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基于生成对抗网络数据扩充策略的滑坡识别方法及装置.pdf
权利要求书3页说明书11页附图3页CN1166123831.一种基于生成对抗网络数据扩充策略的滑坡识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多源数据集并进行预处理后，提取滑坡致灾因子，对滑坡致灾因子进行预处理、滑坡标签制作后，构建滑坡样...
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如何给ai喂数据？创业仆
1. 标注数据集：将数据标记成特定的类别或属性信息，以便AI可以学习和理解。
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数据集
抽取中药药品说明书中的关键信息可以帮助扩充中医药药品知识库。JSON 中医文献问题生成数据集TCM-QG 本数据集来自天池中医药问题生成大赛：https://tianchi.aliyun.com/competi...
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总结 62 种在深度学习中的数据增强方式
或使用深度学习模型在原始数据的潜在空间(latent space)中生成新数据点从而人为的扩充新的数据集这里我们需要区分两个概念，即增强数据和合成数据》合成数据指在不使用真实世界图像的情况下...
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“半监督”“自监督”怎么用？算法深度剖析与实战分享
Facebook 在 2019 年曾利用十亿级别无标签数据进行自训练[3]，算法效果达到了 SOTA 水平，以此为代表的 Pseudo-Label 方法优化方向大多是扩充无标签数据集的规模。Motivation： 对 Pseudo-Label...
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图解机器学习的常见算法
1、扫描整个数据集，找到任意一个核心点，对该核心点进行扩充。扩充的方法是寻找从该核心点出发的所有密度相连的数据点（注意是密度相连）。
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如何制作像mnist，CIFAR
混合的国家标准和技术(简称 MNIST)由红外研究员，作为基准来比较不同的红外算法创建数据集。其基本思想是如果你有你想要测试红外的算法或软件的系统，可以运行您的算法或系统针对 MNIST 的数据集和比较您的结果与其他系统以前发...
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图解机器学习的常见算法
1、扫描整个数据集，找到任意一个核心点，对该核心点进行扩充。扩充的方法是寻找从该核心点出发的所有密度相连的数据点（注意是密度相连）。
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调试手段介绍
所以防止过拟合，就是要减小方差。（偏差、方差、贝叶斯误差） 防止过拟合的方法 从源头上，扩充数据集，收集更多的数据或者采用数据增强的方法。 对于模型参数的处理方法，采用L1, L2正...
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