在此，本文列举了 树模型对于类别型特征处理的常用方法，并做了深入探讨~ 一、one-hot编码处理 我们可以直接对类别型特征做Onehot处理（这也是最常用的做法），每一类别的取值都用单独一位0/1来表示...当onehot用于树模型时，类别型特征的取值数量少的时候还是可以学习到比较重要的交互特征，但是当取值很多时候（如 大于100），容易导致过拟合，是不太适合用onehot+树模型的。...使用建议：特别适合类别变量取值很多，onehot后高维稀疏，再做NN低维表示转换后应用于树模型。...# lgb类别处理：简单转化为类别型特征直接输入Lgb模型训练即可。...这时，类别值先做下经验的合并或者尝试剔除某些类别特征后，模型效果反而会更好） 当几百上千的类别取值，可以先onehot后（高维稀疏），借助神经网络模型做低维稠密表示。
本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布 很多人脸识别算法都是以分类的方式进行训练的，分类的训练方式中存在一个很大的问题，就是模型的最后一个全连接层的参数量太大了，以512为特征为例： 类别数参数矩阵尺寸参数矩阵大小...（MB） 100w类别——1953MB 200w类别——3906MB 500w类别——9765MB 类别再多的话，1080TI这种消费级的GPU就装不下了，更不用说还有forward/backward的中间结果需要占据额外的显存...现在的开源数据越来越多，就算没有自己的数据，靠开源数据也能把类别数量堆到100万了，这种条件下，在单卡难以训练，需要进行模型拆分。 模型拆分 最容易想到的拆分方式就是拆分最大的那个fc层。..."))) return torch.cat([x1,x2.to(torch.device("cuda:0"))],dim = 1) # 传回GPU-0，便于计算loss 以一个200万类别的模型为例...将模型拆分之后，多了很多数据传输的操作，模型的训练速度自然是会下降不少的。
学习目标 了解LLM主要类别架构. 掌握BERT模型原理 LLM主要类别 LLM本身基于transformer架构。...基于原始的Transformer框架，衍生出了一系列模型，一些模型仅仅使用encoder或decoder，有些模型同时使用encoder+decoder。 ...LLM分类一般分为三种：自编码模型（encoder）、自回归模型(decoder)和序列到序列模型(encoder-decoder)。 本文章我们主要介绍自编码模型。...自编码模型 自编码模型 (AutoEncoder model，AE) 模型，代表作BERT，其特点为：Encoder-Only, 基本原理：是在输入中随机MASK掉一部分单词，根据上下文预测这个词。...更适合用于语言嵌入表达, 语言理解方面的任务, 不适合用于生成式的任务 小结 本小节主要介绍LLM的主要类别架构：自编码模型。 对自编码模型的代表模型：BERT相关模型进行介绍
我们都知道一般单值类别特征加入到CTR预估模型的方法是先对单值类别特征进行one-hot，然后和embedding 矩阵相乘转换成多维稠密特征，如下图 1 所示： ?...上一篇文章稠密特征加入CTR预估模型的方法中又总结了稠密特征加入到CTR预估模型中的方法。...而在现实实际问题中，往往还会出现多值类别特征，比如我接触到的2019腾讯广告算法大赛中用户的行为兴趣特征就是多值类别特征，也就是一个用户可以有多个类别的兴趣，比如打篮球，乒乓球和跳舞等，并且不同用户的兴趣个数不一样...在CTR预估模型中，对这种多值类别特征的常用处理方法总结归纳如下： ▌非加权法 最常规的也最简单的是先对所有‘话题’集合进行one hot编码，然后按照图 1 方式对多值类别特征中的每一项进行稠密特征的转换...，最后对转换后的稠密特征向量进行拼接，然后按项求均值或最大值或最小值等，整个过程可以用如图 2 表示： 图片2.png 可以看出，这样对多值类别特征进行处理之后，可以把每个多值类别特征转换在同一维度空间中
迄今为止公开发布的上述SAR船舶探测数据集大多只包含船舶位置数据，缺乏船舶类别数据。同时，唯一一个名为SRSDD的公共多类别船舶检测数据集存在严重的类别不平衡问题，严重影响了船舶检测的准确性。...其次，通过在YOLOv5s网络中添加CBAM、RFB和ASFF，形成了所提出的CRAS-YOLO模型。接下来，给出了性能度量，以评估所提出的模型与其他模型相比的性能。...最后，将所开发的CRAS-YOLO模型应用于基于卫星图像的船舶探测。...RFB特征增强模块网络结构 ASFF网络结构 04 实验及可视化 CRAS-YOLO与其他模型的实验结果比较 基于CRAS-YOLO模型的船舶检测结果：上面三张分别是复杂海岸背景下的船舶测试结果...© THE END 计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于目标检测、目标跟踪、图像分割、OCR、模型量化、模型部署等研究方向。
