模型训练

梯度提升树系列5——使用GBDT进行特征选择

特征选择是机器学习和数据科学中至关重要的一环，它不仅可以提高模型的性能，还能显著减少模型训练所需的时间和资源。
theskylife·2024-02-07 23:56

【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。通过剔除不重要的特征，模型的复杂度降低，同时保持了较高的预测准确性。
编程到天明·2024-02-07 15:31

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。此外，特征选择可以帮助理解数据，并为进一步的特征工程提供指导，有效地提高模型的预测性能。
编程到天明·2024-02-07 15:59

Apache Pulsar 在腾讯 Angel PowerFL 联邦学习平台上的实践

腾讯AngelPowerFL联邦学习平台构建在Angel机器学习平台上，利用Angel-PS支持万亿级模型训练的能力，将很多在Worker上的计算提升到PS（参数服务器）端；AngelPowerFL为联邦学习算法提供了计算
StreamNative·2024-02-07 11:24

大语言模型训练数据集（1）

CLUECorpusSmallCLUECorpusSmall包含新闻、社区互动、维基百科、评论语料。原始数据和细节描述在这里语料链接CLUECorpusSmall----https://share.weiyun.com/sC6PMhxxCLUECorpusSmall(BERT格式)----https://share.weiyun.com/9SPPGUOKNewsCommentaryv13(ZH-E
三更科技公社·2024-02-07 10:14

动手学深度学习-02打卡

k折交叉验证把原始训练数据集分割成k个不重合的子数据集，然后做k次模型训练和验证。每一次我们使用一个子数据
一技破万法·2024-02-07 09:06

yolo导出的onnx怎么使用onnxruntime调用

2.yolo模型训练后推理，主要分两种，一种是使用yolo官方提供的api推理，一种使用onnx模式推理。
weixin_46648511·2024-02-07 09:59

免费ai写作软件有哪些?分享6个给你 #媒体#学习方法#学习

1.七燕写作这是一个微信公众号，可以进行AI对话、AI创作、AI绘画、AI训练，内置智能对话机器人、图片设计、AI模型训练、文案生成、方案创作、营销内容创作等数十项AI
红色小鬼头·2024-02-07 08:17

文本分类 tricks

tricks模型训练好后，分类训练集和验证集中以很高的置信度做出错误决策的样本，然后去做这些badcases的分析，如果发现错误标注有很强的规律性，则直接写一个脚本纠正（只要确保纠正后的标注正确率比纠正前明显高就行
想努力的人·2024-02-07 08:36

机器学习系列——（十四）正则化回归

简单来说，正则化就是在模型训练过程中加入一个正则项，以限制模型参数的大小。那么，为什么需要正则化？在机器学习中，模
飞影铠甲·2024-02-07 06:28

【大模型】万亿级别的大语言模型训练，基础设施如何支持

万亿级别的大语言模型训练，基础设施如何支持前言1）培训百万亿参数的LLM是可行的，但需要每个GPU高达1TiB的次级内存池，双向带宽为100GB/s。
沐风—云端行者·2024-02-07 05:43

【计算机视觉】浅谈计算机视觉中的Transformer

Transformer网络结构2.计算机视觉中的Transformer2.1图像分类2.2目标检测3.典型实验典型实验详解：实验目的：实验设置：数据集：模型配置：训练策略：评估指标：实验过程：数据预处理：模型训练
沐风—云端行者·2024-02-07 05:43

【深度学习】loss与梯度与交叉熵的关系

问的GPT3.5模型训练时loss与梯度的关系？在深度学习模型训练过程中，loss（损失函数）与梯度（gradient）之间存在密切关系。
sdbhewfoqi·2024-02-06 19:25

【推荐算法】userid是否建模

第一次做推荐，看了几篇论文发现都会用到id类特征，比如在电商推荐领域，可能会用到user_id和item_id，随机初始化该类特征的向量表进行模型训练，那么在线服务时怎么对未出现的user_id进行预测呢
sdbhewfoqi·2024-02-06 19:24

自媒体人福音！10款ai写作实用工具让你创作无忧！ #学习方法#其他#知识分享

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不晚归来·2024-02-06 12:57

20天吃pytorch 1-2 图片数据建模流程遇到问题及分析

学习内容：1-2图片数据建模流程如下1、datasets.ImageFolder图片数据加载，然后送入Dataloader做一个数据管道2、nn.Module基类构建自定义模型3、模型训练步骤4、模型训练评估遇到问题与解决方案
七月的和弦·2024-02-06 11:29

计算机设计大赛 深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8
iuerfee·2024-02-06 09:19

【专业技术】高效并行分布式深度学习策略，助力模型训练与量化

尊敬的客户，您好！我们是一家专注于提供高效深度学习解决方案的专业团队，为您提供并行分布式策略、高效精调策略、大模型无损量化和高性能推理服务。我们的服务包括：并行分布式策略：我们的Trainer封装支持多种并行配置，包括数据并行、张量并行、流水线并行和分组参数切分并行，有效提升在多模型、多硬件下的训练性能。用户可以根据需求修改Trainer配置，组合多种预训练或精调过程的分布式策略，充分组合大模型4
路人与大师·2024-02-06 06:26

