Train set/test set: We would like to point out that most prior work in unsupervised classification use both the train and test set during training. We believe this is bad practice and therefore propose to only train on the train set. The final numbers should be reported on the test set (see table 3 of our paper). This also allows us to directly compare with supervised and semi-supervised methods in the literature. We encourage future work to do the same. We observe around 2% improvement over the reported numbers when including the test set. Reproducibility: We noticed that prior work is very initialization sensitive. So, we don't think reporting a single number is therefore fair. We report our results as the mean and standard deviation over 10 runs. Please follow the instructions underneath to perform semantic clustering with SCAN.,这段话是什么意思
时间: 2024-04-29 11:19:44 浏览: 10
这段话是在介绍一个名为SCAN的无监督分类方法的实验设置和结果报告。其中,作者指出之前的一些无监督分类方法在训练时同时使用了训练集和测试集,这种做法是不好的,因为会导致模型泛化能力的过度估计。因此,作者建议只在训练集上进行训练,并在测试集上报告最终结果,以便与其他监督和半监督方法进行比较。作者还观察到,之前的一些方法非常依赖于初始化,因此为了保证结果的可重复性,作者进行了10次实验,并报告了平均值和标准差。最后,作者提供了使用SCAN进行语义聚类的指南。
相关问题
RuntimeError: ./data/Prior.ckpt is a zip archive (did you mean to use torch.jit.load()?)
这个错误通常发生在使用 PyTorch 加载预训练模型时,当您尝试使用 `torch.load()` 加载一个被压缩的 Checkpoint 文件时会出现此错误。要解决这个问题,您可以使用以下两种方法之一:
1. 使用 `torch.jit.load()` 加载模型,如下所示:
```
import torch.jit
model = torch.jit.load('./data/Prior.ckpt')
```
2. 将 Checkpoint 文件解压缩并使用 `torch.load()` 加载模型,如下所示:
```
import zipfile
import torch
# 解压缩 Checkpoint 文件
with zipfile.ZipFile('./data/Prior.ckpt', 'r') as zip_ref:
zip_ref.extractall('./data/')
# 加载模型
model = torch.load('./data/Prior.ckpt')
```
注意,如果您选择使用第二种方法,请确保解压缩后的文件名与原始文件名相同,并且解压缩后的文件位于正确的路径中。
解决System.InvalidOperationException:“Timeout expired. The timeout period elapsed prior to obtaining a connection from the pool. This may have occurred because all pooled connections were in use and max pool size was reached.”
这个错误通常是因为连接池中的所有连接都在使用,并且达到了最大连接池大小。您可以通过以下方法来解决此问题:
1. 增加连接池大小:可以通过修改连接字符串中的“Max Pool Size”属性来增加连接池大小。例如,“Max Pool Size=500”。
2. 减少连接占用时间:当连接不再使用时,尽快释放它。使用完毕后,应该关闭连接和释放资源,以便其他请求可以使用连接。
3. 检查数据库性能:如果数据库性能不佳,可能会导致连接池中的连接被长时间占用。您可以优化查询和索引以提高数据库性能。
4. 增加数据库连接:如果您的应用程序需要处理大量的并发请求,可以考虑使用数据库集群或增加数据库连接数。
希望这些解决方法能够帮助您解决此问题。
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