像分割简单复现Unet网络，用来练习pytorch， U-net结构（最低分辨率下32x32像素的例子）如下图所示。每个蓝框对应于一个多通道特征图。通道的数量表示在盒子的顶部。X-Y尺寸在盒子的左下角提供。白色方框代表复制的特征图。箭头表示不同的操作。 其中，蓝/白框表示feature map；蓝色剪头表示3x3 卷积，用于特征提取；灰色箭头表示skip-connecti
