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以下文章來源于GiantPandaCV ，作者劉慶龍一、正負樣本的概念目前，許多人在看相關(guān)目標檢測的論文時，常常誤以為正樣本就是我們手動標注的GT（ground truth），這個理解是錯誤的，正確的理解是這樣的： 首先，正樣本是想要檢測的目標，比如檢測人臉時，人臉是正樣本，非人臉則是負樣本，比如旁邊的窗戶、紅綠
DSSM召回的樣本中： 正樣本就是曝光給用戶并且用戶點擊的item；負樣本：其實常見錯誤是直接使用曝光并且沒被user點擊的item，但是會導(dǎo)致SSB（sample selection bias）樣本選擇偏差問題——因為召回在線時時從全量候選item中召回，而不是從有曝光的item中召回。
化與大型函數(shù)族結(jié)合的力量。純粹的線性模型，如邏輯回歸，由于它們被限制為線性而無法抵抗對抗樣本。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)⒑瘮?shù)從接近線性轉(zhuǎn)化為局部近似恒定，從而可以靈活地捕獲到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的線性趨勢同時學(xué)習(xí)抵抗局部擾動。
對抗樣本也提供了一種實現(xiàn)半監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法。在與數(shù)據(jù)集中的標簽不相關(guān)聯(lián)的點 x 處，模型本身為其分配一些標簽 yˆ。模型的標記 yˆ 未必是真正的標簽，但如果模型是高品質(zhì)的，那么 yˆ 提供正確標簽的可能性很大。我們可以搜索一個對抗樣本 x′，導(dǎo)致分類器輸出一個標簽 y′ 且 y′
通過該分配策略就可以將不同大小的GT分配到最合適的預(yù)測層進行學(xué)習(xí)。 2、確定正負樣本區(qū)域。 對于每一層feature map，設(shè)定一個以GT中心為圓心，固定半徑的圓，如果像素落在該圓內(nèi)，則標記為positive樣本，否則為negative。 具體實現(xiàn)：通過center_samp
作者劉慶龍 二、為什么要進行正負樣本采樣？需要處理好正負樣本不平衡問題：在ROI、RPN等過程中，整個圖像中正樣本區(qū)域少，大部分是負樣本[^2]。提高網(wǎng)絡(luò)收斂速度和精度：對于目標檢測算法，主要需要關(guān)注的是對應(yīng)著真實物體的 正樣本 ，在訓(xùn)練時會根據(jù)其loss來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。相比之下， 負樣本對應(yīng)著圖像
深度學(xué)習(xí)模型被證明存在脆弱性并容易遭到對抗樣本的攻擊,但目前對于對抗樣本的研究主要集中在計算機視覺領(lǐng) 域而忽略了自然語言處理模型的安全問題.針對自然語言處理領(lǐng)域同樣面臨對抗樣本的風(fēng)險,在闡明對抗樣本相關(guān)概念的基 礎(chǔ)上,文中首先對基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理模型的復(fù)雜結(jié)構(gòu)、難以探知的
在現(xiàn)實生活中，由于某些目標類別的稀缺或特殊的標簽成本，很難收集到足夠的標簽數(shù)據(jù)。因此，現(xiàn)代目標檢測器需要具備從少量甚至零標記數(shù)據(jù)中檢測目標的能力，并將少樣本和零樣本學(xué)習(xí)引入到目標檢測中。少樣本學(xué)習(xí)的目的是從少量標記樣本中學(xué)習(xí)泛化模型。在過去的幾年里，針對少樣本學(xué)習(xí)提出了很多方法
獲取與標注是十分困難的，近年來小樣本學(xué)習(xí)逐漸成為當前的熱點研究問題。本文從小樣本學(xué)習(xí)定義，當前主流方法以及小樣本學(xué)習(xí)的前沿方向三個角度，對小樣本學(xué)習(xí)進行全面的分析。1. 小樣本學(xué)習(xí)定義 小樣本學(xué)習(xí)主要研究如何通過少量樣本學(xué)習(xí)識別模型。目前學(xué)術(shù)界普遍研究的是N-way
事和金融領(lǐng)域）沒有條件獲取足夠的帶標簽的訓(xùn)練樣本，因此，如何使得一個機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠從非常少量的樣本中高效地學(xué)習(xí)和推廣其認知能力，成為許多機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)研究人員迫切期待實現(xiàn)的藍圖。 從高層的角度來看，研究小樣本學(xué)習(xí)（FSL）的理論和實踐意義主要來自三個方面：首
