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作者 hsuchengmath 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共17則

限定看板：DataScience

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[ DataScience ]18 留言, 推噓總分: +3

作者: stayfool - 發表於 2022/11/22 15:15(3年前)

16^F推hsuchengmath: 讓bert 預測水果荔枝是不是同一類，bert應該能tr11/28 15:00

17^F→hsuchengmath: ansfer 學習到其他類別的對應預測11/28 15:00

[ DataScience ]17 留言, 推噓總分: +1

作者: tiger0105 - 發表於 2022/09/11 16:22(3年前)

12^F推hsuchengmath: 紀錄log啊，gcp應該有類似grafana的監控紀錄吧？09/12 20:05

[ DataScience ]1 留言, 推噓總分: +1

作者: qddcynthia - 發表於 2022/09/06 09:52(3年前)

1^F推hsuchengmath: 印象中 aws 的ml train兩天要10多萬09/07 00:56

[ DataScience ]3 留言, 推噓總分: +2

作者: ms0344303 - 發表於 2022/04/13 11:41(3年前)

2^F推hsuchengmath: 最彈性的作法應該還是寫個script用排程來調動，air05/01 09:35

3^F→hsuchengmath: flow之類的05/01 09:35

[ DataScience ]26 留言, 推噓總分: -2

作者: stayfool - 發表於 2022/04/24 17:25(3年前)

23^F推hsuchengmath: 可以查查contractive learning, 在同個陣列的物件05/01 05:51

24^F→hsuchengmath: 他們互為正樣本，在另一個陣列的物件他們互為負05/01 05:51

25^F→hsuchengmath: 樣本，這種訓練方式也適用於few shot learning, 就05/01 05:51

26^F→hsuchengmath: 提點到這了xdd05/01 05:51

[ DataScience ]24 留言, 推噓總分: +7

作者: lirpassmore - 發表於 2022/02/09 02:05(3年前)

22^F推hsuchengmath: 通常是拿pretrain好的bert encoder來使用，基本的be03/15 08:07

23^F→hsuchengmath: rt model的參數數量使用空間為400M, 你可以預留2G03/15 08:08

24^F→hsuchengmath: 的記憶體比較保險03/15 08:08

[ DataScience ]25 留言, 推噓總分: +5

作者: NDEJG - 發表於 2022/02/14 04:11(3年前)

22^F推hsuchengmath: 第二個問題，regression要怎麼計算bias =target lab03/15 08:01

23^F→hsuchengmath: el-mean(模型預測出來的) 計算variance=var(模型預03/15 08:01

24^F→hsuchengmath: 測出來的)03/15 08:01

25^F推hsuchengmath: 這些都是基本統計的內容，回去複習哈哈哈03/15 08:03

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