歸一化SEARCH AGGREGATION
機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)歸一化是非常重要，如果不進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化，可能會導(dǎo)致模型壞掉或者訓(xùn)練出一個奇怪的模型。 為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化 現(xiàn)在有一個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，包含兩個樣本，內(nèi)容如下： 腫瘤大?。╟m） 發(fā)現(xiàn)時間（d...
...關(guān)注，它提出了縮放指數(shù)型線性單元（SELU）而引進(jìn)了自歸一化屬性，該單元主要使用一個函數(shù) g 映射前后兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的均值和方差以達(dá)到歸一化的效果。該論文的作者為 Sepp Hochreiter，也就是當(dāng)年和 Jürgen Schmidhuber 一起發(fā)明 LST...
...理 GAN 的論文，該研究從損失函數(shù)、對抗架構(gòu)、正則化、歸一化和度量方法等幾大方向整理生成對抗網(wǎng)絡(luò)的特性與變體。作者們復(fù)現(xiàn)了當(dāng)前較佳的模型并公平地對比與探索 GAN 的整個研究圖景，此外研究者在 TensorFlow Hub 和 GitHub ...
...突破。我們在CIFAR10，STL-10和ILSVRC2012數(shù)據(jù)集上測試了譜歸一化的功效，通過實(shí)驗(yàn)證實(shí)了相對于那些使用此前提出的訓(xùn)練穩(wěn)定技術(shù)訓(xùn)練的GAN，譜歸一化GAN（SN-GAN）能夠生成質(zhì)量相同乃至更好的圖像。這個描述太低調(diào)了，這篇論...
...為Internal Covariate Shift。為了解決這個問題出現(xiàn)了批量歸一化的算法，他對每一層的輸入進(jìn)行歸一化，保證每層的輸入數(shù)據(jù)分布是穩(wěn)定的，從而加速訓(xùn)練 批量歸一化（Batch Normalization/BN） Normalization——?dú)w一化 Batch——...
...為Internal Covariate Shift。為了解決這個問題出現(xiàn)了批量歸一化的算法，他對每一層的輸入進(jìn)行歸一化，保證每層的輸入數(shù)據(jù)分布是穩(wěn)定的，從而加速訓(xùn)練 批量歸一化（Batch Normalization/BN） Normalization——?dú)w一化 Batch——...
...么一句話概括，Group Normalization（GN）是一種新的深度學(xué)習(xí)歸一化方式，可以替代BN。眾所周知，BN是深度學(xué)習(xí)中常使用的歸一化方法，在提升訓(xùn)練以及收斂速度上發(fā)揮了重大的作用，是深度學(xué)習(xí)上里程碑式的工作。但是其仍然存...
...COCO訓(xùn)練集訓(xùn)練了一個Mask R-CNN模型，基干網(wǎng)絡(luò)是用了群組歸一化（GroupNorm）的ResNet-50 FPN。隨后，用相應(yīng)的驗(yàn)證集評估隨機(jī)權(quán)重初始化（紫色線）和用ImageNet預(yù)訓(xùn)練后再微調(diào)（灰色線）兩種方法的邊界框平均檢測率（AP）。可以看...
...ont) plt.grid(alpha=0.5) plt.show() 效果展示 4 準(zhǔn)備數(shù)據(jù):歸一化數(shù)值 計算樣本3和樣本4之間的距離: 問題： 飛行?？屠锍虜?shù)對于計算結(jié)果的影響將遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他兩個特征的影響 解決方式： 處理不同取值范圍的特征值時,通常...
...ont) plt.grid(alpha=0.5) plt.show() 效果展示 4 準(zhǔn)備數(shù)據(jù):歸一化數(shù)值 計算樣本3和樣本4之間的距離: 問題： 飛行常客里程數(shù)對于計算結(jié)果的影響將遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他兩個特征的影響 解決方式： 處理不同取值范圍的特征值時,通常...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
