paddle

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paddle

概念

将数据集划分成训练集和测试集，其中训练集用于确定模型的参数，测试集用于评判模型的效果。

模型的使用

召回模型

深度学习召回模型有几大类型：DNN、双塔语义召回、RNN 序列召回和深度树匹配召回等

排序模型

paddlehub

飞桨提供了 PaddleHub 预训练模型管理工具。用户可以直接使用 PaddleHub 中的预训练模型，或以迁移学习的方式训练出自己想要的模型，快速实现推理业务。

迁移学习就是运用已有的知识来学习新的知识，例如学会了骑自行车的人也能较快的学会骑电动车。较为常用的一种迁移学习方式是利用预训练模型进行微调，即用户基于当前任务的场景从 PaddleHub 中选择已训练成功的模型进行新任务训练，且该模型曾经使用的数据集与新场景的数据集情况相近，此时仅需要在当前任务场景的训练过程中使用新场景的数据对模型参数进行微调，即可完成训练任务。

PaddleHub 帮助用户简化了数据采集、算法开发、模型训练、预测部署等流程，实现开箱即用，且仅需要增加高质量的领域数据，即可快速提升模型效果。

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