深度图像分类模型通常在大型带注释数据集上以监督方式进行训练。尽管模型的性能会随着更多注释数据的可用而提高，但用于监督学习的大规模数据集通常难以获得且成本高昂，需要专家注释者花费大量时间。...先前的工作表明，预测图像说明允许 CNN 开发有用的图像表示 [3]。这种分类是通过将每个图像的标题、描述和主题标签元数据转换为词袋向量来执行的，然后可以将其用作多标签分类任务的目标。...因此，正确选择训练目标会对模型效率和性能产生巨大影响。 我们如何在没有训练示例的情况下对图像进行分类？ CLIP 执行分类的能力最初看起来像是一个谜。...在这里，我将概述这些使用 CLIP 进行的实验的主要发现，并提供有关 CLIP 何时可以和不可以用于解决给定分类问题的相关详细信息。 零样本。...有趣的是，CLIP 在卫星图像分类和肿瘤检测等复杂和专门的数据集上表现最差。 少样本: CLIP 的零样本和少样本性能也与其他少样本线性分类器的性能进行了比较。
完成本教程后，您将知道： 如何设计一个强大的测试工具来评估LSTM网络在时间序列预测上的表现。 如何设计，执行和分析在LSTM的输入权值上使用Dropout的结果。...如果您对配置Python环境存在任何问题，请参阅： 如何使用Anaconda设置Python环境进行机器学习和深度学习 对LSTM和序列预测不了解？...测试时以测试数据集的每个时间结点为一个单位，并对这个结点进行预测，然后将该节点的实际数据值提供给模型以用于下一个时间结点的预测。...在训练和预测之前，我们需要进行对数据集执行以下三个操作。 使时间序列数据变为稳定序列。具体而言，进行一次差分以消除数据的增长趋势。 将时间序列预测问题转化为有监督学习问题。...递归神经网络正则化方法 Dropout在递归神经网络中的基础理论应用 利用Dropout改善递归神经网络的手写字迹识别性能 概要 在本教程中，您了解了如何使用带有Dropout的LSTM模型进行时间序列预测
到目前为止，无论您是在训练一个模型来检测肺炎还是对汽车模型进行分类，您都可能从在ImageNet或其他大型(和一般图像)数据集上预先训练的模型开始。...因此，能够在时间序列领域(其中有许多有限时间历史的事件)中利用迁移学习是至关重要的。 时间序列 目前，时间序列的迁移学习还没有模式，也没有可去的地方。而且，对这一课题的研究相对较少。...在ImageNet上进行预先训练后，这种能力甚至成功地使用转移学习来帮助进行医学诊断和分期。 这在NLP中也普遍适用，但是，它需要一个不同的架构。...他们建议在使用特定时间序列模型进行预测之前，先使用初始模型(与重建损失一起)提取一般特征。尽管本文仅限于单变量时间序列预测用例，但该技术似乎有助于提高性能。...我们还可以设计了一种转移学习协议，我们首先扫描以找到最佳的静态超参数。然后，在对非静态参数(如批大小、学习率等)进行最后的超参数扫描之前，我们使用这些参数对模型进行预训练(如预测长度、层数)。
建立时间序列模型时，只能使用时间序列预测模型（可能的ML模型的有限子集）。接下来，会探讨如何通过适当的特征化将时间序列转换为标准表格数据集，更灵活地对这些数据进行建模。...通过特征化将时间序列数据转换为表格数据 我们将时间序列数据转换为表格格式，并使用开源库 sktime、tsfresh 和 tsfel 对数据进行特征化处理。...tsfresh设计用于自动计算大量时间序列特征，对理解复杂的时间动态非常有益。在我们的用例中，我们使用TSFreshFeatureExtractor中最小的基本特征集来对数据进行特征化。...我们现在有 73 个特征，这些特征是从我们使用的时间序列特征库中添加的。根据这些特征，我们要预测的标签是第二天的能耗水平。...首先使用专门的时间序列模型 Prophet 对原始数据进行建模，作为基准。然后，我们将数据转换为表格格式，提取出更多有用的特征，再使用通用的机器学习分类算法进行建模和预测。
