总第241篇/张俊红 在人工智能算法大数据时代，会有各种各样的预测模型，那怎么来评判一个预测模型的准确度呢？这一篇就来聊聊常用的一些评价指标。...所谓的预测准确度其实就是预测值和实际值之间的相近程度，预测值和实际值之间越接近，说明预测准确度越高。我们用y_{hat}表示模型的预测值，y表示模型的真实值。...5.Python实现 是不是想问，那上面这些指标用Python怎么计算呢？...中有现成的函数可以调用，代码如下： from sklearn import metrics mse = metrics.mean_squared_error(y_test, y_pre) RMSE直接对MSE的结果开根号即可...): return np.mean(np.abs((y_pred - y_true) / y_true)) * 100 mape = mape(y_true, y_pred) 以上就是关于模型准确度常用的评价指标以及
artifactId>commons-lang3 3.9 3、先添加一下前置条件，统一返回实体定义...JsonData buildError(String msg) { return new JsonData(-1, null, msg); } /** * 自定义状态码和错误信息...if (methodParameter.getMethod().isAnnotationPresent(RsaRequest.class)) { //获取注解配置的包含和去除字段...Override public HttpHeaders getHeaders() { return headers; } } } 8、实现接口，定义返回结果的加密...return false; } return serializedField.result(); } /** * 对于结果进行加密
[MASK]：未知遮罩 用Bert做机器阅读理解 现在我们已经知道了SQuAD这个数据集以及模型Bert。现在就可以通过Bert和SQuAD来做机器阅读理解了。...然后在Bert中获取良好的embedding(词向量)，然后将这个embedding(词向量)的结果接入一个分类器，分别得到答案在文章中位置的id和结束位置的id。...当我将文章和问题输入给Bert之后，将Bert输出的Embedding(词向量)接入到一个阅读理解任务的模型中(这个模型可以先忽略，对于Bert来说，不同的任务会不同的模型来辅助)。...我们发现，输出的结果是'雪'和‘藻’在文本中的位置65和67。然后我们将65-67这三个字抽取出来就得到了答案“雪衣藻”。 ? 对于英文的SQuAD数据集，我们的做法和上面一模一样。...最后以Bert为例，介绍SQuAD数据集在Bert模型上是怎么解的。
BERT的创新点在哪里？新智元专栏作者潘晟锋对这篇论文进行了深度解读。 最近谷歌研究人员通过新的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果，这在自然语言处理学界以及工业界都引起了不小的热议。...作者通过在33亿文本的语料上训练语言模型，再分别在不同的下游任务上微调，这样的模型在不同的任务均得到了目前为止最好的结果，并且有一些结果相比此前的最佳成绩得到了幅度不小的提升。...从上面提及的这些论文的结果以及学界和工业界的反馈来看，这种使用大量的语料进行预训练，然后再在预训练好的模型上进行后续任务训练，虽然训练方式各有不同，但在后续任务都有不同程度的提高。...除了模型结构，模型大小和数据量都很重要 以上的描述涵盖了BERT在模型结构和训练目标上的主要创新点，而BERT的成功还有一个很大的原因来自于模型的体量以及训练的数据量。...同时BERT模型的标准版本有1亿的参数量，与GPT持平，而BERT的大号版本有3亿多参数量，这应该是目前自然语言处理中最大的预训练模型了。 当然，这么大的模型和这么多的数据，训练的代价也是不菲的。
1.前言最近重新阅读了BERT和ALBERT文章，所以写下自己的一些感悟。这两篇文章都是Google发出来的。...比如：Skip-thought和FastSent利用句子向量预测相邻句子的词语。3.3 ALBERT的模型ALBERT的骨干结构是BERT模型，同时使用了GELU激活函数。...one-hot向量乘以$V \times E$维的矩阵（也就是lookup），再用得到的结果乘 $E \times H$维的矩阵即可。...同时也使用了MLM预测任务和SOP任务。3.4.1 BERT和ALBERT的对比ALBERT-xxlarge的参数量比BERT-large参数量要少，同时它的效果也比BERT的好。...BERT-large和ALBERT-large使用了相同的层数，和相同的embedding大小。参数量确实是ALBERT的少，并且运行速度要更快。
