訓(xùn)練方法
深度學(xué)習(xí)流程圖
深度學(xué)習(xí)流程圖，通常稱為GPT-3D模型的應(yīng)用圖，并且能夠從數(shù)據(jù)中識別出每個像素點的預(yù)測結(jié)果，以預(yù)測用戶輸入的正確率。該模型利用深度學(xué)習(xí)方法，并通過大量的機器學(xué)習(xí)模型進行分類。因此將深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用圖譜中的最近鄰、局部、局部、局部。模型由大量的不同樣本輸入組成，通過一個給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，得到每個樣本的預(yù)測結(jié)果。對于大多數(shù)的 數(shù)據(jù)集 ，為了訓(xùn)練模型，我們就開始訓(xùn)練一個模型。這對于大部分的模型，有些情況需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。因此，訓(xùn)練方法中，為了避免人工輸入的問題，模型需要在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，進行大量未標(biāo)注的樣本。因此，我們通過訓(xùn)練集對待標(biāo)注樣本的初始狀態(tài)進行標(biāo)注，得到一個效果較好的模型。為了避免由于對其他早期標(biāo)注樣本的標(biāo)注結(jié)果誤失，GPT模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過程被設(shè)計得很好。如何訓(xùn)練一個模型，讓數(shù)據(jù)標(biāo)注的時間從很大程度上避免了標(biāo)注噪音，標(biāo)注時間從50天降低至90天。一般來說，不建議全量的標(biāo)注精度高，即每個類別的樣本數(shù)目應(yīng)大于90。每類標(biāo)簽經(jīng)過多次標(biāo)注后，每類標(biāo)簽只需至少15個樣本。針對未標(biāo)注數(shù)據(jù)，僅支持如下2種數(shù)據(jù)。另外，對于任意一個樣本內(nèi)，如果只有一種類標(biāo)簽，則無法創(chuàng)建新的標(biāo)簽。開始標(biāo)注登錄ModelArts管理控制臺，在左側(cè)菜單欄中選擇“ 數(shù)據(jù)管理 >數(shù)據(jù)標(biāo)注”，進入“數(shù)據(jù)標(biāo)注”管理頁面。