从上图不难看出，CL需要2个输入： 1、样本外预测概率； 2、噪声标签； 对于弱监督而言，CL包括三个步骤： 1、估计给定的、有噪声的标签和潜在的(未知的)未损坏标签的联合分布，这样就可以充分描述类条件标签噪声...； 2、查找并删除带有标签问题的噪声(noisy)示例； 3、进行消除错误的训练，然后根据估计的潜在先验重新加权示例。...Clean Lab具有以下优势： 速度快：单次、非迭代、并行算法(例如，不到1秒的时间就可以查找ImageNet中的标签错误)； 鲁棒性：风险最小化保证，包括不完全概率估计； 通用性：适用于任何概率分类器...，包括 PyTorch、Tensorflow、MxNet、Caffe2、scikit-learn等； 独特性：唯一用于带有噪声标签或查找任何数据集/分类器标签错误的多类学习的软件包。...可以在这个数据集上自动识别50个标签错误。 ? 原始MNIST训练数据集的标签错误使用rankpruning算法进行识别。
在这篇文章中，我讨论了一个新兴的、原则性的框架，用于识别标签错误、描述标签噪声，并使用被称为置信学习（CL）的噪声标签进行学习，该框架是开源的 cleanlab Python 包。...cleanlab 是一个带有标签错误的机器学习和深度学习框架，和 PyTorch 类似。...---- 置信学习（CL）已成为监督学习和弱监督的一个子领域，可以被用于： 描述标签噪声 查找标签错误 学习噪声标签 发现本体论问题 CL 基于噪声数据剪枝的原理，通过计数对噪声进行评估，并对实例进行排序以进行置信训练...在这里，我们在 Angluin 和 Laird 分类噪声的假设基础上，将 CL 泛化到直接估计给定噪声标签和无噪声标签之间的联合分布。 ?...对训练期间使用的示例进行排序，以允许使用不规范概率或 SVM 决策边界距离进行学习。 置信学习的理论发现 ---- 有关 CL 算法、理论和证明的全部内容，请阅读这篇论文。
在这篇文章中，我讨论了一个新兴的、原则性的框架，用于识别标签错误、描述标签噪声，并使用被称为置信学习（CL）的噪声标签进行学习，该框架是开源的 cleanlab Python 包。...cleanlab 是一个带有标签错误的机器学习和深度学习框架，和 PyTorch 类似。...---- 置信学习（CL）已成为监督学习和弱监督的一个子领域，可以被用于： 描述标签噪声 查找标签错误 学习噪声标签 发现本体论问题 CL 基于噪声数据剪枝的原理，通过计数对噪声进行评估，并对实例进行排序以进行置信训练...在这里，我们在 Angluin 和 Laird 分类噪声的假设基础上，将 CL 泛化到直接估计给定噪声标签和无噪声标签之间的联合分布。...对训练期间使用的示例进行排序，以允许使用不规范概率或 SVM 决策边界距离进行学习。 置信学习的理论发现 ---- 有关 CL 算法、理论和证明的全部内容，请阅读这篇论文。
相类似，CLEANLAB 是一种带有误差标签的机器学习和深度学习的框架。...以计数的方式对噪声进行评估，并对示例进行排序以进行置信训练（而不是通过精确的概率加权）。...在这里，我们在 Angluin 和 Laird 分类噪声的假设基础上，将 CL 泛化到直接估计噪声标签（给定的）和无损标签（未知的）之间的联合分布。 ?...出于弱监督目的，CL包括三个步骤： 1、估计有噪声的（给定的）标签和潜在的(未知)无损标签的联合分布，以充分描述类别条件下的标签噪声。 2、查找并修剪带有标签错误的噪声样本。...3、在去除标签错误的样本后进行训练，根据估计的潜在先验对样本重新加权。 二、置信学习的好处 与大多数机器学习方法不同，置信学习不需要超参数。我们使用交叉验证来获得样本外的预测概率。
「Cleanlab 背后的算法理论受到了量子信息理论的启发，当时我们的 CEO 正在麻省理工学院进行博士研究。...在过去的一年里，数十家科技、医疗保健、金融和数据相关的公司（例如特斯拉、摩根大通、Chase、富国银行、微软等）已经开始使用 cleanlab。...基于 MIT 的研究，cleanlab 可以识别数据集中的错误，测量数据集质量，用噪声数据训练可靠模型，并帮助管理高质量的数据集，每一个都只需要几行代码。...在有标签问题的任何数据集上训练任何分类器 在数据集级别查找要合并和 / 或删除的重叠类 衡量数据集的整体标签健康状况 基本只需要一行代码，即可找出数据集中的哪些示例存在问题： from cleanlab.classification...如果你使用与 sklearn 兼容的分类器，cleanlab 可以开箱即用。