不仅简化从开发到生产的过渡，还确保服务的高性能和安全性。它提供了包括模型管理器、请求处理器、推理引擎、结果缓存、监控与日志记录以及API网关等各类组件。...高效推理缓存为了提高响应速度和节省计算资源，LangServe包含了一个高效的结果缓存系统，可以智能地存储和管理热点数据。...除了LangServe，还引入Web框架FastAPI和Web服务器uvicorn：python 代码解读复制代码from fastapi import FastAPIfrom langchain.prompts.chat...HFL/THU Bert：由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室发布，是一个BERT的中文预训练模型，适用于中文NLP任务。# 9....PaddleNLP：由百度发布，是一个NLP模型库，提供了多种预训练模型，包括BERT、ERNIE等，适用于各种NLP任务。')
在上文《实践演练Pytorch Bert模型转ONNX模型及预测》中，我们将Bert的Pytorch模型转换成ONNX模型，并使用onnxruntime-gpu完成了python版的ONNX模型预测。...这个101就是Bert模型中[CLS]标记对应的向量化后的数字。...因为Bert模型除了分类，还能执行其他任务。...4个数字，并不会只是添加一个101，因为[CLS]是在Bert模型中的tokenizer会特殊处理的字符串，和普通文本的向量化方式不同。...### build_input()用来封装文本向量化，以及最终返回ids和mask两个向量的过程。中间包含补`101`，padding的操作。
既然要判断程度，就必然会用到能够描述“多少”的数值型指标。今天我们就要介绍几种分类模型最常用的评价指标。 二分类模型的指标 我们先从最基础的二分类模型说起。...所有的二分类模型做预测/推断的结果都只能两个：阳性（Positive，即正例）和阴性（Negative，即负例）。 二分类模型最常用的指标是：精准率（Precision）和召回率（Recall）。...为了综合这两个指标并得出量化结果，又发明了F1Score。...除了精准率和召回率，还有一个准确率（Accuracy），可以用来评估分类模型。 准确率指分类模型预测正确的结果在整体中的占比例。...多分类模型的预测结果有多种类型，而不只是正例（阳性）和负例（阴性）两种。
在Python开发过程中，区分错误和正确的返回结果是一项非常重要的任务。如果我们不能清晰地处理这两者，那么代码就会变得难以维护和扩展。接下来，我将为大家详细介绍几种有效的模式来解决这个问题。...返回元组或字典 传统的做法是使用元组或字典来返回结果和错误信息。...通过这种方式，我们可以明确地分离错误和正常返回： def divide(a, b): if b == 0: raise ValueError("Division by zero"...Just value 表示有一个有效的返回值，Nothing 表示操作失败。 Either模式：通常有两个状态，Right value 和 Left error。...print(f"The result is {result.value}") else: print(f"An error occurred: {result.error}") 总结 区分错误和正确的返回结果是代码质量的一个重要指标
进阶型 GPU（NVIDIA V100 32GB）：针对大型模型训练，如 GPT/BERT 等。显存更大，适合需要高浮点计算能力的复杂场景。...2.3 实时性能监控HAI 提供内置性能监控工具，可实时查看 GPU 的以下指标：计算核心利用率显存占用率任务运行时长这些数据可帮助开发者优化模型运行效率，避免算力资源浪费。...代码实现from PIL import Imageimport torchfrom transformers import CLIPProcessor, CLIPModel# 加载 CLIP 模型和预处理工具...6.3 实时推理服务部署：使用 FastAPI场景背景许多实际业务需要将模型部署为实时推理服务，例如在线推荐系统或智能客服。...环境准备选择 T4 GPU 实例，并安装 FastAPI 和相关工具：pip install fastapi uvicorn服务端代码示例以下代码展示了一个简单的在线推理服务：from fastapi
