基于BIO序列標注的方法和基于片段的圖解析方法

該論文的出發(fā)點是將端到端基于片段的（span-based）語義角色標注（SRL）轉(zhuǎn)換為基于詞的（word-based）圖解析（graph parsing）任務(wù)。

2022-10-21 標簽：BIO數(shù)據(jù)集nlp 2943 0

基于COCO的預訓練模型mAP對應(yīng)關(guān)系

最近一段時間本人已經(jīng)全部親測，都可以轉(zhuǎn)換為ONNX格式模型，都可以支持ONNXRUNTIME框架的Python版本與C++版本推理，本文以RetinaN...

2022-10-10 標簽：C++pytorch訓練模型 1349 0

基于將 CLIP 用于下游few-shot圖像分類的方案

對比性圖像語言預訓練模型（CLIP）在近期展現(xiàn)出了強大的視覺領(lǐng)域遷移能力，可以在一個全新的下游數(shù)據(jù)集上進行 zero-shot 圖像識別。

2022-09-27 標簽：圖像識別Clip訓練模型 5303 0

Taskflow API之三大特性

文檔級輸入：支持文檔級輸入，解決預訓練模型對輸入文本的長度限制問題，大大節(jié)省用戶輸入長文本時的代碼開發(fā)量。

2022-09-20 標簽：API開源訓練模型 1823 0

預訓練模型在搜索中使用的思路和方案

當然了，和往常的文章一樣，我不會復述這一篇文章，而是聊聊里面的一些關(guān)鍵點和一些有意思的內(nèi)容，拿出來和大家討論一下。

2022-09-19 標簽：編碼nlp訓練模型 1110 0

半監(jiān)督算法DocRE的新組件

文檔級關(guān)系抽取要同時從多個句子中提取關(guān)系。針對這個任務(wù)，本文提出了一個半監(jiān)督算法 DocRE。DocRE 共有三個新組件：

2022-08-31 標簽：數(shù)據(jù)編碼訓練模型 1171 0

如何基于OpenVINO 2022.1工具套件部署YOLOv7預訓練模型

作為視覺應(yīng)用中最常見的任務(wù)之一，目標檢測一直是各類新模型刷榜的必爭之地，其中就以 YOLO 系列的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)最為突出。

2022-08-26 標簽：英特爾源碼訓練模型 1849 0

Adapter在finetune全模型參數(shù)的效果

目前在大規(guī)模預訓練模型上進行finetune是NLP中一種高效的遷移方法，但是對于眾多的下游任務(wù)而言，finetune是一種低效的參數(shù)更新方式，對于每一...

2022-08-24 標簽：函數(shù)Adapter訓練模型 1995 0

AutoML：訓練模型以識別凹坑

初始算法選擇和超參數(shù)優(yōu)化是我個人不喜歡做的活動。如果你像我一樣，那么也許你會喜歡自動機器學習（AutoML），一種我們可以讓腳本為我們完成這些耗時的ML...

2022-03-15 標簽：機器學習訓練模型 2610 0

調(diào)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所遵循的五項原則

其次，在單個數(shù)據(jù)節(jié)點上訓練模型：可以使用一兩個訓練數(shù)據(jù)點（data point）以確認模型是否過度擬合。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)立即過度擬合，訓練準確率為 100%，...

2019-03-20 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習訓練模型 2070 0

AI正在創(chuàng)造一個獨特的虛擬（虛假）信息世界

這一想法最初的來源其實是英偉達最近開源的 StyleGAN 算法，已經(jīng)證明有不錯的靈活性。Philip Wang 在其 Facebook 上介紹稱，人臉...

2019-02-18 標簽：AIGaN訓練模型 2910 0