训练集

抓住训练集中真正有用的样本，提升模型整体性能！ 7

知行编程网 人工智能前沿 2年前 (2022-02-15) 10 0

在任务中寻找到真正有用的训练样本，可以说一直是机器学习研究者们共同的诉求。毕竟，找到了真正有用的训练样本，排除掉训练样本中的杂质，无论最终是提升训练模型的效率，还是提升了模型最终的测试性能，其意义都是非凡的。因此，相似的研究早在我们还要做特征工程的时期就已经层出不穷。 而到了 DNN 时代，在做任务的我们不需要人工特征工程了，DNN 模型直接用表示学习把“特征”安排的明明白白，数据就成了黑盒。不过...