Plus GPT API最有前途的应用领域

PlusGPTAPI通过对GPT-3API进行二次开发，除了实现GPT-3的所有功能之外，我们还开发了语音交互的API、知识库"喂养"的API、AI绘图API……PlusGPTAPI基于深度学习算法，通过大规模的语言模型训练
橘子海_G·2024-02-06 05:45

Pytorch学习记录-卷积Seq2Seq（模型训练）

Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例50.PyTorchSeq2Seq项目介绍在完成基本的torchtext之后，找到了这个教程，《基于Pytorch和torchtext来理解和实现seq2seq模型》。这个项目主要包括了6个子项目使用神经网络训练Seq2Seq使用RNNencoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译使用共同学习完成NMT的堆砌和翻译打包填充
我的昵称违规了·2024-02-06 03:47

机器学习逻辑回归模型训练与超参数调优 ##3

文章目录@[TOC]基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）逻辑回归模型训练逻辑回归的超参数调优基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）数据预处理部分可见：机器学习数据预处理方法
恒c·2024-02-05 22:41

TypeError: iteration over a 0-d tensor

模型训练报错：TypeError:iterationovera0-dtensor解决：total_loss+=loss换成如下方式total_loss+=loss.item()
baihaisheng·2024-02-05 21:33

模型训练损失，正确率绘制曲线图

importmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.pyplotimportMultipleLocator#创建第一张画布plt.figure(0)#绘制训练损失曲线plt.plot(all_train_losses,label="TrainLoss")#绘制验证损失曲线,颜色为红色plt.plot(all_valid_losses,color="red",lab
baihaisheng·2024-02-05 21:33

RASA3.X(二)--常见命令详解

目录创建新项目训练模型交互式学习与助手交谈启动服务启动操作服务可视化故事评估模型训练和测试数据拆分创建新项目以下命令使用示例训练数据为你建立一个完整的项目。rasainit这将创建以下文件：.
hanscalZheng·2024-02-05 18:57

毕业设计：基于深度学习的车辆违停检测系统 人工智能 机器视觉 目标检测

目录前言项目背景设计思路数据集模型训练更多帮助前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。
Mini_hailang_IT·2024-02-05 17:29

【Visual Object Tracking】Learning notes

SiamRPN、one-shot跟踪、one-shotting单样本学习、DaSiamRPN、SiamRPN++、SiamMask单目标跟踪：跟踪效果/单目标跟踪：数据集处理/单目标跟踪：模型搭建/单目标跟踪：模型训练
bryant_meng·2024-02-05 17:53

使用deepspeed继续训练LLAMA

目录1.数据训练配置2.模型载入3.优化器设置4.DeepSpeed设置5.DeepSpeed初始化6.模型训练LLAMA模型子结构：1.数据训练配置利用PyTorch和Transformers库创建数据加载器
samoyan·2024-02-05 13:58

LLaMA 模型中的Transformer架构变化

Pre-normalization）2.RMSNorm归一化函数3.SwiGLU激活函数4.旋转位置嵌入（RoPE）5.注意力机制优化6.GroupQueryAttention7.模型规模和训练超参数8.分布式模型训练前置归一化与后置归一化的区别前置归一化
samoyan·2024-02-05 13:57

机器学习——网易慕课笔记

文章目录机器学习笔记说在前面第一章1.1机器学习引言1.2开发环境准备1.3一个神经元的网络第二章计算机视觉加载`FashionMNIST`数据集构造神经元网络模型训练和评估模型自动终止训练第三章卷积神经网络
河篱·2024-02-05 10:18

交叉验证

1、scikit-learn中的交叉验证cross_val_score函数的参数：想要评估的模型训练数据真实标签2、分层k折交叉验证和其他策略利用cv参数来调节cross_val_score所使用的折数
dreampai·2024-02-05 08:25

提升自媒体内容质量：9款ai写作工具不容错过！ #其他#AI写作#其他

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学习93398·2024-02-05 08:23

自媒体创作灵感源泉：8款常用ai写作工具分享！ #AI写作#知识分享#科技

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培兔兔·2024-02-05 07:16

神经网络 | 基于 CNN 模型实现土壤湿度预测

本文将使用PaddlePaddle作为深度学习框架，通过数据分析、可视化、数据预处理、模型组网、模型训练和模型预测，基于卷积神经网络（CNN）模型来来处理时间序列数据，完成10cm土壤湿度的预测，从而实现一
半亩花海·2024-02-05 05:38

AI大模型开发架构设计（7）——人人都需要掌握的AI编程及应用案例实战

编程工具2AI编程助手的代码生成模型架构剖析以CodeGeeX为例-发展过程以CodeGeeX为例-训练过程以CodeGeeX为例-大规模代码数据处理以CodeGeeX为例-模型架构以CodeGeeX为例-模型训练框架及算力以
讲文明的喜羊羊拒绝pua·2024-02-05 05:32