本文的目的是提供代码示例，并解释使用python和TensorFlow建模时间序列数据的思路。 本文展示了如何进行多步预测并在模型中使用多个特征。...本文的简单版本是，使用过去48小时的数据和对未来1小时的预测(一步)，我获得了温度误差的平均绝对误差0.48(中值0.34)度。...我们还将在建模中使用这两个功能。 我们使用所有要素工程获得的数据是： ? 我们要近似的函数f为： ? 目标是使用过去的值来预测未来。数据是时间序列或序列。...上图中显示了X和Y的第一个值对。...总结，本文介绍了在对时间序列数据进行建模和预测时使用的简单管道示例： 读取，清理和扩充输入数据 为滞后和n步选择超参数 为深度学习模型选择超参数 初始化NNMultistepModel（）类 拟合模型
你以为的研究工作是「花时间从数据、训练模型、高级建模技术中探索出很棒的见解」，实际上经常是「把大量时间花在清理数据上」，因为现实世界的数据是杂乱无章的，而且充满错误…… 数据错误（例如训练集中的错误标记示例...「Cleanlab 背后的算法理论受到了量子信息理论的启发，当时我们的 CEO 正在麻省理工学院进行博士研究。...基于 MIT 的研究，cleanlab 可以识别数据集中的错误，测量数据集质量，用噪声数据训练可靠模型，并帮助管理高质量的数据集，每一个都只需要几行代码。...在有标签问题的任何数据集上训练任何分类器 在数据集级别查找要合并和 / 或删除的重叠类 衡量数据集的整体标签健康状况 基本只需要一行代码，即可找出数据集中的哪些示例存在问题： from cleanlab.classification...如果你使用与 sklearn 兼容的分类器，cleanlab 可以开箱即用。 更多细节可参考项目文档。
可直接估计噪声标签与真实标签的联合分布，具有理论合理性。 不需要超参数，只需使用交叉验证来获得样本外的预测概率。 不需要做随机均匀的标签噪声的假设（这种假设在实践中通常不现实）。...2.2 置信学习开源工具：cleanlab 论文最令人惊喜的一点就是作者这个置信学习框架进行了开源，并命名为cleanlab，我们可以pip install cleanlab使用。 ?...很简单，一个输入是原始的样本标签（由于这些标签可能存在错误，我们称之为「噪声标签」吧～），另一个输入就是通过对训练集交叉验证，来预测的每一个样本在不同标签类别下的概率，这是一个nXm的概率矩阵（n为数据集大小...2.3.1 Count：估计噪声标签和真实标签的联合分布 我们定义噪声标签为 ，即经过初始标注（也许是人工标注）、但可能存在错误的样本；定义真实标签为 ，但事实上我们并不会获得真实标签，所以通常是采取交叉验证对真实标签进行估计...置信学习直接估计噪声标签和真实标签的联合分布，而不是修复噪声标签或者修改损失权重。 置信学习开源包cleanlab可以很快速的帮你找出那些错误样本！可在分钟级别之内找出错误标注的样本。
基于修剪噪声数据、计数以估计噪声以及示例排序以进行置信训练的原则，置信学习（Confident Learning，CL）已经成为一种表征、识别和学习数据集中噪声标签的方法。...在本文中，研究者基于分类噪声过程的假设对 CL 进行泛化，以直接估计噪声（给定）标签和纯净（未知）标签之间的联合分布。...这种泛化的 CL 作为 cleanlab 进行开源，在合理的条件下被证明是一致的，并在 ImageNet 和 CIFAR 数据集上具有实验性能，优于最近的方法，例如当标签噪声非均匀时，性能高出 MentorNet30...图 2：研究者对具有 40% 标签噪声和 60% 稀疏性的 CIFAR 进行联合分布标签噪声估计。...推荐：这篇出自麻省理工学院和谷歌的论文通过对分类噪声的假设对置信学习（CL）进行泛化，实现了对噪声标签和纯净标签之间联合分布的直接估计。
