何恺明重提十年之争——模型表现好是源于能力提升还是捕获数据集偏置?-爱代码爱编程
想象一下,如果把世界上所有的图片都找来,给它们放到一块巨大的空地上,其中内容相似的图片放得近一些,内容不相似的图片放得远一些(类比向量嵌入)。然后,我随机地向这片空地撒一把豆子,那么这把豆子怎么才能尽量撒得均匀? 在真实世界收集数据集的过程就像是在撒豆子,把被撒到豆子的图片收集起来。简单来说,豆子撒不匀,数据集就有偏置。 论文标题: A Deca
代码编织梦想
想象一下,如果把世界上所有的图片都找来,给它们放到一块巨大的空地上,其中内容相似的图片放得近一些,内容不相似的图片放得远一些(类比向量嵌入)。然后,我随机地向这片空地撒一把豆子,那么这把豆子怎么才能尽量撒得均匀? 在真实世界收集数据集的过程就像是在撒豆子,把被撒到豆子的图片收集起来。简单来说,豆子撒不匀,数据集就有偏置。 论文标题: A Deca
Built with MongoDB 栏目采访了AI初创企业Concured在成立约一年后加入的首席技术官 Tom Wilson,围绕 Concured 的人工智能使用情况、Wilson 加入团队的过程、坚持选择Mongo
论文链接:https://arxiv.org/abs/2402.15116 大型语言模型(LLMs)在推动文本基础的智能体方面已经取得了超群的性能,赋予它们类似人类的决策和推理能力。与此同时,一个新兴的研究趋势集中于将这些LLM驱动的智能体扩展到多模态领域。这种扩展使得智能体能够解释和响应多样化的多模态用户查询,因此处理更复杂和细腻的任务。在本文中,我们
专栏介绍:YOLOv9改进系列 | 包含深度学习最新创新,助力高效涨点!!! 专栏介绍 YOLOv9作为最新的YOLO系列模型,对于做目标检测的同学是必不可少的。本专栏将针对2024年最新推出的YOLOv9检测模型,使用当前流行和较新的模块进行改进。本专栏于2024年2月29日晚创建,预计四月底前加入目前大部分已出的顶会、
Dijkstra算法步骤 (1)构造邻接矩阵 (2)定义起始点 (3)运行代码 M=[ 0 5 9 Inf Inf Inf Inf Inf 0 Inf Inf 12 Inf Inf Inf 3 0 15 Inf 23 Inf Inf
一、要求 1.计算sigmoid函数的梯度; 2.随机初始化网络权重; 3.编写网络的代价函数。 二、算法介绍 神经网络结构: 不正则化的神经网络的代价函数: 正则化: S型函数求导: 反向传播算法: step1:初始化 ,然后使用前向传播算法计算 step2:计算第三层的误差 ; step3:对于第二层 ;
torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) 返回一个符合均值为0,方差为1的正态分布(标准正态分布)中填充随机数的张量。 Parameters size:指定输
pytorch提供了torch.hub.load()函数加载模型,该方法可以从网上直接下载模型或是从本地加载模型。官方文档 torch.hub.load(repo_or_dir, model, *args, source=
如果想将 PyTorch 中的张量转换为浮点数,可以使用张量的 item() 方法。这个方法会将张量的值转换为 Python 的标量类型(如 float 或 int)。 例如,假设有一个 PyTorch 张量 tensor,可以这样将它转换为浮点数: # Convert the tensor to a float float_value = tenso
文章目录 1. tensorboard2. F.cross_entropy(input_tensor, target) = F.log_softmax() + F.nll_loss() 1. t
torch.nn.functional.interpolate 是 PyTorch 中的一个函数,它可以用来对张量进行插值。 插值是指在给定数据点之间插入其他数据点的过程。在图像处理中,插值可以用来改变图像的大小或缩放图像。 interpolate 函数接受一个张量和一些可选的参数,并返回插值后的张量。其中一些重要的参数包括: size:输出张量的大
1、增加数据集 2、正则化(Regularization) 正则化:得到一个更加简单的模型的方法。 以一个多项式为例: 随着最高次的增加,会得到一个更加复杂模型,模型越复杂就会更好的拟合输入数据的模型(图-1),拟合的程度越大,表现在参数上的现象就是高次的系数趋近于0,如果直接将趋近于0的高次去掉,就可以得到一个更加简单的模型,这种方法称为正则化。
文章目录 数据归一化与Batch Normalization一、经典机器学习的归一化算法1.经典机器学习归一化方法回顾1.1 0-1标准化方法1.2 Z-Score标准化 2.经典机器学习归一化算法在
引言:大语言模型的长上下文理解能力 在当今的人工智能领域,大语言模型(Large Language Models,简称LLMs)的长上下文理解能力成为了一个重要的研究方向。这种能力对于模型来说至关重要,因为它使得LLMs能够有效地应对各种应用场景,例如在庞大的PDF文件中分析和回应查询、保留扩展的对话历史以及增强交互式聊天机器人的功能。然而,由于训练语料
教程来自元象XVERSE公众号 元象发布全球首个上下文窗口长度256K的开源大模型XVERSE-Long-256K,支持输入25万汉字,让大模型应用进入“长文本时代”。参数量和高质量数据量决定了大模型的计算复杂度
引言 在2018年的开发者大会上,谷歌宣布的一款 AI 助手——Google Duplex,一个通过电话完成实际任务的人工智能系统。它能够进行复杂的对话,并且 完全自主 地完成大部分任务,无需人工参与。当然它也具备自我监控功能,当识别到无法自主完成任务时(例如,安排异常复杂的约会),它会向可以完成任务的人类操作员发出信号 。 当时这个信息还是挺
[医学分割大模型系列] -3- SAM-Med3D 分割大模型解析 1. 特点2. 背景3. 训练数据集3.1 数据集收集3.2 数据清洗3.3 模型微调数据集 4. 模型结构4.1 3D Image E
文章目录 一、图像复原与图像增强1.1 概述1.2 异同点 二、图像复原/退化模型2.1 模型图简介2.2 线性复原法 三、彩色基础四、彩色模型五、彩色图像处理 一、图像复原与图像增强
NMS 是“非极大抑制”(Non-Maximum Suppression)的缩写,是一种在目标检测算法中广泛使用的技术。它的主要目的是减少目标检测过程中的多余的边界框,以便只保留最佳的一个边界框。 在目标检测任务中,算法会对图像中可能出现目标的区域进行评分,并为它们生成边界框。由于多个边界框可能覆盖到同一个目标,因此需要一个方法来选择最合适的边界框。NM
将NMS就必须先讲IOU, IOU就是交并比,两个检测框的交集除以两个检测框的并集就是IOU 为什么要做NMS操作,因为要去除同一个物体的多的冗余检测框 那么NMS算法是如何做的呢? 以上是算法的流程图 下面讲解算