摘要: 一般情况下,我们都会根据当前的硬件资源来设计相应的卷积神经网络,如果资源升级,可以将模型结构放大以获取更好精度.我们系统地研究模型缩放并验证网络深度,宽度和分辨率之间的平衡以得到更好的性能表现.基于此思路,提出了一种新的缩放方法:利用复合系数来统一缩放模型的所有维度,达到精度最高效率最高.复合系数有:w卷积核大小,d神经网络深度,r分辨率大小.在之前的MobileNet和ResNet上已展示了这种缩放方法的高效性. 使用神经架构搜索设计了一个主干网络,并且将模型放大获取一系列模型,我们称

下面是官方的性能测试 Demo,感性的也可以去 Github 上下载. 贴出代码目的是如果后期直接从自己的博客中在线看. using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using AutoMapper; using Benchmark.Classes; using Mapster; using FastExpressionCompiler; using System.Linq.Expressio

据网上搜到的新闻报道,截止2019年,已经有20家企业投入到 AI 芯片的研发中,其中有很多厂商的芯片已经流片甚至商用了.为何有这么多公司在做AI芯片呢?简单来讲就是四个字:有利可图.具体来说有以下三点. 1. 算法对算力需求很大 其实神经网络.反向传播的算法早在1986年就提出来了,但是深度学习从2012年开始才大放异彩,原因是它需要输入海量数据和非常大的算力,在当时不具备这样的条件.如今随着人工智能在图像识别.语音识别.自动翻译等领域的飞速发展,新的模型每天都在出现.他们对算力的要求越来越高

AARRR已是过去式,而RARRA才是更好的增长黑客模型 管理.该方法论已成为了企业家创业的增长利器.但现在看来,AARRR已是过去式. http://www.woshipm.com/operate/1518912.html 2007年Dave McClure提出了一种业务增长模式——海盗指标AARRR,该模型在过去十年中或多或少已经成为了行业标准. 在他的演讲“海盗的启动指标”中,McClure制定了AARRR方法来跟踪产品营销和管理.该方法论已成为了企业家创业的增长利器. 但现在看来,AAR

增加模型精度的方法有增加网络的深度,特征图的通道数以及分辨率(如下图a-d所示).这篇文章研究了模型缩放,发现仔细平衡网络的深度.宽度和分辨率可以获得更好的性能(下图e).在此基础上,提出了一种新的缩放方法,使用一个简单而高效的复合系数来均匀地标度深度/宽度/分辨率的所有维度,不仅取得了SOTA,而且参数更少,计算复杂度更低. 一个卷积层\(i\)可以定义为\(Y_{i}=\mathcal{F}_{i}\left(X_{i}\right)\),其中\(\mathcal{F}_{i}\)是操作符,

​  前言 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积网络,从而获得更好的性能. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. ​ 论文:https://arxiv.org/abs/2203.03952 代码:https://github.com/hkzhang91/EdgeFormer 核心内容 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积

统计角度窥视模型概念 作者:白宁超 2016年7月18日17:18:43 摘要:写本文的初衷源于基于HMM模型序列标注的一个实验,实验完成之后,迫切想知道采用的序列标注模型的好坏,有哪些指标可以度量.于是,就产生了对这一专题进度学习总结,这样也便于其他人参考,节约大家的时间.本文依旧旨在简明扼要梳理出模型评估核心指标,重点达到实用.本文布局如下:第一章采用统计学习角度介绍什么是学习模型以及如何选择,因为现今的自然语言处理方面大都采用概率统计完成的,事实证明这也比规则的方法好.第二章采用基于数据挖

第11章函数 函数提供了一个有力代码复用机制, 并且让你的代码保持简洁和易懂. 它们同样也是EF运行时能利用的数据库层代码.函数有几类: Rowset Functions, 聚合函数, Ranking Functions, 和标量值函数. 函数要么确定,要么不确定.当用一些指定的值调用函数,而函数返回的结果总是一样时,它就是确定的函数.当甚至用同样的一些值调用时,而函数每次返回的结果也可能不一样,它就是不确定的函数. 在前七小节,我们探讨“模型定义”的函数,这些函数允许我们在概念层上创建.这些函

       大部分人不能将核心运行时(System.Web 中的类)和 ASP.NET Web Forms 应用程序平台(System.Web.UI 中的类)区分开来.        ASP.NET 开发团队在简单的核心运行时抽象之上创建了复杂的 Web Form 抽象和 ASP.NET MVC.正因为 ASP.NET MVC 框架建立在公共抽象之上,所以 ASP.NET MVC 框架能实现的任何功能,任何人也都可以实现.ASP.NET MVC 框架本身也由若干层抽象组成,从而使得开发人员能够