利用 Console API 测量执行时间和对语句执行进行计数。 这篇文章主要讲： 使用 console.time() 和 console.timeEnd() 跟踪代码执行点之间经过的时间。...使用 console.count() 对相同字符串传递到函数的次数进行计数。 测量执行时间 time() 方法可以启动一个新计时器，并且对测量某个事项花费的时间非常有用。...如果您想要停止计时器，请调用 timeEnd() 并向其传递已传递到初始值设定项的相同字符串。 控制台随后会在 timeEnd() 方法触发时记录标签和经过的时间。...以下示例代码： 将生成下面的 Timeline 时间戳： 对语句执行进行计数 使用 count() 方法记录提供的字符串，以及相同字符串已被提供的次数。...将 count() 与某些动态内容结合使用的示例代码： 代码示例的输出： 本文内容来自：chrome console的使用 ：测量执行时间和对执行进行计数 – Break易站
数据质量管理——CleanLab GitHub: https://github.com/cleanlab/cleanlab 功能: 自动检测和清理数据集中的问题 特点: 特别适合机器学习数据集的标签和数据质量检查...优势: 自动化程度高，可以节省大量手动检查数据的时间 安装: pip install cleanlab 代码示例： from cleanlab.classification import CleanLearning...issues = cl.find_label_issues() # 高级用法 # 获取置信度矩阵 confident_joint = cl.confident_joint # 获取噪声标签的概率 label_quality_scores...利用Lux进行初步数据探索 通过Drawdata加深对算法的理解 进阶阶段: 使用CleanLab提高数据质量 用PyTorch-Lightning优化深度学习工作流 探索Lux进行高级数据可视化 使用...Black维护代码质量 深入研究各工具的高级特性 团队协作: 使用Black保持代码风格一致 用Streamlit展示项目成果 采用PivotTableJS进行团队数据分析 使用PyForest简化环境管理
这些图像带有一些元数据标注，包括玩家被要求绘画的内容等。该数据集可能存在图像不完整、标签不匹配等情况。 ?...20news 20 Newsgroups 数据集是由发布到 Usenet 新闻组的文章的集合，一共涉及 20 种话题。该数据集常被用于对文本分类和聚类图像模型进行基准测试。...如果测试集错误太多，大模型未必好用 在估计了各个测试集的错误率之后，研究者利用 ImageNet 和 CIFAR-10 作为案例研究了测试集标签错误对基准稳定性造成的影响。...这不是传统的过拟合。更大的模型能够更好地泛化至测试数据中给定的噪声标签，但这是有问题的，因为在标签修正之后的测试数据上进行评估时，这些模型给出的预测结果比不上那些容量较小的模型。...该研究表明，如果着手纠正测试集中的标签错误或在数据集噪声较多时使用较小 / 较简单的模型，ML 从业者可能会从中受益。当然，你首先要确定你的数据集噪声是不是真的有那么大，判断方法可以在论文中找到。
在一篇新论文中，麻省理工 CSAIL 和亚马逊的研究者对 10 个主流机器学习数据集的测试集展开了研究，发现它们的平均错误率竟高达 3.4%。...20news 20 Newsgroups 数据集是由发布到 Usenet 新闻组的文章的集合，一共涉及 20 种话题。该数据集常被用于对文本分类和聚类图像模型进行基准测试。...如果测试集错误太多，大模型未必好用 在估计了各个测试集的错误率之后，研究者利用 ImageNet 和 CIFAR-10 作为案例研究了测试集标签错误对基准稳定性造成的影响。...这不是传统的过拟合。更大的模型能够更好地泛化至测试数据中给定的噪声标签，但这是有问题的，因为在标签修正之后的测试数据上进行评估时，这些模型给出的预测结果比不上那些容量较小的模型。...该研究表明，如果着手纠正测试集中的标签错误或在数据集噪声较多时使用较小 / 较简单的模型，ML 从业者可能会从中受益。当然，你首先要确定你的数据集噪声是不是真的有那么大，判断方法可以在论文中找到。
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