摘要：介绍带噪学习领域前沿方法，解决不完美场景下的神经网络优化策略，旨在提升模型性能。 Introduction： 神经网络的成功建立在大量的干净数据和很深的网络模型基础上。但是在现实场景中数据和模型往往不会特别理想，比如数据层面有误标记的情况，像小狗被标注成狼，而且实际的业务场景讲究时效性，神经网络的层数不能特别深。我们尝试不断迭代数据和模型缺陷情况下神经网络的有效训练方法，通过noisy label learning技术，解决...
原文链接：http://tecdat.cn/?p=8640 介绍 在本文中，我们将看到如何开发具有多个输出的文本分类模型。我们将开发一个文本分类模型，该模型可分析文本注释并预测与该注释关联的多个标签。多标签分类问题实际上是多个输出模型的子集。在本文结尾，您将能够对数据执行多标签文本分类。 数据集 数据集包含来自Wikipedia对话页编辑的评论。 评论可以属于所有这些类别，也可以属于这些类别的子集，这使其成为多标签分类问题。 将...