标签错误会破坏基准的稳定性，然而，令人没想到的是，大多数机器学习中使用的10个主流基准测试集普遍存在标签错误。比如，把“狮子”标记成“猴子”，把“青蛙”标记成“猫”。
如果你曾经使用过诸如 CIFAR、MNIST、ImageNet 或 IMDB 之类的数据集，那么你可能会假设类标签是正确的。令人吃惊的是，ImageNet 中可能至少有 10 万个标签有问题。为什么我们不早点找到它们？在海量数据集中描述和发现标签错误的原则性方法非常具有挑战性，解决方案也很有限。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】ImageNet的标签问题一直为人诟病，最近Google Brain全面分析了基准内遗留的历史问题，并找出了所有顶级模型全都预测失败的68张图片，或许未来CV想取得突破，先得攻破这68关！ 过去的十年里，ImageNet基本就是计算机视觉领域的「晴雨表」，看准确率有没有提升，就知道有没有新技术问世。 「刷榜」一直是模型创新的原动力，把模型Top-1准确率推动到90%+，比人类还高。 但ImageNet数据集是否真的像我
数据标注在建立基准和确保使用正确的信息来学习NER模型方面起着至关重要的作用。要想获得准确的标签，不仅需要时间还需要专业知识。然而标签错误又几乎是无法避免的，错误的标签会导致标注数据子集(例如，训练集和测试集，或多个训练子集)之间的标签不一致。标签的不一致性是影响NER任务性能提升的因素之一，比如在被引用超过2300次的标准NER基准CoNLL03数据集中，发现测试集中有5.38%的标签错误，当对其中的错误标签进行纠正后，相比于原始测试集得到的结果更加准确和稳定。
在错误分析期间，你可能会注意到开发集中的一些样本被错误标记(mislabeled)。当我说”dislabeled”时，我的意思是在模型训练之前，这个样本被错误的打了标签。即(x, y)中的类别y值不正确。例如，也许一些不是猫咪的图片被错标记为猫咪,反之亦然。如果你觉得一小部分的被错误标记的样本很重要，你可以再添加一个错误标记的类别：
，面试官也比较看中基础，就与粉丝在这个问题上展开的聊了下。今天我们就把这道题分享给各位！
我们平时用的机器学习数据集存在各种各样的错误，这是一个大家都已经发现并接受的事实。为了提高模型准确率，有些学者已经开始着手研究这些数据集中的错误，但他们的研究主要集中在训练集，没有人系统研究过机器学习测试集的误差。
使用ImageNet、CIFAR、MNIST 或 IMDB 这些数据集时，你是不是会潜意识中假设，这些数据集中的类标签都是正确的？
在错误分析期间，你可能会注意到开发集中的一些样本被错误标记(mislabeled)。当我说”dislabeled”时，我的意思是在模型训练之前，这个样本被错误的打了标签。即(x, y)中的类别y值不正
在大量的数据集中去描述或查找标签错误本身就是挑战性超高的任务，多少英雄豪杰为之头痛不已。
众所周知，测试集是我们拿来衡量机器学习模型性能的基准。如果测试集错误百出，我们得到的性能数据也会存在很大偏差。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】ImageNet的标签问题一直为人诟病，最近Google Brain全面分析了基准内遗留的历史问题，并找出了所有顶级模型全都预测失败的68张图片，或许未来CV想取得突破，先得攻破这68关！ 过去的十年里，ImageNet基本就是计算机视觉领域的「晴雨表」，看准确率有没有提升，就知道有没有新技术问世。 「刷榜」一直是模型创新的原动力，把模型Top-1准确率推动到90%+，比人类还高。 但ImageNet数据集是否真的像我们想象中的那么有用？ 很多论
机器之心报道 编辑：张倩、小舟 把老虎标成猴子，把青蛙标成猫，把码头标成纸巾……MIT、Amazon 的一项研究表明，ImageNet 等十个主流机器学习数据集的测试集平均错误率高达 3.4%。 我们平时用的机器学习数据集存在各种各样的错误，这是一个大家都已经发现并接受的事实。为了提高模型准确率，有些学者已经开始着手研究这些数据集中的错误，但他们的研究主要集中在训练集，没有人系统研究过机器学习测试集的误差。 众所周知，测试集是我们拿来衡量机器学习模型性能的基准。如果测试集错误百出，我们得到的性能数据也
好的应用程序应该能够捕获错误并进行相应的处理，而不是VBA弹出的错误消息。正如上文提到的，有两种方法处理运行时错误。对于可预见的错误，编写特定的代码来处理它们。对于不可预见的意外错误，则使用VBA错误处理语句来处理。
