当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别. 对于不平衡的训练集非常有效。
BN，Batch Normalization，就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相近的分布。
我们知道在分布式数据并行多卡训练的时候，BatchNorm 的计算过程（统计均值和方差）在进程之间是独立的，也就是每个进程只能看到本地 GlobalBatchSize / NumGpu 大小的数据。...
ApexClass中做成用于传递参数的内部类【UpdateOpportunityRequest】，引数必须指定成【InvocableVariable】
MindSpore给大家提供了很多算子进行使用，今天给大家简单介绍下常用的一些算子使用时需要注意的内容。
每天给你送来NLP技术干货！----©作者 | 高超尘单位 | 中国科学院信息工程研究所来源 | 开放知识图谱来自 | PaperWeekly论文标题：ESimCSE: Enhanced Sample Building Method for Contrastive Learning of Unsupe......
setState() 将对组件 state 的更改排入队列批量推迟更新，并通知 React 需要使用更新后的 state 重新渲染此组件及其子组件。其实setState实际上不是异步，只是代码执行顺序不同，有了异步的感觉。...
深度学习捷报连连、声名鹊起，随机梯度下降成了训练深度网络的主流方法。尽管随机梯度下降法对于训练深度网络简单高效，但是它有个毛病，就是需要我们人为的去选择参数，比如学习率、参数初始化、权重衰减系数、Drop out比例...
在这部分中您将重点两剩余部分的游戏 — — 重写Update 和 Draw 功能。有些大大可能看过相关微软的训练包，我这里主要是帮一些初学者。希望各位大大包含，毕竟文章发出来还是有工作量的。大家觉得有用就好，要是没有耽误时...
文本数据在处理的时候，由于各样本的长度并不一样，有的句子长有的句子短。抛开动态图、静态图模型的差异，由于需要进行矩阵运算，句长需要是等长的才可以，这就需要padding操作。padding一般是用最长的句子长度为最大长度，然后...
