pytorch_classification利用pytorch实现图像分类，其中包含的densenet，resnext，mobilenet，efficientnet, resnet等图像分类网络，可以根据需要再行利用torchvision扩展其他的分类算法实现功能基础功能利用pytorch实现图像分类包含带有warmup的cosine学习率调整warmup的step学习率优调整多模型融合预测，加权
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2024-07-31 14:04:46
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1.交叉验证交叉验证：为了让被评估的模型更加准确可信交叉验证过程交叉验证：将拿到的数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成5份，其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证。2.网格搜索网格搜索：
原创
2022-03-02 13:44:34
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1.交叉验证交叉验证：为了让被评估的模型更加...
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2019-02-15 14:37:00
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1.交叉验证交叉验证：为了让被评估的模型更加准确可信交叉验证过程交叉验证：将拿到的数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成5份，其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证。2.网格搜索网格搜索：调参数 K-近邻。超参数搜索-网格搜索通常情况下，有很多参数是需要手动指定的（如k-近邻算法...
原创
2021-08-10 09:55:43
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1.交叉验证交叉验证：为了让被评估的模型更加...
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2019-02-15 14:37:00
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参数调优往往是数据挖掘和分析中至关重要的一步，一组好的参数能够使模型的预测或者分类更加的准确，使得模型能够完美的刻画数据的规律，在python中的sklearn中主要有两种参数调优的方法，分别为网格搜索法和随机搜索方法，下面分别介绍两种算法的核心思想： 1、网格搜索法-GridSearchCV 网格
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2019-05-27 02:43:00
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Spark ML模型选择与调优，交叉验证和TrainValidationSplit
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2021-07-21 17:02:22
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SparkML模型选择（超参数调整）与调优 浪尖 浪尖聊大数据Spark ML模型选择与调优本文主要讲解如何使用Spark MLlib的工具去调优ML算法和Pipelines。内置的交叉验证和其他工具允许用户优化算法和管道中的超参数。模型选择（又称为超参数调整）ML中的一个重要任务是模型选择，或者使用数据来找出给定任务的最佳模型或参数。这也被称为调优。可以针对单个独立的Estimator进行调优，
原创
2021-03-17 15:20:42
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一、结论使用id类特征效果很好，很重要dropout对模型性能影响较大dnn层数对模型性能影响大同样数据特征的情况下，deepfm比lr在AUC（ROC）的效果好0.02～0.03只使用id类特征（用户id，物品id）比使用全部特征（包含用户id，物品id）的AUC值差0.005左右，但是训练速度和预测速度大幅度提升。二、应用场景2.1 指标选择应用deepfm和lr模型的目的是给召回阶段的候选集
随着深度学习在推荐系统中的应用，embedding成为绕不开的话题。无论是召回还是排序阶段，均应用到embedding技术。目前已经有很多文章在讨论item的embedding如何生成，本文希望讨论user embedding生成的几种方法，欢迎大家补充和讨论。Item2Vec+Pooling在word2vec提出后，给向量化学习提供了很好的思路。微软于2016年提出item2vec
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2024-09-02 12:27:53
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在ML中一个重要的任务就是模型选择，或者使用给定的数据为给定的任务寻找最适合的模型或参数。这个过程又称调优。调优可以是对单个阶段进行调优，也可以一次性对整个Pipeline进行调优。MLlib支持使用类似CrossValidator和TrainValidationSplit这样的工具进行模型选择。这些工具需要以下组件:Estimator:用户调优的算法或Pipeline。ParamMap集合:
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2024-07-18 22:34:49
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1、读取数据文件回归分析问题所用的数据都是保存在数据文件中的，首先就要从数据文件读取数据。数据文件的格式很多，最常用的是 .csv，.xls 和 .txt 文件，以及 sql 数据库文件的读取 。 Python数模笔记-PuLP库Python数模笔记-StatsModels统计回归Python数模笔记-SklearnPython数模笔记-NetworkXPython数模笔记-模拟退火算法使用 pa
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2024-01-04 12:40:56
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引言关于XGBoost你需要知道什么目录XGBoost优势是什么了解XGBoost参数有哪些普遍意义的参数提升器Booster参数在每一步中引导单个的加速器Booster树回归带有学习任务的参数指导优化的过程在实例中使用XGBoost并调参参数调优的一般方法Step 1 Fix learning rate and number of estimators for tuning tree-base
[toc] 深度学习是人工智能领域的重要组成部分，其使用神经网络模型进行数
原创
2023-06-22 07:55:31
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在算法项目落地过程中，如果只考虑机器学习相关部分，个人感觉最花时间的两个部分是数据质量问题处理和模型实验与迭
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2021-07-08 17:49:58
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# 深度学习模型调优指南
## 引言
在深度学习模型的开发过程中，调优是提升模型性能的关键步骤。对于刚入行的小白而言，理解模型调优的整个流程是非常重要的。本文将提供一个清晰的调优流程，并逐步介绍每个步骤的具体操作和相应的代码示例，帮助你在深度学习的旅程中迈出坚实的一步。
## 调优流程概述
以下表格展示了深度学习模型调优的整体流程：
| 步骤 | 描述
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2024-10-15 06:09:24
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# UIE PaddleNLP 模型调优实践
随着自然语言处理（NLP）的飞速发展，如何有效地利用现有的模型并进行调优成为了研究的热点。本文将深入探讨如何使用PaddleNLP中的UIE（Unified Information Extraction）模型进行调优，并通过实际的代码示例来展示整个过程。
## 什么是UIE模型？
UIE模型旨在统一多种信息提取任务，比如命名实体识别（NER）、关
原创
2024-10-23 03:45:47
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基本概念： 降采样： 对于一幅图像而言的降采样就是每隔几行、几列得到取一点，组成一个新的图像。以比例因子为2（fact of 2）的降采样来说：就是対一幅图像每隔一行一列取一点。对于n×n的图像就变为n/2×n/2的图像了。比例因子为2的降采样是SFIT要用到的！ 升采样： 其实一种插值，就是在一幅图像里利用相关的插值运算得到一幅大的图像！比如比例因子为2的升采样就是每个相邻像素点种插值出一个像
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2024-10-07 10:43:31
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