có nhiều cách để tăng độ chính xác của mô hình, đầu tiên bạn phải kiểm tra những sample mà model đã dự đoán sai trên tập val , nếu label của sample đó đúng thì bạn tiến hành kiểm tra xem câu đó có phải là trường hợp khó và dễ nhập nhằng giữa 2 class không , nếu nó là trường hợp khó và dễ nhập nhằng thì bạn nên thiết kế lại model cho phù hợp với những trường hợp khó đó ( có thể dùng ensemble model) . Còn nếu câu đó dễ dàng có thể phân chia 2 class thì lúc này model của bạn đang bị tối ưu theo nhầm hướng , nguyên nhân có thể là do dữ liệu trainning có vấn đề hoặc overfitting hoặc model vẫn chưa hội tụ đủ tốt. Việc phải làm là kiểm tra xem output của model (output của lớp softmax của class nó dự đoán sai) là bao nhiêu , nếu giá trị này quá lớn (thường > 0.8) thì vấn đề là do model của bạn đang hiểu nhầm mục tiêu của bài toán do dữ liệu training có vấn đề (có thể do dữ liệu sai hoặc do unbalance dữ liệu , có thể xem xét dùng những loss cho unbalance data) còn nếu nó ở mức giữa 0.4-0.6 thì là model của bạn đang phân vân về kết quả , nguyên nhân là do model chưa hội tụ đủ tốt hoặc nó đã overfitting , lúc này thì phải sử dụng những phương pháp chống overfitting hoặc underfiting. nếu bạn fine tune bert cnn thì mình nghĩ là bạn nên để 1 learning rate đủ nhỏ (hoặc frozen pre train weigth lại) cho pre train model và 1 learning rate phù hợp cho những layer cuối của bộ phân loại
Mình dùng Hostinger. làm theo cách trên thì chưa được
Mình đi search một chút, đọc một bài trên Medium..
Thì bài đó chỉ là thêm một bản ghi CNAME | www | <YOUR>.github.io
Thì mới thành công..
Hi vọng comment này giúp được ai đó..
cho em hỏi chút, em có 1 cluster gồm 4 node (1 master - 3 slave), khi tạo ra 1 statefulSet gồm 3 pod. em muốn biết khi một "NODE" chứa 1 pod statefulset bị down - lúc ấy cluster sẽ handle pod nằm trong node bị down ấy như thế nào ạ
THẢO LUẬN
Bài viết của ad rất hay và dễ hiểu ạ. Mong ad có thể tiếp tục ra nhiều hơn để giúp ích cho bọn em
có nhiều cách để tăng độ chính xác của mô hình, đầu tiên bạn phải kiểm tra những sample mà model đã dự đoán sai trên tập val , nếu label của sample đó đúng thì bạn tiến hành kiểm tra xem câu đó có phải là trường hợp khó và dễ nhập nhằng giữa 2 class không , nếu nó là trường hợp khó và dễ nhập nhằng thì bạn nên thiết kế lại model cho phù hợp với những trường hợp khó đó ( có thể dùng ensemble model) . Còn nếu câu đó dễ dàng có thể phân chia 2 class thì lúc này model của bạn đang bị tối ưu theo nhầm hướng , nguyên nhân có thể là do dữ liệu trainning có vấn đề hoặc overfitting hoặc model vẫn chưa hội tụ đủ tốt. Việc phải làm là kiểm tra xem output của model (output của lớp softmax của class nó dự đoán sai) là bao nhiêu , nếu giá trị này quá lớn (thường > 0.8) thì vấn đề là do model của bạn đang hiểu nhầm mục tiêu của bài toán do dữ liệu training có vấn đề (có thể do dữ liệu sai hoặc do unbalance dữ liệu , có thể xem xét dùng những loss cho unbalance data) còn nếu nó ở mức giữa 0.4-0.6 thì là model của bạn đang phân vân về kết quả , nguyên nhân là do model chưa hội tụ đủ tốt hoặc nó đã overfitting , lúc này thì phải sử dụng những phương pháp chống overfitting hoặc underfiting. nếu bạn fine tune bert cnn thì mình nghĩ là bạn nên để 1 learning rate đủ nhỏ (hoặc frozen pre train weigth lại) cho pre train model và 1 learning rate phù hợp cho những layer cuối của bộ phân loại
Bạn ơi mấy cái công thức viết sai hết rồi. Bạn copy từ chỗ nào đó thì check lại.
Tất cả đều có. Nhưng tại sao Viblo cần ý kiến thay đổi, vì mong muốn nó thân thiện, dễ vào tay với tất cả mọi người.
bài viết và ví dụ rất dễ hiểu với người lần đầu tìm hiểu linux như mình, thanks
ở mục 1 bác có thể setup để chế độ bài viết mới ở trong phần settings của viblo nhé

OK
cho mình hỏi sao trên kia export 2 lần addTaskAsync vậy ạ?
bài viết cho sự chất lượng
với cả là cho mình hỏi fetchJobDetail nó đang là 1 action ở trên sao lại dùng await services.fetchJobDetail(jobId) vậy ạ?
Có thể giải thích thêm về tệp webpack.config.js này hoạt động như nào được không, nếu tôi muốn multi-config thì sẽ như nào.
@benkyou note câu này của a nhé "thì khả năng cao là do e đang mount toàn bộ source từ bên ngoài vào, nên nó ăn theo permission bên ngoài"
lúc chạy container lên, thì e có mount source code từ ngoài vào ko, nếu làm như bài a hướng dẫn thì có, thì nó sẽ lấy theo permission từ phía ngoài.
để test xem cấu hình DOckerfile của e có ok hay ko, thì e bỏ mount volume (ở docker-compose.yml) ra nhé, sau đó chạy lên và exec vào e sẽ thấy
Mình dùng Hostinger. làm theo cách trên thì chưa được Mình đi search một chút, đọc một bài trên Medium.. Thì bài đó chỉ là thêm một bản ghi CNAME | www | <YOUR>.github.io Thì mới thành công.. Hi vọng comment này giúp được ai đó..
@maitrungduc1410 e thử đổi theo cách này, nhưng lúc check lại nó vẫn ko chown đc, quyền vẫn là root ạ..
A xem giúp em xem có sai gì ko ạ?
Cảm ơn bạn, mô tả sinh động dễ hiểu
cho em hỏi chút, em có 1 cluster gồm 4 node (1 master - 3 slave), khi tạo ra 1 statefulSet gồm 3 pod. em muốn biết khi một "NODE" chứa 1 pod statefulset bị down - lúc ấy cluster sẽ handle pod nằm trong node bị down ấy như thế nào ạ
hay vãi
) 2021 r vẫn thấy hợp lí
hay quá bạn ơi. 10 điểm
hay quá anh ơi