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对抗验证：划分一个跟测试集更接近的验证集
腾讯云测试服务
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NLP 服务
不论是打比赛、做实验还是搞工程，我们经常会遇到训练集与测试集分布不一致的情况。一般来说，我们会从训练集中划分出一个验证集，通过这个验证集来调整一些超参数，并保存在验证集上效果最好的模型。然而，如果验证集本身和测试集差别比较大，那么在验证集上表现很好的模型不一定在测试集上表现同样好，因此如何让划分出来的验证集跟测试集的分布差异更小，是一个值得研究的课题
mathor
2021-07-07
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Beyond Accuracy:Behavioral Testing of NLP Models with Checklist 论文阅读
腾讯云测试服务
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本文主要介绍以及翻译一篇 ACL2020 Best Paper Beyond Accuracy:Behavioral Testing of NLP Models with Checklist
mathor
2020-07-14
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Seq2Seq的PyTorch实现
机器学习
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腾讯云测试服务
本文介绍一下如何使用 PyTorch 复现 Seq2Seq，实现简单的机器翻译应用，请先简单阅读论文Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation(2014)，了解清楚Seq2Seq结构是什么样的，之后再阅读本篇文章，可达到事半功倍的效果
mathor
2020-07-01
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模型建立与调参
腾讯云测试服务
机器学习
神经网络
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本篇文章将会从简单的线性模型开始，了解如何建立一个模型以及建立完模型之后要分析什么东西，然后学习交叉验证的思想和技术，并且会构建一个线下测试集，之后我们会尝试建立更多的模型去解决这个问题，并对比它们的效果，当把模型选择出来之后，我们还得掌握一些调参的技术发挥模型最大的性能，模型选择出来之后，也调完参数，但是模型真的就没有问题了吗？我们还需要绘制学习率曲线看模型是否存在过拟合或者欠拟合的问题并给出相应的解决方法
mathor
2020-04-03
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Train / Val / Test划分
spring
腾讯云测试服务
合理的Train/Test集划分会有效地减少under-fitting和over-fitting现象
mathor
2020-01-15
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