深度学习入门笔记（三）常用AI术语

我们有一个标准：模型训练的Epoch数必须要让模型达到一个收敛的状态。并且为了模型有更多的选择，我们可以让模型收敛后，再
zhanghui_cuc·2024-02-05 05:54

ICLR2019 | 模型训练会发生了大量的、反复的样本遗忘现象，如何解决？

在深度模型训练过程中，可能发生了大量的、反复的样本遗忘现象。本论文的写法很特别，跟大家常读的八股文不同，
zenRRan·2024-02-05 05:16

大模型增量预训练新技巧：解决灾难性遗忘

但在领域数据增量预训练或微调时，很容易出现灾难性遗忘现象，也就是学会了垂直领域知识，但忘记了通用领域知识，之前介绍过增量预训练以及领域大模型训练技巧。
深度学习算法与自然语言处理·2024-02-05 05:14

Convolutional Neural Networks CNN -- Explained

最后的图片全连接层在PyTorch中实现卷积神经网络加载数据集建立模型训练模型测试模型为什么要卷积神经网络？仅有几层的全连接网络只能做很
许喜远·2024-02-04 17:47

YOLOv8进阶 | 如何用yolov8训练自己的数据集（以安全帽佩戴检测举例）

本节课就带领大家如何基于YOLOv8来训练自己的目标检测模型，本次作者就以安全帽佩戴检测为案例进行说明，让大家可以轻松了解整个模型训练过程！
小哥谈·2024-02-04 15:25

掌握这7大工具，自媒体ai写作之路畅通无阻！ #学习方法#知识分享

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大熊猫妮妮·2024-02-03 17:49

计算机设计大赛 深度学习 python opencv 火焰检测识别

3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5数据集准备5.1数据标注简介5.2数据保存6模型训练
iuerfee·2024-02-03 16:31

stable diffusion微调总结

SDXLDistilledSDXLTurbo安装accelerate通过pip安装配置accelerateconfig查看配置安装diffusers数据处理BLIP模型优化微调方法Dreambooth微调准备数据：模型训练脚本
江小皮不皮·2024-02-03 14:46

caffe搭建深度神经网络

利用Caffe进行深度神经网络训练第一步需要搞懂几个重要文件：solver.prototxttrain_val.prototxttrain.shsolver.prototxtsolver这个文件主要存放模型训练所用到的一些超参数
A异乡人_7a44·2024-02-03 11:55

教你打造智能知识图谱平台-构建企业知识图谱方法和应用

如下图：图谱架构图2.模型训练工具（知识获取+知识融合）：1.开放形知识领域：业内广泛采用NLP训练模型，实现海量数据的自动化抽取和构建。
罗川社·2024-02-03 10:28

计算机设计大赛 深度学习 YOLO 实现车牌识别算法

文章目录0前言1课题介绍2算法简介2.1网络架构3数据准备4模型训练5实现效果5.1图片识别效果5.2视频识别效果6部分关键代码7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于yolov5的深度学习车牌识别系统实现该项目较为新颖
iuerfee·2024-02-03 07:20

AI写作软件哪个好？分享9AI写作工具 #人工智能#AI写作#AI写作

1.七燕写作这是一个微信公众号，可以进行AI对话、AI创作、AI绘画、AI训练，内置智能对话机器人、图片设计、AI模型训练、文案生成、方案创作、营销内容创作等数十项AIGC功能，并且包含海量提示词和AI
婉儿不醉·2024-02-03 07:55

如何在docker中使用GPU进行模型训练或者加载调用？

如何在docker中使用GPU进行模型训练或者加载调用？其实使用非常简单，只是一行命令的事，最主要的事配置好驱动和权限。
代码讲故事·2024-02-03 03:59

PyTorch如何使实验结果可复现

由于在模型训练的过程中存在大量的随机操作，使得对于同一份代码，重复运行后得到的结果不一致。因此，为了得到可重复的实验结果，我们需要对随机数生成器设置一个固定的种子。
京漂的小程序媛儿·2024-02-03 02:20

用通俗易懂的方式讲解：大模型训练推理应该选择什么样的服务器？A100、H100，L40S、H200。。。

2024年，数据中心市场，英伟达显卡依然一卡难求，已发布的A100、H100，L40S，还有即将发布的H200都是市场上的香饽饽。2020年，英伟达发布了基于Ampere架构的A100。2022年，英伟达发布了基于Hopper架构的H100，2023年，英伟达又发布了L40S。2024年，英伟达即将发布H200，虽然还没正式发布，但部分规格已经公开。于是，就有了这样一张表格。文章目录A100H10
Python算法实战·2024-02-03 01:42

2. ChatGLM开源⼤模型

为什么要学习开源⼤模型更⼤的微调空间：相⽐在线⼤模型，开源⼤模型可以使⽤更多微调框架进⾏模型微调，微调空间更⼤，更有可能快速完成定制化⼤模型训练；更加灵活的AI应⽤开发：相⽐封闭的在线模型，开源模型可以更加灵活便捷的嵌
Andy_shenzl·2024-02-02 19:53
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