訓(xùn)練模型

tensorflow 訓(xùn)練模型之目標(biāo)檢測(cè)入門知識(shí)與案例解析

目標(biāo)檢測(cè)是深度學(xué)習(xí)的入門必備技巧，TensorFlow Object Detection API的ssd_mobilenet_v1模型解析，這里記錄下如...

2017-12-27 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)tensorflow訓(xùn)練模型 1.7萬(wàn) 0

基于將 CLIP 用于下游few-shot圖像分類的方案

對(duì)比性圖像語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練模型（CLIP）在近期展現(xiàn)出了強(qiáng)大的視覺領(lǐng)域遷移能力，可以在一個(gè)全新的下游數(shù)據(jù)集上進(jìn)行 zero-shot 圖像識(shí)別。

2022-09-27 標(biāo)簽：圖像識(shí)別Clip訓(xùn)練模型 4897 0

AI正在創(chuàng)造一個(gè)獨(dú)特的虛擬（虛假）信息世界

這一想法最初的來(lái)源其實(shí)是英偉達(dá)最近開源的 StyleGAN 算法，已經(jīng)證明有不錯(cuò)的靈活性。Philip Wang 在其 Facebook 上介紹稱，人臉...

2019-02-18 標(biāo)簽：AIGaN訓(xùn)練模型 2877 0

基于BIO序列標(biāo)注的方法和基于片段的圖解析方法

該論文的出發(fā)點(diǎn)是將端到端基于片段的（span-based）語(yǔ)義角色標(biāo)注（SRL）轉(zhuǎn)換為基于詞的（word-based）圖解析（graph parsing）任務(wù)。

2022-10-21 標(biāo)簽：BIO數(shù)據(jù)集nlp 2810 0

AutoML：訓(xùn)練模型以識(shí)別凹坑

初始算法選擇和超參數(shù)優(yōu)化是我個(gè)人不喜歡做的活動(dòng)。如果你像我一樣，那么也許你會(huì)喜歡自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML），一種我們可以讓腳本為我們完成這些耗時(shí)的ML...

2022-03-15 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型 2398 0

調(diào)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所遵循的五項(xiàng)原則

其次，在單個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上訓(xùn)練模型：可以使用一兩個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)點(diǎn)（data point）以確認(rèn)模型是否過(guò)度擬合。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)立即過(guò)度擬合，訓(xùn)練準(zhǔn)確率為 100%，...

2019-03-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型 2034 0

AI模型是如何訓(xùn)練的？訓(xùn)練一個(gè)模型花費(fèi)多大？

電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）在深度學(xué)習(xí)中，經(jīng)常聽到一個(gè)詞“模型訓(xùn)練”，但是模型是什么？又是怎么訓(xùn)練的？在人工智能中，面對(duì)大量的數(shù)據(jù)，要在雜亂無(wú)章的內(nèi)容...

2022-10-23 標(biāo)簽：AI訓(xùn)練模型算力 2.6萬(wàn) 0

1024塊TPU在燃燒！將BERT預(yù)訓(xùn)練模型的訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)從3天縮減到了76分鐘

BERT是一種先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型，它建立在語(yǔ)義理解的深度雙向轉(zhuǎn)換器上。當(dāng)我們?cè)黾觔atch size的大?。ㄈ绯^(guò)8192）時(shí)，此前的模型訓(xùn)練技巧在BE...

2019-04-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TPU深度學(xué)習(xí) 1.1萬(wàn) 0

大模型的未來(lái)在哪？究竟什么是好的大模型？

自2018年谷歌發(fā)布BERT以來(lái)，預(yù)訓(xùn)練大模型經(jīng)過(guò)三年的發(fā)展,以強(qiáng)大的算法效果，席卷了NLP為代表的各大AI榜單與測(cè)試數(shù)據(jù)集。2020年OpenAI發(fā)布...

2021-10-27 標(biāo)簽：AI數(shù)據(jù)集nlp 3988 0

不用寫一行就帶就可以參加 Kaggle，這個(gè)真香！

隨著 AI 技術(shù)的不斷發(fā)展與落地，有越來(lái)越多的平臺(tái)和工具可供大家使用，這些平臺(tái)針對(duì)不同領(lǐng)域、不同層次的開發(fā)者和學(xué)習(xí)者，只要你想學(xué)就有辦法。但問(wèn)題是，對(duì)于...

2019-07-18 標(biāo)簽：AI數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型 2965 0

預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型設(shè)計(jì)的理論化認(rèn)識(shí)

在這篇文章中，我會(huì)介紹一篇最新的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的論文，出自MASS的同一作者。這篇文章的亮點(diǎn)是：將兩種經(jīng)典的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（MaskedLanguage...

2020-11-02 標(biāo)簽：PLMnlp訓(xùn)練模型 2641 0

Alexa將在2021年初推出3種新的名人聲音

為此，他解釋說(shuō)：“我們能夠開發(fā)傳輸學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，以訓(xùn)練一種新的多喚醒單詞模型，該模型對(duì)所有受支持的喚醒單詞和條件都適用。我們還使用多目標(biāo)學(xué)習(xí)來(lái)減輕...

2020-09-23 標(biāo)簽：人工智能應(yīng)用程序訓(xùn)練模型 1164 0