进阶型 GPU（NVIDIA V100 32GB）： 针对大型模型训练，如 GPT/BERT 等。 显存更大，适合需要高浮点计算能力的复杂场景。...2.3 实时性能监控 HAI 提供内置性能监控工具，可实时查看 GPU 的以下指标： 计算核心利用率 显存占用率 任务运行时长 这些数据可帮助开发者优化模型运行效率，避免算力资源浪费。...) history = model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=10, batch_size=64) 结果与收益...6.3 实时推理服务部署：使用 FastAPI 场景背景 许多实际业务需要将模型部署为实时推理服务，例如在线推荐系统或智能客服。...环境准备 选择 T4 GPU 实例，并安装 FastAPI 和相关工具： pip install fastapi uvicorn 服务端代码示例 以下代码展示了一个简单的在线推理服务： from fastapi
取名的恶趣味，导致之后微软，百度的改进模型，都叫 Big-Bird 和 ERNIE，俨然走错片场，进入了芝麻街的世界。...BERT最主要是开创性地提出同时用 Masked Language Model （掩语言模型） 和 Next Sentence Prediction（下句预测）两个任务，加上大量的数据，来预训练出一个大型的...IR toolkit 工具先根据 query 召回 1000 条候选，然后候选和 query 拼接喂入 BERT 得到分数，之后取 BERT 分数和 Anserini 分数的线性插值，作为结果分数，重新排序...而 BERT 原模型只能生成单句的句子向量，或者句子对的。...结果是在不同评估指标上各有优劣，详见论文。
对知识蒸馏的需要是明显的，因为 BERT 非常通用且性能良好，还有就是后来的模型基本上以相同的方式构建，类似于 RoBERTa [3]，所以能够正确的提取和使用BERT里面包含的内容可以让我们达到一举两得的目的...答案有三点：第一，它非常简单，是对蒸馏的一个很好的介绍；其次，它带来了良好的结果；第三，它还允许提炼其他基于 BERT 的模型。 DistilBERT 的蒸馏有两个步骤，我们将在下面详细介绍。...各个BERT模型之间的最大区别是层数 N 不同，模型的大小自然与 N 成正比。由此可知，训练模型所花费的时间和前向传播的时间也取决于 N，当然还有用于存储模型的内存。...为了计算这个损失，由于学生模型是与教师具有相同问题特定头部的注意力层组成，所以我们只需要输入学生的嵌入和标签。 学生-教师交叉熵损失 这是第一个能够缩小学生和教师模型概率分布之间差距的损失。...总结 以上就是 DistilBERT 对类 BERT 模型的蒸馏过程，唯一要做的就是选择一个模型并提炼它！我们在后面的文章中将详细介绍蒸馏的过程和代码实现。
” 谷歌推出 BERT 模型被认为是 NLP 新时代的开始，NLP 终于找到了一种方法，可以像计算机视觉那样进行迁移学习。本文用图解的方式，生动易懂地讲解了 BERT 和 ELMo 等模型。...论文中提供了两种尺寸的 BERT 模型： BERT BASE - 大小与 OpenAI Transformer 相当 BERT LARGE - 一个非常庞大的模型，实现了最先进的结果 BERT 基本上是一个训练好的...每一层应用 self-attention，并通过前馈网络传递其结果，然后将结果传递给下一个编码器。 ?...然后，你可以将这些嵌入提供给现有的模型——论文中证明了，在诸如名称-实体识别之类的任务上，这个过程产生的结果与对 BERT 进行微调的结果相差不远。 ? 哪个向量最适合作为语境化化嵌入？...包括 BERT Base 和 BERT Large，以及英语，中文等语言的单语言模型，以及涵盖 102 种语言的多语言模型，这些语言在维基百科上训练。 BERT 不是将单词看作 token。
本文用图解的方式，生动易懂地讲解了BERT和ELMo等模型。 2018年已经成为自然语言处理机器学习模型的转折点。我们对如何以最能捕捉潜在意义和关系的方式、最准确地表示单词和句子的理解正在迅速发展。...论文中提供了两种尺寸的BERT模型： BERT BASE - 大小与OpenAI Transformer相当 BERT LARGE - 一个非常庞大的模型，实现了最先进的结果 BERT基本上是一个训练好的...每一层应用self-attention，并通过前馈网络传递其结果，然后将结果传递给下一个编码器。...然后，你可以将这些嵌入提供给现有的模型——论文中证明了，在诸如名称-实体识别之类的任务上，这个过程产生的结果与对BERT进行微调的结果相差不远。 哪个向量最适合作为语境化化嵌入？我认为这取决于任务。...包括BERT Base和BERT Large，以及英语，中文等语言的单语言模型，以及涵盖102种语言的多语言模型，这些语言在维基百科上训练。 BERT不是将单词看作token。
