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在少样本学习中常用的架构是什么?
Zero-shot learning (ZSL) 与传统学习方法相比具有显着优势,主要是通过其处理看不见的类的能力并减少对大量标记数据的需求。在传统的机器学习中,模型是在一组特定的类上训练的,并且需要为每个类标记示例。如果出现新的类,开发人
Amazon Go是如何实现计算机视觉的?
FreeSurfer皮层下训练集是从手动注释的脑MRI扫描得出的。放射科专家分割皮质下结构,如海马和杏仁核,以创建高质量的标签。这些注释构成了训练模型的基本事实。
FreeSurfer使用这些标记的数据集来训练其算法,该算法在新的MRI扫
BERT是什么,它为什么受欢迎?
交叉验证是一种用于通过将数据集分成多个子集来评估NLP模型的鲁棒性和概括性的技术。最常用的方法是k-fold交叉验证,将数据集分成k个相等的部分 (折叠)。该模型在k-1折叠上训练,并在剩余折叠上验证,重复该过程k次。所有折叠的平均性能提供