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RSS订阅原创 机器学习模型训练全流程
GitHub - dataprofessor/infographic: Infographic【绝对干货】机器学习模型训练全流程！ - 知乎
2022-01-06 11:25:31
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转载 BERT模型原理
1.BERT的基本原理是什么？BERT 来自 Google 的论文Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding，BERT 是“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”的首字母缩写，整体是一个自编码语言模型（Autoencoder LM），并且其设计了两个任务来预训练该模型。第一个任务是采用 MaskLM 的方式来训练语言模型.
2022-01-06 10:17:08
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转载 过拟合 欠拟合区别
对于深度学习或机器学习模型而言，我们不仅要求它对训练数据集有很好的拟合（训练误差），同时也希望它可以对未知数据集（测试集）有很好的拟合结果（泛化能力），所产生的测试误差被称为泛化误差。度量泛化能力的好坏，最直观的表现就是模型的过拟合（overfitting）和欠拟合（underfitting）。过拟合和欠拟合是用于描述模型在训练过程中的两种状态。一般来说，训练过程会是如下所示的一个曲线图。训练刚开始的时候，模型还在学习过程中，处于欠拟合区域。随着训练的进行，训练误差和测试误差都下降。在到达一个临界.
2022-01-05 23:59:24
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空空如也
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