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。...混淆矩阵 对于分类模型使用混淆矩阵是一个非常好的方法来评估我们的模型。它对于可视化的理解预测结果是非常有用的，因为正和负的测试样本的数量都会显示出来。并且它提供了有关模型如何解释预测的信息。...评价指标 在机器学习中，有许多不同的指标用于评估分类器的性能。最常用的是: 准确性Accuracy:我们的模型在预测结果方面有多好。...此指标用于度量模型输出与目标结果的接近程度（所有样本预测正确的比例）。 精度Precision:我们预测的正样本有多少是正确的?...查全率（有多少正样本被预测了，所有正样本中能预测对的有多少） F1 Score:是查准率和查全率的加权平均值。 我们还是使用前面示例中构建的数据和模型来构建混淆矩阵。
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。...混淆矩阵 对于分类模型使用混淆矩阵是一个非常好的方法来评估我们的模型。它对于可视化的理解预测结果是非常有用的，因为正和负的测试样本的数量都会显示出来。并且它提供了有关模型如何解释预测的信息。...评价指标 在机器学习中，有许多不同的指标用于评估分类器的性能。最常用的是: 准确性Accuracy:我们的模型在预测结果方面有多好。...此指标用于度量模型输出与目标结果的接近程度（所有样本预测正确的比例）。 精度Precision:我们预测的正样本有多少是正确的?...F1 Score:是查准率和查全率的加权平均值。 我们还是使用前面示例中构建的数据和模型来构建混淆矩阵。
本文先捋顺NLP和CV相关文章之间的关系脉络，然后探讨一下BEiT和MAE的关系，最后探讨一下BERT和MAE的关系。 1 双子星BERT和MAE BERT和MAE的关系图。...为了用更合理的指标评估深度学习的非线性能力，MAE建议使用partial fine-tuning的评价指标。...linear probling指标的不合理性。...另外讲一下mask ratio和模型复杂度还有特征表达之间的关系。 实际上，随着mask ratio的上升，模型复杂度逐渐降低(正则逐渐上升)，而特征表达能力上，是先上升后下降的过程。...mask ratio其实是在找最适合数据的模型复杂度，mask越多，模型越简单，mask越少，模型越复杂。
通过利用 BERT、GPT 和 XLNet 等通用语言模型，该领域的研究者们在自然语言理解方面已经取得了许多重大的突破。...解码器端没有输入信息，因而 MASS 等同于 BERT 中掩蔽的语言模型。 ?...可以看出，当 k = 1 或 m 时，MASS 的概率公式等同于 BERT 中的被掩蔽的语言模型和 GPT 中的标准语言模型。 ?...XLM 使用了由 BERT 创建的掩蔽预训练语言模型，以及标准语言模型来分别预训练编码器和解码器。...结果如表 2 所示，MASS 在 WMT14 英语-法语、WMT16 英语-德语和英语-罗马尼亚语的六个翻译方向上的表现都优于 XLM，并取得了最新的最优结果。 ?
p=11334 有多种性能指标来描述机器学习模型的质量。但是，问题是，对于哪个问题正确的方法是什么？在这里，我讨论了选择回归模型和分类模型时最重要的性能指标。...请注意，此处介绍的性能指标不应用于特征选择，因为它们没有考虑模型的复杂性。 回归的绩效衡量 对于基于相同函数集的模型，RMSE和R2 通常用于模型选择。...均方误差 均方误差由比较预测y ^ y ^与观察到的结果yy所得的残差平方和确定： 由于MSE是基于残差平方的，因此它取决于结果平方 。...分类模型的绩效指标 二进制分类的许多性能度量均依赖于混淆矩阵。假设有两个类别，00和11，其中11表示特征的存在（正类），00表示特征的不存在（负类）。...因此，灵敏度和特异性通常优于准确性。 敏感性表示正确预测的观察到的阳性结果的比率，而特异性表示与阳性分类相混淆的观察到的阴性结果的比率。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
