归档: 2021/3 | 杨程的博客

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Focal Loss——从直觉到实现问题（Why？）做机器学习分类问题，难免遇到Biased-Data-Problem，例如 CV的目标检测问题: 绝大多数检测框里都是 backgroud NLP的异常文本检测: 绝大多数文本都是 nor

2021-03-29 深度学习

转载损失函数

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Extensively Matching for Few-shot Learning Event Detection 2020 ACL《用于小样本学习事件检测的广泛匹配》(Extensively Matching for Few-shot

2021-03-27 论文阅读笔记

few shot

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本篇文章，JayJay并不想只是围绕竞赛本身谈策略，而是想和大家一起交流：无论在竞赛还是落地中，信息抽取任务的稳定提升策略有哪些？总的来看就是两点：构建一个强大的baseline，这取决于标注框架的选择；套路化的辅助策略，稳定迭代并提

2021-03-25 NLP

转载信息抽取

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L1正则化和L2正则化是控制模型复杂度和限制过拟合的常用方法。L1正则化和L2正则化之间有一些有趣的比较。我发现这些视觉上的对比和它们的解释很容易理解。 1. 为什么需要正则化？首先，让我们以线性回归为例。假设Y和一大堆其他Factor之间

2021-03-22 深度学习

面试正则化

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RNN是 Vanilla RNN $t$——time step $X$——input $h$——hidden state length of $X$ —size/dimension of input length of $h$ — no

2021-03-22 深度学习

面试 LSTM RNN GRU