介绍
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。
这是一个挑战(Challenge),与实验(Lab)不同,你需要独立完成挑战任务,而不是按照实验的步骤学习。挑战通常有一点难度。如果你觉得困难,可以与 Labby 讨论或查看解决方案。
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。
教师