2021 年 5月 16 日随笔档案 - jasonzhangxianrong

2021年5月16日

摘要：一、准备数据集 models\esim_model\my_dataset.py import torch.utils.data as data class MyDataset(data.Dataset): def __init__(self, texta, textb, label): self.t 阅读全文

posted @ 2021-05-16 14:13 jasonzhangxianrong 阅读(991) 评论(3) 推荐(0)

NLP（十四）：Simple-Transformers—用BERT，RoBERTa，XLNet，XLM和DistilBERT文本分类

摘要： https://zhuanlan.zhihu.com/p/87760325 https://zhuanlan.zhihu.com/p/89232880 一、前言 Simple Transformers是Hugging Face在的Transformers库的基础上构建的。 Hugging Face 阅读全文

posted @ 2021-05-16 03:55 jasonzhangxianrong 阅读(1299) 评论(0) 推荐(0)

NLP(十三)：word2vec和siamese-LSTM结合计算文本相似度

摘要：一、定义数据加载 my_dataset.py import torch.utils.data as data class MyDataset(data.Dataset): def __init__(self, texta, textb, label): self.texta = texta self 阅读全文

posted @ 2021-05-16 03:30 jasonzhangxianrong 阅读(813) 评论(0) 推荐(0)

(七)详解pytorch中的交叉熵损失函数nn.BCELoss()、nn.BCELossWithLogits()，二分类任务如何定义损失函数，如何计算准确率、如何预测

摘要：最近在做交叉熵的魔改，所以需要好好了解下交叉熵，遂有此文。关于交叉熵的定义请自行百度，相信点进来的你对其基本概念不陌生。本文将结合PyTorch，介绍离散形式的交叉熵在二分类以及多分类中的应用。注意，本文出现的二分类交叉熵和多分类交叉熵，本质上都是一个东西，二分类交叉熵可以看作是多分类交叉熵的一阅读全文

posted @ 2021-05-16 02:51 jasonzhangxianrong 阅读(35830) 评论(2) 推荐(2)

公告