該策略通過將每個樣本轉(zhuǎn)換為幾個有一定變化的樣本來增廣訓(xùn)練集的樣本數(shù)。但是，目前為止變換訓(xùn)練集的方法只適用于圖像。 人工規(guī)則（Handcrafted Rule）：在圖像識別任務(wù)中，使用手工制作的規(guī)則變換原始樣本作為預(yù)處理程序，例如、翻轉(zhuǎn)、剪切、縮放、反射、裁剪和旋轉(zhuǎn)。 學(xué)習(xí)規(guī)則（Learned
批量刪除樣本 根據(jù)樣本的ID列表批量刪除數(shù)據(jù)集中的樣本。 dataset.delete_samples(samples) 示例代碼 批量刪除數(shù)據(jù)集中的樣本 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import
查詢樣本列表 查詢數(shù)據(jù)集的樣本列表，不支持表格類型數(shù)據(jù)集。 dataset.list_samples(version_id=None, offset=None, limit=None) 示例代碼 示例一：查詢數(shù)據(jù)集樣本列表 from modelarts.session import
樣本對齊 單擊右下角的下一步進入“樣本對齊”頁面，這一步是為了進行樣本的碰撞，過濾出共有的數(shù)據(jù)交集，作為后續(xù)步驟的輸入。企業(yè)A需要選擇雙方的樣本對齊字段，并單擊“對齊”按鈕執(zhí)行樣本對齊。執(zhí)行完成后會在下方展示對齊后的數(shù)據(jù)量及對齊結(jié)果路徑。 父主題： 使用TICS可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)進行聯(lián)邦建模
查詢單個樣本詳情 根據(jù)樣本ID查詢數(shù)據(jù)集中指定樣本的詳細信息。 dataset.get_sample_info(sample_id) 示例代碼 根據(jù)ID查詢數(shù)據(jù)集中樣本的詳細信息 from modelarts.session import Session from modelarts
的數(shù)據(jù)碰撞后的正負樣本總數(shù)，正負樣本總數(shù)相加即為雙方共有數(shù)據(jù)的總數(shù)。 select sum( case when i.label > 0 then 1 else 0 end ) as positive_count, sum(
12：圖像中目標框的面積標準差與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。 13：圖像中目標框的高寬比與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。 14：圖像中目標框的面積占比與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。 15：圖像中目標框的邊緣化程度與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。 16：圖像中目標框
查詢樣本對齊結(jié)果 功能介紹 查詢樣本對齊結(jié)果 調(diào)用方法 請參見如何調(diào)用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/sample-alignment-result 表1 路徑參數(shù)
練樣本”或“學(xué)習(xí)案例樣本”頁簽，單擊樣本下方的/。 單個下載樣本：在“樣本庫”、“AI訓(xùn)練樣本”或“學(xué)習(xí)案例樣本”頁簽，單擊樣本下方的或單擊樣本，在樣本詳情頁面單擊樣本中的 按任務(wù)歸類 單擊對應(yīng)的“采集樣本數(shù)量”、“AI訓(xùn)練樣本數(shù)”或“學(xué)習(xí)案例樣本數(shù)”列的數(shù)值，“可以進入到樣本清單明細頁面，查看當前的樣本明細
批量更新樣本標簽 功能介紹 批量更新樣本標簽，包括添加、修改和刪除樣本標簽。當請求體中單個樣本的“labels”參數(shù)傳空列表時，表示刪除該樣本的標簽。 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口，支持自動認證鑒權(quán)。API Explorer可以自動生成SDK代碼示例，并提供SDK代碼示例調(diào)試功能。
