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那么我的问题是，有没有通用的布局，这样我们就不需要做训练了？这样，我们将利用boundingBox重新构建布局，并将它们拼接在一起。一个URL的样本将是伟大的。谢谢
浏览 26提问于2021-05-20得票数 0
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为了我的研究，我用CNN建立了一个三维图像分类模型。我只有5000张图像，训练用4500张图像，测试集用500张图像。我尝试了不同的结构和参数的训练和F1评分和训练集的准确性高达0.9。将该模型应用于测试集，得到了较满意的预测结果，F1评分为0.8~0.85。
我的问题是，是否有必要进行验证？当我当时参加机器学习课程时，我被教导使用一个验证集来调整超参数。我没有做k-折叠交叉验证的原因之一是因为我没有太多的数据，并且希望使用尽可能多的培训数据。我的模型对测试集进行了很好的预测。我的模型还
浏览 0提问于2018-03-02得票数 1
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目标检测:培训是否需要培训？
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所以简单地说，我的问题是，为了识别一个物体，我需要成千上万的正负物体吗？或者仅仅从4个角度看4张照片就足够了？更新更新2我需要检测“特定”对象。并不是所有的汽车，所有的瓶子等等，例如，"Maruti汽车型号123“和”法拉利汽车型号234“都是汽车，但不同。想象一下，我有上面提到的马鲁蒂和法拉利的照片，然后我需要检测他们。我不需要担心其他的汽车或车辆，甚至其他型号的马鲁蒂和法拉利。我需要多少
浏览 3提问于2014-05-06得票数 0
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我的用例要求我通过添加文本语料库实体的新示例来不断更新我的培训集。然而，这意味着我必须每隔几天再对我的模型进行再培训，因此由于培训集的规模增加，因此需要更多的时间进行同样的培训。Rasa NLU是否有办法只使用新的培训集数据来更新已经培训过的模型，而不是使用整个以前的培训数据集和新的培训数据集再培训整个模型？我试图寻找一种方法，通过每隔几天就可以
浏览 0提问于2018-05-15得票数 0
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我对ML世界很陌生，当我阅读有关用训练数据建立模型并最终测试数据以满足需求的时候，直到这一点我才能理解，我的问题一旦被测试，模型就已经准备好了。
让我补充更多细节。在对模型进行训练
浏览 4提问于2017-04-03得票数 1
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学习交叉验证和模型再培训
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我想训练一个模型，也执行交叉验证，在科学学习，如果我想访问模型(例如，查看参数的选择和权重或预测)，我将需要再次适应它。我相信，根据我的理解，如果CV正在培训执行k-折叠验证的模型，我们是否需要再次进行培训，因为任何k-模型都没有对整个培训数据进行培训。我看过cross_val_predict方法，它不是我所需要的，因为它是预测分数的方法，我想要模型对象。我主要的
浏览 0提问于2019-08-01得票数 0
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我找到了最好的模型使用自动机器学习库(自动学习)；培训需要40 GB的RAM和60个小时。最好的模型是由这个库发现的顶级N模型的集合。如何解决这个问题？如何进行增量式培训？我应该停止使用这个图书馆吗？对于内存和时间的使用，是否
浏览 0提问于2020-01-13得票数 1
当在AWS上训练一个模型的时候(让我们假设训练需要15个小时或更长时间)。如果我们的笔记本电脑在两者之间失去了互联网连接，它正在接受训练的核心就会死去。但是模型继续训练(我用model.save命令确认了这一点，并且模型确实保存在s3桶中)。
我想知道是否有一种方法，跟踪我们的模型培训的状态/进展时，内核在萨吉梅克环境死亡。注:我知道我们可以在培训下创造一个培训岗位--培训工作--创造培训
浏览 8提问于2022-10-14得票数 1
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如果我们要进行微调，是否有必要对整个模型进行再培训？
假设我们从OpenAI得到了GPT-3模型(我知道GPT-3是封闭的)。还是需要像大公司这样的基础设施？
浏览 0提问于2022-11-17得票数 4
