我们都熟悉深度学习模型的训练过程。随着模型变得越来越复杂,训练时间也显着增加。因此,模型通常需要花费数小时来训练。
本教程展示了改善文本分类的方法,包括:做一个验证集,为AUC预测概率,用线性模型代替随机森林,使用TF-IDF权衡词汇,留下停用词,加上二元模型或者三元模型等。 有一个Kaggle的训练比赛,你可以尝试进行文本分类,特别是电影评论。没有其他的数据——这是使用文本分类做一些实验的绝佳机会。 Kaggle有一个关于本次比赛的tutorial,( https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/details/part-1-for-beginners-bag-of-w
有一个Kaggle的训练比赛,你可以尝试进行文本分类,特别是电影评论。没有其他的数据——这是使用文本分类做一些实验的绝佳机会。 Kaggle有一个关于本次比赛的tutorial,它会带你走进流行的词袋方法以及word2vec。本教程几乎代表了最佳实践,最有可能让参赛选手的优化变得很容易。而这正是我们要做的。 验证 验证是机器学习的基石。这是因为我们之后会推广到未知的测试实例。通常,评估一个模型推广的唯一明智方式是使用验证:如果你有足够的例子,你可以进行单一训练、验证分割;又或者如果你有几个训练点,你可以进
Tensorflow 2.0发布已经有一段时间了,各种基于新API的教程看上去的确简单易用,一个简单的mnist手写识别只需要下面不到20行代码就OK了,
EXPERIMENTAL: APIs here are unstable and likely to change without notice.
可以使用以下3种方式构建模型:使用Sequential按层顺序构建模型,使用函数式API构建任意结构模型,继承Model基类构建自定义模型。
随着TensorFlow 2.0的推出,我们创建了一个名为TensorFlow Addons的新别殊兴趣小组(Special Interest Group, SIG)。该小组管理符合既定API模式的贡献代码库,但实现了核心TensorFlow中没有的新功能。比如,这些新功能可以是来自已发表论文中的新算法或数据预处理和过滤所缺少的功能。请前往Github查看该项目:
以上这篇Keras 利用sklearn的ROC-AUC建立评价函数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。
1:binary_accuracy(对二分类问题,计算在所有预测值上的平均正确率)
CTR学习笔记系列的第一篇,总结在深度模型称王之前经典LR,FM, FFM模型,这些经典模型后续也作为组件用于各个深度模型。模型分别用自定义Keras Layer和estimator来实现,哈哈一个是旧爱一个是新欢。特征工程依赖feature_column实现,这里做的比较简单在后面的深度模型再好好搞。完整代码在这里https://github.com/DSXiangLi/CTR
所谓结构化是指具有表结构,这篇文章演示如何使用 TensorFlow 求解此类问题,文章背景:titanic 数据集的目标是根据乘客信息预测他们在Titanic号撞击冰山沉没后能否生存。
下面通过手写数字数据集来介绍如何使用tensorboard可视化 可以两种方法,一种是再notebook里,还有一种是网页打开。 jupyter notebook 调试
关于TensorFlow 2.0 preview,在谷歌开源战略师 Edd Wilder-James 曾将公开的一封邮件就有介绍,TensorFlow 2.0 预览版将在今年正式发布,并称其是一个重大的里程碑。将会把重点放在易用性上,而 Eager Execution 将会是 TensorFlow 2.0 的核心功能。
随机森林是由许多决策树构成,是一种有监督机器学习方法,可以用于分类和回归,通过合并汇总来自个体决策树的结果来进行预测,采用多数选票作为分类结果,采用预测结果平均值作为回归结果。
很荣幸您能看到这篇文章,相信通过标题打开这篇文章的都是对tensorflow感兴趣的,特别是对卷积神经网络在mnist手写识别这个实例感兴趣。不管你是什么基础,我相信,你在看完这篇文章后,都能够完全理解这个实例。这对于神经网络入门的小白来说,简直是再好不过了。
1.本文为基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络,而非TensorFlow 2.0中常用的Keras接口;关于Keras接口实现深度学习回归,请看这里: https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114016531。
前言:前面已经介绍了的几种算法,应该对算法有了一个基本的认识了,本章主要是在前面已经学到的基础上,对前面的算法模型进行整合操作,训练出效果更好的分类器模型。 集成学习 集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器。弱分类器( weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器( errorrate<0.5);集成算法的成功在于保证弱分类器的多样性( Diversity)。而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升。 常见的集成学习思想有: (1)投
下面这篇文章介绍了Kaggle中,关于金融市场价格预测比赛(Jane Street Market Prediction)中的冠军方案。该获胜方案采用了一个Autoencoder with MLP组成。
知识蒸馏(Knowledge Distillation)最早是Hinton 2014年在论文Dislillation the Knowledge in a Neural Network中提出的概念,主要思想是通过教师模型(teacher)来指导学生模型(student)的训练,将复杂、学习能力强的教师模型学到的特征表示“知识蒸馏”出来,传递给参数小、学习能力弱的学生模型,从而得到一个速度快、表达能力强的学生模型。
在keras中自带的性能评估有准确性以及loss,当需要以auc作为评价验证集的好坏时,就得自己写个评价函数了:
(3) 用0填充Age列缺失值,并重新定义一列Age_null用来标记缺失值的位置
在最近的一篇文章中,我们提到,TensorFlow 2.0经过重新设计,重点关注开发人员的工作效率、简单性和易用性。
The TensorFlow Lite Model Maker library simplifies the process of adapting and converting a TensorFlow neural-network model to particular input data when deploying this model for on-device ML applications. 解读: 此处我们想要得到的是 .tflite 格式的模型,用于在移动端或者嵌入式设备上进行部署
模型的训练主要有内置fit方法、内置tran_on_batch方法、自定义训练循环。
BERT模型也出来很久了,之前看了论文学习过它的大致模型(可以参考前些日子写的笔记NLP大杀器BERT模型解读),但是一直有杂七杂八的事拖着没有具体去实现过真实效果如何。今天就趁机来动手写一写实战,顺便复现一下之前的内容。这篇文章的内容还是以比较简单文本分类任务入手,数据集选取的是新浪新闻cnews,包括了[‘体育’, ‘财经’, ‘房产’, ‘家居’, ‘教育’, ‘科技’, ‘时尚’, ‘时政’, ‘游戏’, ‘娱乐’]总共十个主题的新闻数据。那么我们就开始吧!
