網絡推廣方法SEARCH AGGREGATION
...述兩種壓縮情況都不會降低模型預測的精度。當前的訓練方法有不足之處壓縮模型而不丟失其較精確度意味著在訓練好的模型中有嚴重的冗余，這說明當前的訓練方法有不足之處。為了解決這個問題，我和來自NVIDIA的JeffPool、百...
...臉識別[6]，字符識別[7]等各種問題。但并沒有成為主流的方法，其原因主要是梯度消失問題、訓練樣本數的限制、計算能力的限制3方面因素。梯度消失的問題在之前就已經被發現，對于深層神經網絡難以訓練的問題，文獻[8]進...
...的一文看懂各種神經網絡優化算法：從梯度下降到Adam方法。迭代次數迭代次數是指整個訓練集輸入到神經網絡進行訓練的次數。當測試錯誤率和訓練錯誤率相差較小時，可認為當前的迭代次數是合適的，否則需繼續增大迭...
...bool ALModule::isRunning(const int& id); 確定被一個‘post’創建的方法是否還在運行。(注：post可能類似于一個線程池管理員，方法的編號可能類似于線程號)。 params: id - 被post所返回的函數的編號 return: true表示該方法正在被執行，false...
...到arvixhttps://arxiv.org/abs/1411.4038主要貢獻：將端到端的卷積網絡推廣到語義分割中；重新將預訓練好的Imagenet網絡用于分割問題中；使用反卷積層進行上采樣；提出了跳躍連接來改善上采樣的粗糙程度。具體解釋：本文的關鍵在于...
...解決，現在可以使用隨機梯度下降（SGD）加上反向傳播的方法訓練一個數十層的網絡至收斂。然而，另一個攔路虎來襲——退化（degradation）問題。隨著網絡深度的增加，準確率趨向于飽和，然后迅速下降。讓人出乎意料的是，...
...和無監督學習之間的區別。它使用專為監督學習而設計的方法，但它不需要單獨的教學信號。 無記憶模型是完成這項任務的標準方法。具體而言，自回歸模型可以使用延遲打拍的方法從固定數量的前一項中預測下一項，并且前...
...正確是非常重要的。通常，你需要找到一些可視化結果的方法。如果是圖像數據，那么這很簡單，動畫數據也不需要很麻煩就能可視化。但如果是其他類型的數據，你必須找到能夠檢查結果的方法，以確保在預處理、訓練和推斷...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，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的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
Object
ernest
岳光
史占廣
阿羅
