2019-09-09 16:33:11 问题描述:fastText是如何进行文本分类的. 问题求解: fastText是一种Facebook AI Research在16年开源的一个文本分类器. 其特点就是fast.相对于其它文本分类模型,如SVM,Logistic Regression和neural network等模型,fastText在保持分类效果的同时,大大缩短了训练时间.fastText专注于文本分类,在许多标准问题上的分类效果非常好. 训练fastText trainDataFile

案例: 预测酸奶的日销量, 由此可以准备产量, 使得损失小(利润大),假设销量是y , 影响销量的有两个因素x1, x2, 需要预先采集数据,每日的x1,x2和销量y_, 拟造数据集X,Y_, 假设y_=x1+x2,为了更真实加一个噪声(-0.05-0.05) batch_size=8 #一次喂给神经网络多少数据 seed=23455 #构造数据集 rdm=np.random.RandomState(seed) #基于seed产生随机数 X=rdm.rand(32,2) #32组数据 Y_=[[

转自: https://kexue.fm/archives/4493/,感谢分享! Keras是一个搭积木式的深度学习框架,用它可以很方便且直观地搭建一些常见的深度学习模型.在tensorflow出来之前,Keras就已经几乎是当时最火的深度学习框架,以theano为后端,而如今Keras已经同时支持四种后端:theano.tensorflow.cntk.mxnet(前三种官方支持,mxnet还没整合到官方中),由此可见Keras的魅力. Keras是很方便,然而这种方便不是没有代价的,最为人诟

Keras的核心原则是逐步揭示复杂性,可以在保持相应的高级便利性的同时,对操作细节进行更多控制.当我们要自定义fit中的训练算法时,可以重写模型中的train_step方法,然后调用fit来训练模型. 这里以tensorflow2官网中的例子来说明: import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras x = np.random.random((1000, 32)) y = np.random.rando

一.概念 XGBoost全名叫(eXtreme Gradient Boosting)极端梯度提升,经常被用在一些比赛中,其效果显著.它是大规模并行boosted tree的工具,它是目前最快最好的开源boosted tree工具包.XGBoost 所应用的算法就是 GBDT(gradient boosting decision tree)的改进,既可以用于分类也可以用于回归问题中. 1.回归树与决策树  事实上,分类与回归是一个型号的东西,只不过分类的结果是离散值,回归是连续的,本质是一样的,都

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由云计算基础发表于云+社区专栏 源码下载地址请点击原文查看. 初学机器学习,写篇文章mark一下,希望能为将入坑者解点惑.本文介绍一些机器学习的入门知识,从安装环境到跑通机器学习入门程序MNIST demo. 内容提纲: 环境搭建 了解Tensorflow运行机制 MNIST(手写数字识别 ) softmax性线回归 MNIST 深度卷积神经网络(CNN) tools 工具类 CPU & GPU & multi GPU 学习资

此处纯粹作为个人学习使用,原文连接:https://www.jianshu.com/p/dc24e54aec81 这篇文章是借鉴很多博文的,作为一个关于slim库的总结 导入slim模块 import tensorflow.contrib.slim as slim 定义slim的变量 #Model Variables weights = slim.model_variable('weights', shape = [10, 10, 3, 3], initializer = tf.truncate

小书匠深度学习 文章太长,放个目录: 1.优化函数的选择 2.损失函数的选择 2.2常用的损失函数 2.2自定义函数 2.1实践 2.2将损失函数自定义为网络层 3.模型的保存 3.1同时保持结构和权重 3.2模型结构的保存 3.3模型权重的保存 3.5选择网络层载入 4.训练历史的保存 4.1检测运行过程的参数 4.2保持训练过程得到的所有数据 5.陷阱:validation_split与shuffle 1.优化函数的选择 先写结论,后面再补上每个优化函数的详细解释: 如果你的数据很稀疏,那应

结论:蒸馏是个好方法. 模型压缩/蒸馏在论文<Model Compression>及<Distilling the Knowledge in a Neural Network>提及,下面介绍后者及使用keras测试mnist数据集. 蒸馏:使用小模型模拟大模型的泛性. 通常,我们训练mnist时,target是分类标签,在蒸馏模型时,使用的是教师模型的输出概率分布作为“soft target”.也即损失为学生网络与教师网络输出的交叉熵(这里采用DistilBert论文中的策略,此论

问题:一个数据又多个标签,一个样本数据多个类别中的某几类:比如一个病人的数据有多个疾病,一个文本有多种题材,所以标签就是: [1,0,0,0,1,0,1] 这种高维稀疏类型,如何计算分类准确率? 分类问题: 二分类 多分类 多标签 Keras metrics (性能度量) 介绍的比较好的一个博客: https://machinelearningmastery.com/custom-metrics-deep-learning-keras-python/ 还有一个介绍loss的博客: https:/

