特征提取技术应用经验
在大模型训练过程中，特征提取是决定模型性能的关键环节。本文分享几种实用的特征提取方法和实践经验。
1. 文本特征提取
对于文本数据，推荐使用TF-IDF结合词袋模型：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import pandas as pd
data = ['文本1', '文本2', '文本3']
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=10000, ngram_range=(1,2))
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(data)
2. 图像特征提取
使用预训练模型提取图像特征：
from torchvision import models, transforms
import torch
resnet = models.resnet50(pretrained=True)
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
])
3. 数据清洗要点
- 去除重复样本
- 处理缺失值
- 标准化数据格式
这些方法在实际项目中可有效提升模型训练效率和准确率。
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