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目标检测:横向理论基础
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0、体验看-正负样本匹配机制
AI大道理
2025-01-22 13:11:28
课时名称
课时知识点
0、体验看-正负样本匹配机制
《目标检测:横向理论基础》课程致力于帮助学生学习目标检测横向理论基础。常心老师将手把手从0开始解读目标检测概念、网络结构、训练和推理流程,剖析目标检测网络结构,解读每个模块为什么存在、作用是什么,包括Backbone、neck、head,剖析目标检测训练和推理中的每一个步骤为什么存在、作用是什么,包括标签分配、损失函数、优化器、NMS,捋顺目标检测具体实现的每个模块与步骤。
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0、体验看-正负样本匹配机制
课时名称课时知识点0、体验看-正负样本匹配机制《目标检测:横向理论基础》课程致力于帮助学生学习目标检测横向理论基础。常心老师将手把手从0开始解读目标检测概念、网络结构、训练和推理流程,剖析目标检测网络结构,解读每个模块为什么存在、作用是什么,包括Ba
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P202210011-KHP221122109.0YS-陈杰-对比学习在搜索排序&召回模型训练中的一种应用方法-二稿-22110
本发明提供一种模型训练方法及装置,可以从数据记录日志中,提取出第一数量的
匹配
行为记录数据;其中,各
匹配
行为记录数据均包括相对应的待
匹配
数据和标注有
样本
类别标识的至少一条反馈数据,
样本
类别标识包括正
样本
标识和负
样本
标识;按照同一
匹配
行为记录数据中正
样本
匹配
度高于负
样本
匹配
度的训练目标,利用各
匹配
行为记录数据对数据
匹配
模型进行训练;其中,正
样本
匹配
度为标注有正
样本
标识的反馈数据与待
匹配
数据的
匹配
度,负
样本
匹配
度为标注有负
样本
标识的反馈数据与待
匹配
数据的
匹配
度。本发明可以优化对数据
匹配
模型的训练效果,使得数据
匹配
模型可以
匹配
到以及向用户展示更能满足用户实际需求或更感兴趣的数据。
深度学习在360搜索广告NLP任务中的应用(22页).pdf
深度学习在360搜索广告NLP任务中的应用(22页).pdf
推荐系统主流召回方法综述1
前言:本文是我在实习期间针对当前业界的主流召回方式所做的一个综述, 由于本人水平有限,希望各位大佬在评论区多多拍砖指正, 也希望有机会和各位老师交流学习, 这是
[知乎] 首页信息流系统的框架及机器学习技术在推荐策略中的应用1
引入GBDT后用户Feed流使用时长的变化用户渗透率使用时长占比基于深度学习的推荐召回 - v1.0- 训练
样本
采集:从用户行为序列中收集用户在阅读某 Feed
全面的人头识别训练数据集:
正负
样本
分类
在人工智能(AI)领域,特别是在机器学习和深度学习的领域,训练数据集是构建有效AI模型的基石。数据集包含了大量经过组织和准备好的
样本
数据,这些数据用于训练算法模型,使其学会识别模式、做出预测或者执行决策。在人训练数据集中,我们关注的是与人类相关的数据,这些数据可以是图像、声音、文本等。人训练数据集的一个典型应用是人脸识别系统,其中图像数据是主要内容。数据集的大小、质量以及代表性对于模型的准确性和泛化能力有着直接的影响。
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