Tensorflow 2.0版本中已经移除了Session这一模块,改换运行代码 tf.compat.v1.Session()
Model groups layers into an object with training and inference features.
Texar-PyTorch 对各类不同的机器学习任务有着广泛的支持,尤其是自然语言处理(NLP)和文本生成任务。
微博提出的FiBiNet相当于对FNN进行了两部分的改进: 1、SENET Layer。作者认为模型需要学习不同特征的一个重要程度,对重要特征加权,对蕴含信息量不多的特征进行削弱
Aliases: tf.compat.v1.keras.Sequential, tf.compat.v1.keras.models.Sequential, tf.compat.v2.keras.Sequential, tf.compat.v2.keras.models.Sequential, tf.keras.models.Sequential
python下载 需要python3.x<=3.7 https://www.python.org/ftp/python/3.7.7/python-3.7.7-amd64.exe
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
对于二分类任务,keras现有的评价指标只有binary_accuracy,即二分类准确率,但是评估模型的性能有时需要一些其他的评价指标,例如精确率,召回率,F1-score等等,因此需要使用keras提供的自定义评价函数功能构建出针对二分类任务的各类评价指标。
视频讲解:https://www.yuque.com/chudi/tzqav9/ny150b#aalY8
计算一个值对另一个值的幂。别名:tf.RaggedTensor.__pow__tf.compat.v1.RaggedTensor.__pow__tf.compat.v1.math.powtf.compat.v1.powtf.compat.v2.RaggedTensor.__pow__tf.compat.v2.math.powtf.compat.v2.powtf.math.powtf.powtf.math.pow( x, y, name=None)给定一个张量x和一个张量y,这个操作计算x和
作者陈鹏(roc),腾讯工程师,负责腾讯云TKE的售中、售后的技术支持,根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践,为客户业务保驾护航。
作者陈鹏(roc),腾讯工程师,负责腾讯云TKE的售中、售后的技术支持,根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践,为客户业务保驾护航。 引言 业务容器化后,如何将其部署在 K8S 上? 图片来自网络 如果仅仅是将它跑起来,很简单,但如果是上生产,我们有许多地方是需要结合业务场景和部署环境进行方案选型和配置调优的。 比如,如何设置容器的 Request 与 Limit、如何让部署的服务做到高可用、如何配置健康检查、如何进行弹性伸缩、如何更好的进行资源调度、如何选择持久化存储、如何对外暴露服务等。 对于这一
GAN是一个非常巧妙并且非常有用的模型。当有大量关于 GAN 的论文时,但是你会发现这些论文通常很难理解,你可能会想要一些对初学者更友好的东西。所以本文的对非传统机器学习人员来说,是我能想到的最好的例子。
Tensorflow是Google推出的机器学习开源神器,对Python有着良好的语言支持,支持CPU,GPU和Google TPU等硬件,并且已经拥有了各种各样的模型和算法。目前,Tensorflow已被广泛应用于文本处理,语音识别和图像识别等多项机器学习和深度学习领域。
A class for running TensorFlow operations.
在贝叶斯个性化排序(BPR)算法小结中,我们对贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下简称BPR)的原理做了讨论,本文我们将从实践的角度来使用BPR做一个简单的推荐。由于现有主流开源类库都没有BPR,同时它又比较简单,因此用tensorflow自己实现一个简单的BPR的算法,下面我们开始吧。
Prometheus 是一个开源的监控解决方案,部署简单易使用,难点在于如何设计符合特定需求的 Metrics 去全面高效地反映系统实时状态,以助力故障问题的发现与定位。本文即基于最佳实践的 Metrics 设计方法,结合具体的场景实例——TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控,以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的、能够更好反映系统实时状态的监控指标(Metrics)。该篇内容适于 Prometheus 或相关监控系统的初学者(可无任何基础了解),以及近期有 Prometheus 监控方案搭建和维护需求的系统开发管理者。通过这篇文章,可以加深对 Prometheus Metrics 的理解,并能针对实际的监控场景提出更好的指标(Metrics)设计。
在文本分类任务中经常使用XGBoost快速建立baseline,在处理文本数据时需要引入TFIDF将文本转换成基于词频的向量才能输入到XGBoost进行分类。这篇博客将简单阐述XGB进行文本分类的实现与部分原理。
由于线性回归的代码很常见,因此本次使用TensorFlow深度学习框架进行线性回归的计算
作者 | 朱瑜坚 腾讯云后台开发工程师 Prometheus 是一个开源的监控解决方案,部署简单易使用,难点在于如何设计符合特定需求的 Metrics 去全面高效地反映系统实时状态,以助力故障问题的发现与定位。本文即基于最佳实践的 Metrics 设计方法,结合具体的场景实例——TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控,以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的、能够更好反映系统实时状态的监控指标(Metrics)。该篇内容适于 Prometheus 或相关监控系统的初学者(可无任何基础了解),以及近期
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