全部文章 學習資源 深入探討 NLP 模型的訓練技巧和應用 [NLP-Kickoff] theta 2023 年 4 月 10 日 Photo by Tranmautritam on <a href="https://www.pexels.com/photo/macbook-pro-displaying-website-version-2-on-table-285814/" rel="nofollow">Pexels.com</a> 針對模型進行評估https://colab.research.google.com/drive/1WnYVguy32aMW__omZrqZciUiSSEI_a0B?usp=sharing了解 NLP 模型在實際應用中的挑戰,例如過擬合、模型效率等loss代表甚麼overfit/ underfitF1/ precision/ recall學習 NLP 模型的常用技巧,例如超參數調整、模型融合等learning-ratebatch_sizenum_train_epochsweight_decay如何上傳模型到huggingfacerefhttps://github.com/google-research/tuning_playbook?fbclid=IwAR0dRfk5hiw80kroM19mlVlm_H3df4sw4nsKhYoHFEntYC8PkRxQnR7V61o#choosing-the-batch-size 相關 Continue Reading Previous: 實作 NLP 模型訓練和數據預處理 [NLP-Kickoff]Next: 簡單說明sklearn KNN 演算法差異 發佈留言 取消回覆發佈留言必須填寫的電子郵件地址不會公開。 必填欄位標示為 *留言 * 顯示名稱 * 電子郵件地址 * 個人網站網址 在瀏覽器中儲存顯示名稱、電子郵件地址及個人網站網址,以供下次發佈留言時使用。 Δ Related Stories 全部文章 學習資源 重點文章 Atlassian Forge:引領 AI 平台創新的無伺服器解決方案 theta 2024 年 11 月 22 日 全部文章 學習資源 重點文章 Orbital Insight:如何用地球數據解鎖無限可能 theta 2024 年 11 月 21 日 全部文章 學習資源 重點文章 資料倉庫(DWD)與一般資料庫(SQL):深入探討與實際應用案例 theta 2024 年 11 月 20 日