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本文试图解决一个问题,即我们自定义的数据如何训练模型?初识深度学习,我们接触手写数字识别模型,但是批次数据是mnist已经定义好的,我们现在有自己的图片如何做成批次进行训练模型. 现在我们将准备好的原始数据放在flower_photos下的文件夹下面,里面又分类包含五种花,文件夹的名字即为类名,每种文件夹下面又有若干图片,如下图所示: 例如,daisy文件下面图片,图片的尺寸大小不一致,这在后期要处理. 数据增强 数据增强通过对图片进行一定的处理,使得训练数据量增强,防止过拟合等,这块后期完善.…
1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集…
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