简介
在这个挑战中,你将使用预训练模型为样本数量有限的数据集训练一个分类模型。你将合并由三个预训练模型提取的特征向量,并使用它们来训练一个分类模型。然后,你将使用训练好的模型预测测试数据集中样本的标签,并生成一个结果文件。该挑战要求在测试数据集上达到 95% 的准确率。
在本项目中,你将学习如何整合来自多个预训练深度学习模型的特征向量,并训练一个简单的逻辑回归模型以对测试数据集进行预测。
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在这个挑战中,你将使用预训练模型为样本数量有限的数据集训练一个分类模型。你将合并由三个预训练模型提取的特征向量,并使用它们来训练一个分类模型。然后,你将使用训练好的模型预测测试数据集中样本的标签,并生成一个结果文件。该挑战要求在测试数据集上达到 95% 的准确率。