在实际工作中，你是否遇到过这样一个问题或痛点：无论是通过哪种方式获取的标注数据，数据标注质量可能不过关，存在一些错误？亦或者是数据标注的标准不统一、存在一些歧义？特别是badcase反馈回来，发现训练集标注的居然和badcase一样？如下图所示，QuickDraw、MNIST和Amazon Reviews数据集中就存在错误标注。
「clean code」是机器学习的基础，在公开的数据集取得更好的效果也是发表论文的基础。
本文整理自：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411K7zz
最近，在使用Pandas库进行数据处理时，我遇到了一个错误：KeyError: "Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no longer supported"。这是由于最新版本的Pandas库不再支持将缺少标签的列表传递给.loc或[]索引器。在本文中，我将分享如何解决这个错误并继续使用Pandas进行数据处理。
$ZTRAP包含当前错误陷阱处理程序的行标签名和/或例程名。有三种方法可以设置$ZTRAP:
数据绑定是将用户输入的绑定到领域模型的一种特性。 有了数据绑定，类型总是为String的HTTP请求参数，可用于填充不同类型的对象属性。 数据绑定使得form bean(前几篇博文中的ProductForm实例)变成多余。
错误率的： The former is a multi-class classification error, i.e. the proportion of incorrectly classified images; the latter is the main evaluation criterion used in ILSVRC, and is computed as the proportion of images such that the ground-truth category is outside the top-5 predicted categories.
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 数据集的质量，真的很重要。 此前，ImageNet 因为存在标签错误的问题而成为热门话题，这个数字说出来你可能会大吃一惊，至少有十万个标签是存在问题的。那些基于错误标签做的研究，很可能要推翻重来一遍。 由此看来管理数据集质量还是很重要的。 很多人会使用 ImageNet 数据集作为 benchmark，不过基于 ImageNet 预训练的模型，最终结果可能会因为数据质量而变化。 本文中，来自 Adansons 公司的工程师 Kenich
所以作者认为在训练设置中，单标签注释和有效的多标签图像之间的不匹配是同样的问题。使用单标签注释，图像的随机裁剪可能包含与真值完全不同的目标，在训练过程中引入噪声甚至不正确的监督。因此，作者用多标签重新标记ImageNet训练集。
摘要：本篇从理论到实践详解了使用半监督和自监督学习框架解决文本分类中的样本不均衡问题。首先，讲了下为啥要用半监督和自监督学习框架；然后，结合论文从理论到实验结果重点介绍了半监督和自监督框架下的不均衡学习；最后将半监督和自监督学习框架应用到我们实际的文本分类任务中并取得了不错的效果提升。对于希望通过半监督和自监督方式解决样本不均衡问题的小伙伴可能有所帮助。
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读Jsoup源码并非无聊，目的其实是为了将webmagic做的更好一点，毕竟parser也是爬虫的重要组成部分之一。读了代码后，收获也不少，对HTML的知识也更进一步了。
再厉害的人也不敢保证写程序能考虑的100%周全，像Windows系统、Office都不停的会有补丁更新bug，所以在程序里捕获错误就非常的有必要。
选自 medium 作者：Kenichi Higuchi 机器之心编译 编辑：rome rome 数据集的质量，真的很重要。 此前，ImageNet 因为存在标签错误的问题而成为热门话题，这个数字说出来你可能会大吃一惊，至少有十万个标签是存在问题的。那些基于错误标签做的研究，很可能要推翻重来一遍。 由此看来管理数据集质量还是很重要的。 很多人会使用 ImageNet 数据集作为 benchmark，不过基于 ImageNet 预训练的模型，最终结果可能会因为数据质量而变化。 本文中，来自 Adanso