每个代码分析规则都属于某种规则类别。 例如，设计规则支持遵从 .NET 设计准则，而安全规则可帮助防止出现安全漏洞。 你可为整个规则类别配置严重性级别。 还可以按类别配置其他选项。...下表显示了不同的代码分析规则类别，并提供指向每个类别中的规则的链接。 它还列出了 EditorConfig 文件中要使用的配置值，以按类别批量配置规则严重性。...但是，从 .NET 6 开始，可以使用 AnalysisMode 项目属性启用某一类别中的所有规则。...类别 说明 EditorConfig 值 设计规则 设计规则支持遵从 .NET Framework 设计准则。...当这些规则以“IDE”开头时，它们在技术上不是 Style 类别的一部分。 dotnet_analyzer_diagnostic.category-CodeQuality.severity
一般将IP地址按计算机所在网络规模的大小分为A、B、C三类及特殊地址D、E（默认规模是根据IP地址中的第一个字段确定的）
背景与基础 在使用GPT BERT模型输入词语常常会先进行tokenize ，tokenize具体目标与粒度是什么呢？tokenize也有许多类别及优缺点，这篇文章总结一下各个方法及实际案例。...tokenize的目标是把输入的文本流，切分成一个个子串，每个子串相对有完整的语义，便于学习embedding表达和后续模型的使用。...2.2 WordPiece WordPiece，从名字好理解，它是一种子词粒度的tokenize算法subword tokenization algorithm，很多著名的Transformers模型，...3.2 T5Tokenizer / SentencePiece T5模型是基于SentencePiece的，我们看看它的切分效果。我用的这个版本词汇表大小是250112。
有网友对此感叹：前几年图像生成领域一直由GAN主导，现在看来，似乎要变成扩散模型了。 加入类别条件的扩散模型 我们先来看看扩散模型的定义。...而OpenAI的这个ADM-G模型，则是在此基础上向图像生成任务中加入了类别条件，形成了一种独特的消融扩散模型。...类别引导 （Classifier Guidance） 在噪声逐步转换到信号的过程中，研究人员引入了一个预先训练好的分类网络。 它能够为中间生成图像预测并得到一个标签，也就是可以对生成的图片进行分类。...之后，再基于分类分数和目标类别之间的交叉熵损失计算梯度，用梯度引导下一步的生成采样。...比如像这样，左边是1.0规模大小的分类网络，右边是10.0大小的分类网络，可以看到，右边的生成图像明显类别更加一致： 也就是说，分类网络梯度越高，类别就越一致，精度也越高，而同时多样性也会变小。
补充知识：模型训练loss先迅速下降后一直上升 loss函数走势如下： ?...检查代码没什么问题，分析应该是陷入了局部最优，把学习率调低一点就好了，从0.01调到了0.001 以上这篇使用Keras预训练好的模型进行目标类别预测详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考
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问题提出： 在许多应用领域，我们经常会遇到数据集具有类别不平衡特性。即类别之间的数量相差非常大。如何解决这个问题呢？ 解决方法： 利用类别权重分析法，处理类别不平衡问题。...方法的逻辑，给予少样本的类别赋予较大权重，而给予多样本的类别赋予较小权重。 参考代码： ? ? ? ? ? ? 思考题： 如何处理类别不平衡问题？
来源：新智元 极市平台本文约3800字，建议阅读5分钟本文总结了2022年发布的21个生成式模型，一次看明白生成式模型的发展脉络！...最近，来自西班牙科米利亚斯主教大学的研究人员全面回顾了各个领域内AI的最新进展，将生成式模型按照任务模态、领域分为了九大类，并总结了2022年发布的21个生成式模型，一次看明白生成式模型的发展脉络！...用户可以向模型输入query，并附上一张照片或一段视频，模型就会用文本答案来回答。 Flamingo模型利用了两个互补的模型：一个是分析视觉场景的视觉模型，一个是执行基本推理形式的大型语言模型。...最初的模型是使用监督学习下的微调来训练的，然后由人类来提供对话，在对话中他们互相扮演用户和人工智能助理，然后由人修正模型返回的回复，并用正确的答案帮助模型改进。...Minerva采样语言模型架构通过使用step-by-step推理来解决输入的问题，即输入是需要包含计算和符号操作，而不用引入外部工具。 其他模型 还有一些模型不属于前面提到的类别。
监督学习 从训练资料中学到或者建立一个模式，并依此模式推测新的实例。训练资料是由输入数据和预期输出数据组成。模式的输出可以是一个连续的值（称为回归分析）或者分类...
