百度ERNIE2.0强势发布！
PaddlePaddle多机分布式训练优势，利用79亿tokens训练数据（约1/4的XLNet数据）和64张V100 (约1/8...
防止过拟合的方法有哪些
表现不佳。 2、更多的数据进行训练用更多相关数据训练模型有助于更好地识别信号，避免将噪声作为信号。如果我们没有更多的标签数据，也可以使用数据...
【评论观点抽取定制化】详细使用方法
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评论观点抽取的定制化的使用流程为：1.登录控制台——2.创建/选择应用——3.选择行业垂类并上传词表...
季度回馈~精选项目作者看过来！
保温杯+U盘
第三名：100元京东卡
彩蛋
除了上述礼品，所有参与评选的精选项目作者都有机会获得AI Studio GPU免排队特权（一个月...
dropout为什么能防止过拟合
¶dropout具有随机性，使得网络在每次迭代中dropout的神经元不同，因此，可以将神经元之间复杂的联系降低，使得学习到的网络更加鲁棒。且使得优化过程中，可能会避免参数在局部最优处震荡，提高性能。...
在java上使用人脸对比api出错
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@Autowired private DoctorService doctorService;
/** * 用于登录时根据用户名查询出相应照片路径，进行登...
【应用方案】智能问答方言答复
开心的莫过于“老乡见老乡”了。此外，也有歌词唱到“零零后的同学 你不会说方言”：普通话的普及，的确大大方便了人们的交流，但是也不可避免的造成了...
飞桨复现TPN心得
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#### 2. BatchNorm层的使用小技巧
一般在一个网络中BatchNorm层的初始化方式相对固定，为了做到在自定义初始化方式的同时，避免...
