240 发简信
IP属地:上海
  • Resize,w 360,h 240
    噪音鲁棒的损失函数

    一、前提知识 定义0——噪音、对称噪音、非对称噪音: 噪音:在这里指的是标签错误的样本。例如在通过众包进行数据打标的场景中噪音就是一个不可避免的...

  • Resize,w 360,h 240
    用“模型想象出来的target”来训练可以提高分类的效果

    LearnFromPapers系列——用“模型想象出来的target”来训练可以提高分类的效果 作者:郭必扬 时间:2020年最后一天 前言:...

  • Resize,w 360,h 240
    样本混进了噪声怎么办?通过Loss分布把它们揪出来!

    作者:郭必扬 时间:2020.12.30 前言:今天继续分享一篇很有意思的文章,来自2019年ICML的“Unsupervised Label...

  • Resize,w 360,h 240
    标签增强技术

    LearnFromPapers系列——标签增强技术(Label Enhancement) 作者:郭必扬 时间:2020.12.29 前言:我们...

  • Resize,w 360,h 240
    把Python程序打包成Docker镜像

    前提: 母机上已安装anaconda 了解基本的Docker概念、最基本的命令 本文中涉及到的主要命令: docker pull :从docke...

  • 做蛋糕

    原料: 4个鸡蛋,蛋黄蛋清完全分开 面粉,牛奶,白糖,油 准备几个无油无水干净的容器 蛋黄的处理: 蛋黄加半盒牛奶,一勺白糖,若干勺面粉 使用筷...

  • Resize,w 360,h 240
    机器学习算法Code Show——决策树

    上一篇文章机器学习算法复习手册——决策树在复习完基本概念之后,我给自己挖了一个坑:用python写一个决策树出来(注意,不是sklearn调包)...

  • Resize,w 360,h 240
    机器学习算法复习手册——决策树

    机器学习算法复习手册——决策树 本手册整理自机器学习各相关书籍、网络资料、个人的理解与实践。总体编写宗旨:①一看就懂;②用20%的文字,涵盖80...

    3.2 995 1 13
  • Resize,w 360,h 240
    用图的分解和卷积来做文本匹配

    一句话描述整个框架: 用一种新颖的方式把文本对表示成一个“概念交互图(Concept Interaction Graph,CIG)”,然后使用G...

个人介绍
欢迎关注我的个人公众号SimpleAI.
以后文章会在微信公众号上更新。