源码解析 模型验证几乎在大部分的项目中都在被使用,这方面的博文教程也很多,关于那些更详细的模型验证这里就不多赘述了,主要讲解内部是如何进行验证的. 在前几篇博文中提到了DefaultModelBinder参数的获取及绑定就是在这个时候完成的 在绑定复杂类型(模型) 的时候,会调用OnModelUpdated方法,这个方法就是对模型的参数进行验证的 可以看到,这里先是拿到所有的验证,然后循环去验证,如果验证不通过则把错误消息添加到ModelState的Errors中.如果还有点迷糊的话,去想一下,

Pist转模型详细介绍 关于Plist转模型在iOS开发中是非常常见的,每开一一个项目或者实现一个功能都要用到它,所以今天就给大家讲讲Plist怎么转成模型数据, 前提:必须有一个Plist文件或者通过一定的方式返回的plist数据 一:直接加载Plist数据 @property (nonatomic, assign) NSArray *apps; 获取Plist文件 //懒加载plist文件,返回一个apps数据,后面直接使用旧可以 -(NSArray *)apps { if (_apps =

1GBDT和LR融合      LR模型是线性的,处理能力有限,所以要想处理大规模问题,需要大量人力进行特征工程,组合相似的特征,例如user和Ad维度的特征进行组合.      GDBT天然适合做特征提取,因为GBDT由回归树组成所以, 每棵回归树就是天然的有区分性的特征及组合特征,然后给LR模型训练,提高点击率预估模型(腾讯).      例如,输入样本x,GBDT模型得到两颗树tree1和tree2,遍历两颗树,每个叶子节点都是LR模型的一个维度特征,在求和每个叶子*权重及时LR模型的分类

多元线性回归模型中,如果所有特征一起上,容易造成过拟合使测试数据误差方差过大:因此减少不必要的特征,简化模型是减小方差的一个重要步骤.除了直接对特征筛选,来也可以进行特征压缩,减少某些不重要的特征系数,系数压缩趋近于0就可以认为舍弃该特征. 岭回归(Ridge Regression)和Lasso回归是在普通最小二乘线性回归的基础上加上正则项以对参数进行压缩惩罚. 首先,对于普通的最小二乘线性回归,它的代价函数是: 通过拟合系数β来使RSS最小.方法很简单,求偏导利用线性代数解方程组即可. 根据线

机器学习策略 ML strategy 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.8 为什么是人的表现 今天,机器学习算法可以与人类水平的表现性能竞争,因为它们在很多应用程序中更有生产力和更可行.并且设计和构建机器学习系统的工作流程都比以往更加高效.此外,人类所做的一些任务接近于"完美",这就是机器学习试图模仿人类水平表现的原因. 图中所示的是经过一段时间后人和机器的表现. 当算法逐渐逼近人类表现时,算法的准确率快速提高.但是当这个算法表现比人类更好时,进展和精确度的提

笔者寄语:机器学习中交叉验证的方式是主要的模型评价方法,交叉验证中用到了哪些指标呢? 交叉验证将数据分为训练数据集.测试数据集,然后通过训练数据集进行训练,通过测试数据集进行测试,验证集进行验证. 模型预测效果评价,通常用相对绝对误差.平均绝对误差.根均方差.相对平方根误差等指标来衡量. 只有在非监督模型中才会选择一些所谓"高大上"的指标如信息熵.复杂度和基尼值等等. 其实这类指标只是看起来老套但是并不"简单",<数据挖掘之道>中认为在监控.评估监督模型

前言 随着视频监控联网系统的不断普及和发展, 网络摄像机更多的应用于监控系统中,尤其是高清时代的来临,更加快了网络摄像机的发展和应用. 在监控摄像机数量的不断庞大的同时,在监控系统中面临着严峻的现状问题:海量视频分散.孤立.视角不完整.位置不明确等问题,始终围绕着使用者.因此,如何更直观.更明确的管理摄像机和掌控视频动态,已成为提升视频应用价值的重要话题.所以当前项目正是从解决此现状问题的角度,应运而生.围绕如何提高.管理和有效利用前端设备采集的海量信息为公共安全服务,特别是在技术融合大趋势下,

创建简单模型 您可以使用 Simulink® 对系统建模,然后仿真该系统的动态行为.Simulink 允许您创建模块图,图中的各个连接模块代表系统的各个部分,信号代表这些模块之间的输入/输出关系.Simulink 的主要功能是对系统各个组件随时间流逝的行为变化进行仿真.简单来讲就是:采用一个时钟,按时间确定各个模块的仿真顺序,并在仿真过程中依次将在上一个模块图中计算得出的输出传播到下一个模块,直至最后一个模块.假设有一个打开加热器的开关.在每个时间步中,Simulink 必须计算开关的输出,将该

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很

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随着TensorFlow发布的,还有一个models库(仓库地址:https://github.com/tensorflow/models),里面包含官方及社群所发布的一些基于TensorFlow实现的模型库,用于解决各式各样的机器学习问题. 很多任务,在其中都能找到相同或者近似功能的实现,这时候无需编程或者只要很少的编程,就可以在已有模型的基础上建立自己的人工智能应用. 而且models的更新也比较快,因为大量的社群参与者,几乎每天都有模块的更新commit. 简介 当前版本TensorFlo