交互式模型迭代，采用弱监督和预训练嵌入技术，以 epoxy 为代表

环氧树脂：具有弱监督和预训练嵌入的交互式模型迭代 更新07/20/20：代码现在支持使用FAISS进行快速和可扩展的NN搜索！ 教程示例已更新，现在可以使用FAISS。 环氧树脂使用弱监督和预训练的嵌入来创建可以以编程交互速度（小于1/2秒）进行训练的模型，但是可以保留训练深度网络的性能。 该存储库为Epoxy提供了一个简单的概念验证实现（我们的实现约为100 LOC，包括文档字符串）。 在弱监督下，用户编写了嘈杂的标签功能，这些功能会为数据生成标签。 从历史上看，我们注意到这些标记功能通常具有很高的准确性，但覆盖率却很低（每个标记功能仅对点子集进行投票）。 弥补过去差距的唯一方法是编写更多的标签函数（当您开始处理长尾巴时可能会变得困难），或使用标签函数来训练最终模型（例如，参见更多细节）。 在Epoxy中，我们使用预训练的嵌入来获得训练最终模型的一些好处-无需训练一个。 我们使用嵌