什么是JMM JMM即为JAVA 内存模型（java memory model）。...Java内存模型，就是为了屏蔽系统和硬件的差异，让一套代码在不同平台下能到达相同的访问结果。JMM从java 5开始的JSR-133发布后，已经成熟和完善起来。 ...更多的时候，使用java的happen-before规则来进行分析。 模型特征 原子性：例如上面八项操作，在操作系统里面是不可分割的单元。...有序性：java的有序性跟线程相关。如果在线程内部观察，会发现当前线程的一切操作都是有序的。如果在线程的外部来观察的话，会发现线程的所有操作都是无序的。...因为JMM的工作内存和主内存之间存在延迟，而且java会对一些指令进行重新排序。
Java内存模型 Java内存模型是每个java程序员必须掌握理解的，这是Java的核心基础，对我们编写代码特别是并发编程时有很大帮助。...Java程序执行流程回顾 如图所示 首先Java源代码文件(.java后缀)会被Java编译器编译为字节码文件(.class后缀)， 然后由JVM中的类加载器加载各个类的字节码文件， 加载完毕之后，交由...Java内存模型指的就是Runtime Data Area(运行时数据区)，即程序执行期间用到的数据和相关信息保存区。 1.2....Java内存模型 根据 JVM 规范，JVM 内存共分为虚拟机栈、堆、方法区、程序计数器、本地方法栈五个部分。结构如下图： 1.2.1. PC程序计数器： l 每个线程对应有一个程序计数器。...Java内存模型工作示意图 1) 首先类加载器将Java代码加载到方法区 2) 然后执行引擎从方法区找到main方法 3) 为方法创建栈帧放入方法栈，同时创建该栈帧的程序计数器
1，问题与思考：网购满意度与地区有关系 如果检验两个类别变量网购满意度，地区是否存在关系？ 如果存在，关系强度有多大？...拟合合优度检验使用的统计量： 2，具体案例分析 第一步：提出假设 Ho:满意度与地区独立 H1:满意度与地区不独立 第二步：计算期望频数和检验统计量： 要计算检验统计量，关键是计算期望频数，如果两个变量独立，则两个变量各类别交叉项的概率可以依据独立时间的概率乘法公式求得...： R实战模拟： 检验注意事项： 1，仅有两个单元格，单元格最小期望不应小于5 2，两个以上单元格，期望小于5的单元格不能超过20% 3，两个类别变量相关性强度的度量
2022年发布的21个生成式模型，一次看明白生成式模型的发展脉络！...为了获得一个完整的图像生成模型，CLIP图像embedding解码器模块与一个先验模型相结合，从一个给定的文本标题中生成相关CLIP图像embedding 其他的模型还包括Imagen，Stable...用户可以向模型输入query，并附上一张照片或一段视频，模型就会用文本答案来回答。 Flamingo模型利用了两个互补的模型：一个是分析视觉场景的视觉模型，一个是执行基本推理形式的大型语言模型。...最初的模型是使用监督学习下的微调来训练的，然后由人类来提供对话，在对话中他们互相扮演用户和人工智能助理，然后由人修正模型返回的回复，并用正确的答案帮助模型改进。...Minerva采样语言模型架构通过使用step-by-step推理来解决输入的问题，即输入是需要包含计算和符号操作，而不用引入外部工具。 其他模型 还有一些模型不属于前面提到的类别。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 ...
LLM主要类别架构介绍 LLM主要类别 LLM本身基于transformer架构。...基于原始的Transformer框架，衍生出了一系列模型，一些模型仅仅使用encoder或decoder，有些模型同时使encoder+decoder。...LLM分类一般分为三种：自编码模型（encoder）、自回归模型(decoder)和序列到序列模型(encoder-decoder)。...AE模型通常用于内容理解任务，比如自然语言理NLU中的分类任务：情感分析、提取式问答。 2.1 代表模型 BERT BERT是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型....小结 LLM的主要类别架构：自回归模型、自编码模型和序列到序列模型。 不同类型架构的代表模型：BERT、GPT、T5等相关模型。
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