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例如，学生Leonard只支付09/09/2019 的培训。在我的表单Training中，我看到我可以添加几个灵修(训练)？我能阻止这个吗？为了参加餐桌培训和支付，我做了以下工作：class Training extends Model // return $this->hasMany(
浏览 0提问于2019-09-07得票数 0
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因此，据我所知，这个过程是这样的：( b)建立评分实验。这将包括训练实验中的训练模型。将其公开为要在REST上使用的服务。我的意思是：( b)用户定期发送培训数据对模型进行培训。( c)经过培训的模型/模型现在可供使用
( d)用户现在能够发送
浏览 5提问于2015-02-18得票数 2
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我读过很多文章和论文，提到了如何进行无监督的培训，而培训前的伯特模型。我想知道是否有可能在没有监督的情况下微调一个伯特模型，还是总是需要监督？
浏览 0提问于2021-09-23得票数 3
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我需要创建一个定制的张量流模型，用于对象检测，以便集成到android应用程序中。但我有一个限制，即数据集图像使用是机密的，不能上传到任何地方的云端。我是机器学习的新手，并试图在在线教程的帮助下创建模型。但是，在任何地方，他们都在将数据集图像上传到google驱动器或其他云平台。是否有任何不上传的选择？请帮助我提供必要的细节和资源。谢谢
浏览 0提问于2023-04-11得票数 1
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我正在尝试使用Baking建立一些预测模型-来自kaggle的营销目标这里是链接：第二个问题是，我还看到了一些来自kaggle的数据集：也已经分离为列车数据csv和测试数据csv。
浏览 11提问于2022-09-20得票数 -1
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有3种分类模型需要转换。这些模型目前的状态都是“错误”的。2条模型消息为“发生内部培训错误，请重试”。有两个问题。是否必须处理NLC CSV数据才能使用？处理这些错误消息的最佳方法是什么？
谢谢。
浏览 1提问于2021-10-26得票数 1
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我用自定义的dataset在Pytorch上培训了一个经过预培训的ResNet18模型，并想知道是否可以传输我的模型文件来训练另一个具有不同体系结构的文件，例如ResNet50。我知道我必须相应地保存我的模型(在上解释得很好)，但这是我以前从未想过的问题。我计划使用更先进的模型，比如VisionTransformers ( ViT )，但我不知道我是否已经开始使用经过预培训的ViT，或者我只需要使用以前的模型
浏览 8提问于2022-03-14得票数 1
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当有新的和未知的数据可供培训时，我正在试图找出是否有可能对模型进行“再培训”。我的想法是这样的:使用一些数据集进行初始培训，并生成一个模型。然后可以将该模型保存以供以后使用(使用write().save()命令)。每次我的程序运行时，我都会调用这个模型，而不是通过对相同或类似的数据进行训练来创建一个新的模型(我知道我也可以用load()命令加载一个模型)。然而，我将处理的数据在某一时刻一定会发生重大变化，以至于我的<
浏览 4提问于2017-08-01得票数 2
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我有一些定制的数据，我想使用进一步培训的伯特模型。(例如使用带有MLM目标的预先训练的BERT模型(例如，假设我们不需要NSP作为培训前部分的BertForMaskedLM模型)。但我仍然感到困惑的是，如果使用BertForPreTraining或BertForMaskedLM真的对伯特进行持续的预培训，或者这只是两个微调模型，分别使用MLM+NSP和MLM对伯特进行微调。在使用MLM+NSP进行微调或使用这两个头不断地对其进行预训练或这是我们
浏览 5提问于2021-07-20得票数 5
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我试图理解用预先构建的发票模型(例如法语)所不支持的语言来训练发票定制模型的最佳方法。我应该为每个供应商创建一个模型并编写它吗？如果我这样做了，我是否需要对所有供应商进行培训，或者它是否适用于没有经过培训但使用与培训过的发票相同的语句的发票？
浏览 5提问于2021-04-24得票数 2
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