最近有同學問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 數(shù)據(jù)增強技術已經(jīng)是圖像領域的標配了，如旋轉(zhuǎn)、鏡像、翻轉(zhuǎn)等。由于圖像本身的特...
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NLP中的數(shù)據(jù)增強 -
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Knowledge Distillation (1) 模塊替換之bert-of-theseus-下篇
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Knowledge Distillation (1) 模塊替換之bert-of-theseus-上篇更好的閱讀體驗請?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)絡中的Bagging深度神經(jīng)網(wǎng)絡由于其巨大的參數(shù)量，可以很方便的擬合非常復雜的非線性關系，同時，巨大的參數(shù)量也給模型帶來了過擬合的問題。為了解決這個問題，也有人提出了早停和加入正則項等手段。而在...
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yolov4環(huán)境搭建與訓練自己的數(shù)據(jù)集yolov4出來后，簡單做下測試，看到結(jié)果還是相當給力的。 注意看中間有個被遮擋的馬，在yolov3中是檢測不到的，yolov4中檢測出來了，精度確實提升了。 那再來測試一下...
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詞向量小結(jié)
更好的閱讀體驗請?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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