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问界m5最新消息，杨钊光老师一篇公众号文章中双Mean值模型发布了一套称之为TWICE的特征提取模型，虽然没有公布源码但是还算是一个挺有意思的模型，这个模型的目标就是定义一个合适的mean值，通过限制以一种更为有效的方式来挖到更偏向分类信息。文章中指出NLP中的深度学习模型在某种程度上是由于得不到更好的最优解导致的，对特征选择过于严苛，所以提出了这个模型解决这个问题。
这篇文章中，杨钊光老师将这个mean值模型和参数共享的思路和基础模型进行了很好的结合。他首先定义了一个合适的mean值函数作为一个二分类损失函数的界限。然后，通过约束mean值取值范围的方法获得最佳的TA的一种较为有效的提取特征。
这就是所谓的找到一个合适的界限，从而挖掘到更偏向分类信息的特征。对于一些小样本的问题，这个方法很有潜力。接下来，文章结合案例详细讲述了如何通过该模型解决分类问题，并对比其他模型取得了更好的效果。
从文章中可以看出，这个模型的思路确实很新颖并且具有一定的实用性。对于那些处理小样本分类问题的研究者来说，这篇文章是很值得一看的。由于没有公布源码，我们无法直接使用这个模型，但是可以学习其中的思路和方法，进行相关问题的研究和尝试。
在文章的杨老师提到了这个模型的一些不足之处，比如处理较大样本集时可能存在一定的问题，以及mean值的选择会有一定的主观性等等。但这并不妨碍我们对该模型的认识和尝试。
问界m5最新消息中的这篇文章是一个很有意思的模型，在解决小样本分类问题上具有一定的实用价值。虽然没有公布源码，但是通过学习其中的思路和方法，我们可以为相关问题的研究提供一些启示。对于研究者和工程师来说，这篇文章是一次很好的学习和思考的机会。
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