Написать обучение нейросети для классификации текста

9 000 руб. за проект
26 июля 2021, 10:46 • 6 откликов • 51 просмотр
Нужен проект с GUI по обучение нейросети на GPU/CPU для Binary/Single/Multi Label классификации текста.
1) В GUI должна возможность указать путь к файлу обучения(Дата-сету)/сохранение модели.
2) Загрузка дата-сета из файла с форматом .csv с разметкой из файла example.txt
3) Работа с двумя моделями (Multilingual BERT и XLM-R) с возможностью их выбирать в GUI.
4) Возможность указать Learning rate не в форме экспоненциального числа, а в формате числа с плавающей точкой (прим. Стандартно указывают 2e-5, нужно 0.00002).
5) Должно быть обязательно возможность указать: Выбор режима классификации Binary/Single/Multi Label Функция активации и Функция потерь должны меняться сами в зависимости от выбраного режима, Batch size (по умолчанию 32), Epochs (по умолчанию 4), Optimizer (по умолчанию должен быть Adam), Learning rate (по умолчанию должен быть 0.00002), learning rate schedule (по умолчания Triangular), Warm-up Epochs (по умолчания 0.2), Decrement per Epochs (по умолчания 0.000004), Sequence length (по умолчания 128), Batch Normalization (по умолчанию включено) и DropOut (в процентах и по умолчанию они равны 0).
6) Вывод метрики в виде двух графиков с результатами обучения по эпохам (потери и точность) с тренировочными данными и валидацией.
6.1) График должен быть в формате: Ось X - Эпоха, Ось Y - Шкала обучение (learning scale) с цифровыми значениями.
6.2) На графике под каждой эпохой должно быть указаны потери или точность в формате от 0 до 1 с тысячной долей, в зависимости от того какой это график.
7) Возможность указывать Валидацию, рандомно с указание процента и из файла. В файле exampleValidation.txt указан формат когда валидация будет указана в ручную.
8) Выбор конкртеной эпохи для предсказания.
9) Отдельный файл для предсказания, где указывается текст для классификации, а результат будет в виде всех меток, где к каждой указана вероятность от 0 до 1 с тысячной долей.