源码地址 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 春节期间仔细看了看yolov3的kears源码,这个源码毕竟不是作者写的,有点寒酸,可能大道至简也是这么个理.我在看源码的时候,参照了一些博客进行补充,主要是,作者公布的代码有点凌乱和我熟悉的代码风格不同的缘故吧..... 看到大神的优秀博客,感觉自己的笔记有点炒冷饭的味道...

tfgan是什么? tfgan是tensorflow团队开发出的一个专门用于训练各种GAN的轻量级库,它是基于tensorflow开发的,所以兼容于tensorflow.在tensorflow1.x版本中,tfgan存在于tensorflow.contrib中,作为一个小模块供使用者调用.在更新到tensorflow2.0版本后,tfgan成为一个独立的库.可使用: pip install tensorflow-gan 进行下载安装,并在python中使用以下语句导入这个包: import te

MindSpore后端运行类 Q:如何在训练过程中监控loss在最低的时候并保存训练参数? A:可以自定义一个Callback.参考ModelCheckpoint的写法,此外再增加判断loss的逻辑: class EarlyStop(Callback): def __init__(self): self.loss = None def step_end(self, run_context): loss =  ****(get current loss) if (self.loss == None

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/limiyudianzi/article/details/80697711 我主要分三篇文章给大家介绍tensorflow的损失函数,本篇为tensorflow自定义损失函数.  (一)tensorflow内置的四个损失函数  (二)其他损失函数  (三)自定义损失函数 自定义损失函数是损失函数章节的结尾,学习自定义损失函数,对于提高分类

在keras中保存模型有几种方式: (1):使用callbacks,可以保存训练中任意的模型,或选择最好的模型 logdir = './callbacks' if not os.path.exists(logdir): os.mkdir(logdir) output_model_file = os.path.join(logdir, "xxxx.h5") callbacks = [ tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(output_model_file

文本分类单层网络就够了.非线性的问题用多层的. fasttext有一个有监督的模式,但是模型等同于cbow,只是target变成了label而不是word. fastText有两个可说的地方:1 在word2vec的基础上, 把Ngrams也当做词训练word2vec模型, 最终每个词的vector将由这个词的Ngrams得出. 这个改进能提升模型对morphology的效果, 即"字面上"相似的词语distance也会小一些. 有人在question-words数据集上跑过fastT

这个自定义损失函数的背景:(一般回归用的损失函数是MSE, 但要看实际遇到的情况而有所改变) 我们现在想要做一个回归,来预估某个商品的销量,现在我们知道,一件商品的成本是1元,售价是10元. 如果我们用均方差来算的话,如果预估多一个,则损失一块钱,预估少一个,则损失9元钱(少赚的). 显然,我宁愿预估多了,也不想预估少了. 所以,我们就自己定义一个损失函数,用来分段地看,当yhat 比 y大时怎么样,当yhat比y小时怎么样. (yhat沿用吴恩达课堂中的叫法)   import tensorf

nrpe的安装    tar xvfz nrpe-2.13.tar.gz cd nrpe-2.13 ./configure make all make install-plugin make install-daemon make install-daemon-config yum install xinetd make install-xinetd [root@nhserver2 ~]# vim /usr/local/nagios/etc/nrpe.cfgallowed_hosts=127.0

FastText是Facebook开发的一款快速文本分类器,提供简单而高效的文本分类和表征学习的方法,不过这个项目其实是有两部分组成的,一部分是这篇文章介绍的 fastText 文本分类(paper:A. Joulin, E. Grave, P. Bojanowski, T. Mikolov, Bag of Tricks for Efficient Text Classification(高效文本分类技巧)), 另一部分是词嵌入学习(paper:P. Bojanowski*, E. Grave*

fastText 模型输入一个词的序列(一段文本或者一句话),输出这个词序列属于不同类别的概率.序列中的词和词组组成特征向量,特征向量通过线性变换映射到中间层,中间层再映射到标签.fastText 在预测标签时使用了非线性激活函数,但在中间层不使用非线性激活函数.fastText 模型架构和 Word2Vec 中的 CBOW 模型很类似.不同之处在于,fastText 预测标签,而 CBOW 模型预测中间词. fasttext结构 xi $X_i$: 一个句子的特征,初始值为随机生成(也可以采用

https://www.tensorflow.org/guide/custom_estimators?hl=zh-cn 创建自定义 Estimator 本文档介绍了自定义 Estimator.具体而言,本文档介绍了如何创建自定义 Estimator 来模拟预创建的 Estimator DNNClassifier 在解决鸢尾花问题时的行为.要详细了解鸢尾花问题,请参阅预创建的 Estimator 这一章. 要下载和访问示例代码,请执行以下两个命令: git clone https://github