这几天在看有关ABSA论文的代码，而代码跑出来的结果除了有输出loss的值以外还有一个acc的值和一个F1的值。查看了网上对于一些博客以后，对于模型的这三个评价指标有了一个新的认识，因此在这里我写出了自己的认识。1.混淆矩阵提到召回率，准确率，精确率和F1值，我就不得不提一下什么叫做混淆矩阵。混淆矩阵说简单一点就是一个矩阵。一个什么样的矩阵呢？一个关于预测值和真实值得一个矩阵。（Tips：为了方便理解，下面会以一个二分类问题作为讲解）这个句子的情感是不是积极的实际值（1：积极，0：不积极）预测结果是否正确你是sb啊！01×你是sb吧！00√你是sb吗？00√你真棒啊！11√你真棒棒！11√你可
这几天在看有关ABSA论文的代码，而代码跑出来的结果除了有输出loss的值以外还有一个acc的值和一个F1的值。查看了网上对于一些博客以后，对于模型的这三个评价指标有了一个新的认识，因此在这里我写出了自己的认识。1.混淆矩阵提到召回率，准确率，精确率和F1值，我就不得不提一下什么叫做混淆矩阵。混淆矩阵说简单一点就是一个矩阵。一个什么样的矩阵呢？一个关于预测值和真实值得一个矩阵。（Tips：为了方便理解，下面会以一个二分类问题作为讲解）这个句子的情感是不是积极的实际值（1：积极，0：不积极）预测结果是否正确你是sb啊！01×你是sb吧！00√你是sb吗？00√你真棒啊！11√你真棒棒！11√你可
CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training）:利用文本的监督信号训练一个迁移能力强的视觉预训练模型通过对比学习,训练得到图片和文本的相似度,传闻使用4亿个配对的数据和文本来进行训练,不标注直接爬取的注意:由于训练数据基本都是英文,对英文支持的比较好用途:CLIP主要是用来做图片分类(计算图片和文本的相似度(关联度)),也可以辅助做GAN,检测,分割,检索等等以往我们训练一个猫狗分类模型，换一个线条猫，点云猫，油画猫，穿着奇装异服的猫，分类网络很难还认识，但是现在只要加上一个CLIP，模型马上就被扩展了.CLIP是如何训练的:CLIP是如何进行推理的:可
CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training）:利用文本的监督信号训练一个迁移能力强的视觉预训练模型通过对比学习,训练得到图片和文本的相似度,传闻使用4亿个配对的数据和文本来进行训练,不标注直接爬取的注意:由于训练数据基本都是英文,对英文支持的比较好用途:CLIP主要是用来做图片分类(计算图片和文本的相似度(关联度)),也可以辅助做GAN,检测,分割,检索等等以往我们训练一个猫狗分类模型，换一个线条猫，点云猫，油画猫，穿着奇装异服的猫，分类网络很难还认识，但是现在只要加上一个CLIP，模型马上就被扩展了.CLIP是如何训练的:CLIP是如何进行推理的:可
其中，Transformer和BERT来自Google，GPT系列【GPT、GPT-1、GPT-2、GPT-3、ChatGPT、GPT-4】来自OpenAI。GPTPaper名为ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training
其中，Transformer和BERT来自Google，GPT系列【GPT、GPT-1、GPT-2、GPT-3、ChatGPT、GPT-4】来自OpenAI。GPTPaper名为ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training
题目列表A.ABBAE.ElvisPresleyG.BiologicalSoftwareUtilitiesJ.BurnishedSecurityUpdatesA.ABBA题意：就是问你一个矩阵能由几个行向量表示出来Solution其实就是求矩阵的秩，但是会被卡精度（被卡了好几发），直接抄个矩阵求秩的板子就AC了Code#defineCLR(x)memset(x,0,sizeof(x))//定义宏usingnamespacestd;doublemat[300][300];//定义矩阵intr,c;intcmp(doublex,doubley){doublev=x-y;if(v>1e-1)retu
题目列表A.ABBAE.ElvisPresleyG.BiologicalSoftwareUtilitiesJ.BurnishedSecurityUpdatesA.ABBA题意：就是问你一个矩阵能由几个行向量表示出来Solution其实就是求矩阵的秩，但是会被卡精度（被卡了好几发），直接抄个矩阵求秩的板子就AC了Code#defineCLR(x)memset(x,0,sizeof(x))//定义宏usingnamespacestd;doublemat[300][300];//定义矩阵intr,c;intcmp(doublex,doubley){doublev=x-y;if(v>1e-1)retu
原文：https://www.cnblogs.com/Twobox/p/16791412.html熵熵：表述一个概率分布的不确定性。例如一个不倒翁和一个魔方抛到地上，看他们平稳后状态。很明显，魔方可能有6种状态，而不倒翁很大可能就一个状态，那么我们说在这种情况下，不倒翁的确定性高于魔方。也就是魔方的熵大于另外一个。那么我看表达式：\(H(p)=-\sum_i^nP_ilogP_i\)很明显，当p的概率是0或1时，没有不确定性，熵值为0。当为0.5时，熵最大，最不确定。相对熵https://zhuanlan.zhihu.com/p/372835186zui两个分布相似度的一种度量定义：性质：D(
原文：https://www.cnblogs.com/Twobox/p/16791412.html熵熵：表述一个概率分布的不确定性。例如一个不倒翁和一个魔方抛到地上，看他们平稳后状态。很明显，魔方可能有6种状态，而不倒翁很大可能就一个状态，那么我们说在这种情况下，不倒翁的确定性高于魔方。也就是魔方的熵大于另外一个。那么我看表达式：\(H(p)=-\sum_i^nP_ilogP_i\)很明显，当p的概率是0或1时，没有不确定性，熵值为0。当为0.5时，熵最大，最不确定。相对熵https://zhuanlan.zhihu.com/p/372835186zui两个分布相似度的一种度量定义：性质：D(
