作者查詢 / st1009
作者 st1009 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共309則
限定看板:DataScience
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18F推: 有個語言叫Python我覺得她很可愛05/13 09:16
26F推: 是說學Python後,C還是要學,java就算了...05/13 23:58
1F推: 可以用新資料繼續train05/09 17:21
2F→: 要改的話,可以選則重train或把以前的當pre-train model05/09 17:22
13F推: batch跟你要做的比較接近05/10 09:58
14F推: transfer是用在目標資料太少,所以用非domain的資料輔助05/10 09:59
2F推: bert不是google幫你調好參數的transformer嗎?05/05 16:31
5F推: Bert是個被訓練好的encoder,所以使用時可以不用訓練就可05/05 20:18
6F→: 以達到不錯的效果,你可以接在你自己的模型前面然後再進行05/05 20:19
7F→: fine tune(訓練)讓他對於你現行任務擬合度更高05/05 20:20
8F→: 手刻bert我覺得意義不會太大,因為你沒有Google的資源05/05 20:21
3F推: 簡體字翻譯翻譯應該可以用吧(?04/30 13:20
2F→: 板規有寫如何附上自己的code, 看一下吧,不然只能水晶球了04/15 15:38
1F→: 我先說,我沒跑過YOLO,所以我說的可能有錯,不過我猜某些04/03 00:07
2F→: 東西ML應該是共同的吧,加速就看調大batch或者用更好的GPU04/03 00:07
3F→: ,如果只是測試可以考慮用小一點的Data,收斂也比較快。04/03 00:07
4F推: 2.我想是因為單個比較偏頗吧,但是如果目標符合還是能用04/03 00:09
5F推: 3.我是看lose沒有明顯變化就是收斂了04/03 00:12
27F推: ctrl+y可以刪除多餘的綠色行,注意不要刪到推文就好04/04 14:00
39F推: 綠色行就是編輯完之後出現的紀錄行,其實不刪也可以04/07 21:57
40F→: 我是在說PTT的功能04/07 21:58
1F推: Q1或許可以訓練cnn試看看03/21 15:24
8F推: 就把圖跟Lable餵進去,訓練的起來就是可以了,不行的話就03/22 18:37
10F推: 請問樓樓上那張圖可以用文字內容寄給我嘛?03/07 17:20
4F推: 好文推推03/05 21:01
1F推: 個人經驗,較大指的是參數量02/29 19:46