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TensorFlow2 开发指南 | 02 回归问题之汽车燃油效率预测
这个专栏我将分享我的 TensorFlow2 学习过程，力争打造一个的轻松而高效的TensorFlow2入门学习教程，想学习的小伙伴可以关注我的动态！我们一起学...
AI菌 2023-01-02
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【云+社区年度征文】浅谈 TensorFlow.js 在前端的工程化应用
Google 推出 TensorFlow.js 已有多年，JavaScript 也不知不觉成为了世界上最好的语言。相信对于大多数没接触过机器学习的前端工程师来说...
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【云+社区年度征文】tensorflow2 tfrecorddataset+estimator 训练预测加载全流程概述
本文主要记录切换项目至TF2.0+后使用TFRecordDataset保存训练数据与使用estimator建模及后续的模型或者checkpoint加载使用预测的...
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TinyML-5:TFLite Quantization背后的运行机制
上一篇文章描述了为什么quantization 量化的int8足够运行推理，以及Quantization量化对TinyML的重要性，但是没有深入说明Quanti...
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Embedding 背景 发展 生成方法 在推荐中的应用
随着深度学习在工业届不断火热，Embedding技术便作为“基本操作”广泛应用于推荐、广告、搜索等互联网核心领域中。Embedding作为深度学习的热门研究方向...
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使用transformer BERT预训练模型进行文本分类 及Fine-tuning
Bert 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformers（Bert）。和 ELMo 不同...
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Bert不完全手册3. Bert训练策略优化！RoBERTa & SpanBERT
之前看过一条评论说Bert提出了很好的双向语言模型的预训练以及下游迁移的框架，但是它提出的各种训练方式槽点较多，或多或少都有优化的空间。这一章就训练方案的改良，...
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Bert不完全手册5. 推理提速？训练提速!内存压缩！Albert
Albert是A Lite Bert的缩写，确实Albert通过词向量矩阵分解，以及transformer block的参数共享，大大降低了Bert的参数量级。...
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小样本利器1.半监督一致性正则 Temporal Ensemble & Mean Teacher代码实现
这个系列我们用现实中经常碰到的小样本问题来串联半监督，文本对抗，文本增强等模型优化方案。小样本的核心在于如何在有限的标注样本上，最大化模型的泛化能力，让模型对u...
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小样本利器2.文本对抗+半监督 FGSM & VAT & FGM代码实现
上一章我们聊了聊通过一致性正则的半监督方案，使用大量的未标注样本来提升小样本模型的泛化能力。这一章我们结合FGSM，FGM，VAT看下如何使用对抗训练，以及对抗...
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