分类
「知识蒸馏+持续学习」最新综述！哈工大、中科院出品：全新分类体系，十大数据集全面实验
知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD）已逐渐成为持续学习（Continual Learning, CL）应对灾难性遗忘的常见方法。 然而，尽管KD在减轻遗忘方面取得了一定成果，关于KD在持续学习中的应用及其有效性仍然缺乏深入的探索。 图1 知识蒸馏在持续学习中的使用目前，大多数现有的持续学习综述主要从不同方法的分类角度出发，聚焦于图像分类领域或其他应用领域，很少有综述文章专门探讨如何通过具体技术（如知识蒸馏）来缓解持续学习中的遗忘问题。
《Python机器学习》作者科普长文：从头构建类GPT文本分类器，代码开源
学起来吧！近日，机器学习研究员、畅销书《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又分享了一篇长文，主题为《从头开始构建一个 GPT 风格的 LLM 分类器》。文章展示了如何将预训练的大型语言模型（LLM）转化为强大的文本分类器。AI在线对文章内容进行了不改变原意的编译、整理：为什么要关注分类呢？首先，针对分类任务，对预训练模型进行微调是一个简单有效的 LLM 知识入门方式。其次，文本分类有许多商业应用场景，比如：垃圾邮件检测、情感分析、客户反馈分类、主题分类等等。阅读完本文，你将找到以下
清华大学张璇、周光敏团队在联邦学习实现退役电池协同分类回收研究中取得新进展
编辑 | ScienceAI在退役电池回收行业中，正极材料的回收价值极高。传统的处理方式（例如火法、湿法）通常不对正极材料进行分类，而以混合形式回收，资源利用效率低且利润有限。相较之下，直接回收（修复）方法可以显著提升经济价值，具有工艺流程短、二次能源消耗和污染低、经济效益高的优点，但需要事先获取电池的正极材料信息。这些信息涉及制造商、用户、科研机构等敏感数据，难以获取和集中利用。此外，电池制造标准多样性、历史运行条件差异和多方（回收合作者）协作时的数据隐私问题加剧了退役电池分类的难度，制约了回收效率的提升和回收产
金融行业数据分类分级“五步走”|盾见
文|查浩奇 《数据安全法》明确提出，国家要建立数据分类分级保护制度，根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益造成的危害程度，对数据实行分类分级保护。国家数据安全工作协调机制统筹协调有关部门制定重要数据目录，加强对重要数据的保护。关系国家安全、国民经济命脉、重要民生、重大公共利益等数据属于国家核心数据，实行更加严格的管理制度。各地区、各部门应当按照数据分类分级保护制度，确定本地区、本部门以及相关行业、领域的重要数据具体目录，对列
何为多标签分类？这里有几种实用的经典方法
这可能是最实用的多标签分类小贴士。
- 1