猴的种类大全_猴的种类大全

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文本分类中数据增强的探究文本分类中的数据增强会造就更优的模型,因为在训练过程中,模型能接触到更多的语言模式。不过当下,这类数据增强工作借助在大型预训练语言模型上的迁移学习来管理,原因是这些模型对我们常用的各类转换已不再敏感。实际上,数据增强方法唯有创造出前所未见的新语言模式时,才会...

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∪﹏∪ 教师学生模型、伪标签、半监督学习和图像分类《使用 Noisy Student 进行自训练改进 ImageNet 分类》是由 Google Research、Brain Team 以及 Carnegie Mellon 大学发表于 2020 CVPR 的一篇论文。 Noisy Student 在训练时,通过采用相等或更大的学生模型,并在学习过程中添加噪声(如 Dropout、Stochastic Depth 以及数据增强等方...

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特征工程:通过调整RGB颜色编码提升卷积神经网络分类性能并非所有彩色图像都适宜以彩色呈现,或者说,并非所有采用RGB(红、绿、蓝)编码的图像都应当使用这些颜色。本文将探讨如何通过不同的特征工程方式(展开原始颜色值),助力提升卷积神经网络的分类性能。 更改和调整RGB图像颜色编码的方法多种多样,比如将RGB转换为HSV、LAB或...

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