Selector: <material-input:not(material-input[multiline])>
无线端用户使用移动应用程序或网站都有一个特定的目标。通常情况下，站在用户和他的目标之间都会有一个交互形式 – 。实际情况中，表单被认为是用户使用链路中达到目标的最后一步，这就是为什么它是如此重要。所以
选自hasty.ai 作者：Vladimir Lyashenko 机器之心编译 编辑：陈萍 干净的数据对于你的 AI 模型的表现有多重要？ 有研究称，他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像，并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误（缺失标签、类标签错误等）。他们在创纪录的时间内修复了这些错误，并将模型的性能提高了 13% 的 mAP。 通常情况下，模型性能较差可能是由于训练数据质量不高引起的。即使在 2022 年，由于数据是公司最重要的资
SpringMVC也提供了一组类似JSTL的标签，供我们在页面上简化开发。下面是个例子：
不同类型的噪声会对模型的分类性能产生什么样的影响呢，让我们一同进行实验，来探索那暗中作祟的标签噪声！
有朋友问了基于Mybatis写法的问题。于是，就有了这篇文章。本篇文章会将Mybatis中where标签的基本使用形式、小技巧以及容易踩到的坑进行总结梳理，方便大家更好地实践运用d
虽然我们可以嵌套标签，但是为了提高浏览器的渲染效率，我们应该尽少的嵌套标签，扁平化。
导入一个XML文件可分为如下几部分内容：文档声明 、元素、属性、注释 、CDATA区 ，特殊字符 、处理指令
在Linux系统中，可能会遇到missing LSB tags and overrides的错误提示。本文将对这个错误进行详细讲解，并提供解决方案。
使用Form生成html标签的时候，虽然提供了widget的方法可以自定义标签的要是，但是只能给生成的input标签添加样式，对于生成的label标签无法添加样式。
在《Spring实战》的书中是包括6.3 使用Apache Tiles视图定义布局和6.4 使用Thymeleaf这两个小节的，但是考虑到平时开发使用的比较少，就不进行介绍了，感兴趣的小伙伴们可以自行学习。
在生产环境中，直接登录服务器是非常不方便的，我们可以使用Kiali配置Istio的流量管理。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 干净的数据对于你的 AI 模型的表现有多重要？ 有研究称，他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像，并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误（缺失标签、类标签错误等）。他们在创纪录的时间内修复了这些错误，并将模型的性能提高了 13% 的 mAP。 通常情况下，模型性能较差可能是由于训练数据质量不高引起的。即使在 2022 年，由于数据是公司最重要的资产之一，开发人员也经常
有研究称，他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像，并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误（缺失标签、类标签错误等）。他们在创纪录的时间内修复了这些错误，并将模型的性能提高了 13% 的 mAP。
type 没有 “style” 这样的类型，如果写成这样是不能正常加载样式文件的，
在上篇文章，我们系统地学习了where 1=1 相关的知识点，大家可以回看《不要再用where 1=1了！有更好的写法！》这篇文章。文章中涉及到了Mybatis的替代方案，有好学的朋友在评论区有朋友问了基于Mybatis写法的问题。
当今强化学习（RL）的问题很多，诸如收敛效果不好。在偏弱的实验环境里，模型测试结果看起来尚可，许多问题暴露得不明显，但大量实验已经证明深度 RL 泛化很困难：尽管 RL 智能体可以学习执行非常复杂的任务，但它似乎对不同任务的泛化能力较差，相比较而言，监督深度网络具有较好的泛化能力。
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