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首页标签classification

#classification

均方误差,交叉熵损失函数举例计算

zhangjiqun

我们知道,模型1和模型2虽然都是预测错了1个,但是相对来说模型2表现得更好,损失函数值照理来说应该更小,但是,很遗憾的是,classification erro...

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【人工智能】Transformers之Pipeline(二十二):零样本文本分类(zero-shot-classification)

LDG_AGI

今天介绍NLP自然语言处理的第十篇:零样本文本分类(zero-shot-classification),在huggingface库内有313个零样本文本分类(z...

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【人工智能】Transformers之Pipeline(二十):令牌分类(token-classification)

LDG_AGI

本文对transformers之pipeline的令牌分类(token-classification)从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实...

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【人工智能】Transformers之Pipeline(十七):文本分类(text-classification)

LDG_AGI

今天介绍NLP自然语言处理的第五篇:文本分类(text-classification),在huggingface库内有6.7万个文本分类(text-classi...

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【人工智能】Transformers之Pipeline(十一):零样本图片分类(zero-shot-image-classification)

LDG_AGI

本文对transformers之pipeline的零样本图片分类(zero-shot-image-classification)从概述、技术原理、pipelin...

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【人工智能】Transformers之Pipeline(十):视频分类(video-classification)

LDG_AGI

本文对transformers之pipeline的视频分类(video-classification)从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实...

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【人工智能】Transformers之Pipeline(六):图像分类(image-classification)

LDG_AGI

本文对transformers之pipeline的图像分类(image-classification)从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实...

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【人工智能】Transformers之Pipeline(四):零样本音频分类(zero-shot-audio-classification)

LDG_AGI

今天介绍Audio音频的第四篇,零样本音频分类(zero-shot-audio-classification),在huggingface库内仅有4个音频分类模型...

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【人工智能】Transformers之Pipeline(一):音频分类(audio-classification)

LDG_AGI

pipeline对于audio-classification的默认模型时superb/wav2vec2-base-superb-ks,使用pipeline时,如...

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ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 阅读笔记

小王不头秃

因为LSVRC-2010是ILSVRC的唯一一个有测试集标签的版本,因此在这个实验中大多使用该版本。

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bert中 [CLS] 和 [SEP]

随心助手

[CLS] 和 [SEP] 是 BERT 中的两个特殊标记符号,在 BERT 的输入文本中起到特殊的作用。

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全球地表水年度数据集JRC Yearly Water Classification History, v1.4数据集

此星光明

JRC Yearly Water Classification History, v1.4是一个对全球水资源进行分类的数据集,覆盖了1984年至2019年的时间...

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Google Earth Engine ——全球森林/非森林地图(FNF)数据集

此星光明

The global forest/non-forest map (FNF) is generated by classifying the SAR image...

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Google Earth Engine ——2017-2018年伊朗土地覆盖/土地利用数据集KNTU/LiDARLab/IranLandCover/V1

此星光明

The Iran-wide land cover map was generated by processing Sentinel imagery within...

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Google Earth Engine ——数据全解析专辑(Canada AAFC Annual Crop Inventory)

此星光明

Starting in 2009, the Earth Observation Team of the Science and Technology Branc...

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QGIS文章五——对遥感影像进行土地类型分类—监督分类(dzetsaka : classification tool)

python与大数据分析

七、打开classification dock,选择影像和矢量文件,Class为分类的字段,可以点击Classfication Leave empty for ...

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WWW'23 将prompt应用到图学习中提升上下游任务一致性

圆圆的算法笔记

今天介绍的这篇文章是新加坡国立大学在WWW 2023上发表的一篇工作,将NLP中的prompt思路应用到了图学习中,统一上下游任务的一致性,在下游的node c...

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AlexNet架构解析

别团等shy哥发育

AlexNet架构解析 1、网络架构 2、计算过程 3、AlexNet模型复现 References 参考论文:ImageNet classification...

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这个异常检测效果

CreateAMind

Detecting outliers is an important task in machine learning, since if left unche...

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评估和选择最佳学习模型的一些指标总结

deephub

在评估模型时,虽然准确性是训练阶段模型评估和应用模型调整的重要指标,但它并不是模型评估的最佳指标,我们可以使用几个评估指标来评估我们的模型。

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