计算成本

论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model

特别是，ViTs尽管在处理大规模数据上具有优势，但其自注意力机制的二次复杂度对高分辨率图像处理时的计算成本极高。因此，研究者希望通过引入新的架构来降低这种复杂度，并提高视觉任务的效率。现

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:47

图像处理之蒸馏

教师模型通常具有较高的性能和准确性，但由于其复杂性和计算成本，可能不适合在资源受限的环境中使用。因此，蒸馏的目标是将教师模型的知识转移到学生模型中，以便在保持或接近教师模型性能的同时，降

醉后才知酒浓·2024-09-04 15:13

memcache安装和详解

这些数据可以是数据库查询结果、页面渲染结果或者其他计算成本高昂的操作结果。简单而有效：Memca

iangyu·2024-08-23 09:12

美旅同行—深圳蛇口

其实广州白云机场也有航班直飞纽约的，只是香港来回飞比较便宜，旅行社计算成本，让我们来回折腾罢了。

夕阳醉梦·2024-03-27 04:34

如何降低云计算成本？

降低云计算成本的方法有很多，以下是一些关键的策略和建议：优化资源使用：自动缩放：根据工作负载的需求自动调整计算资源的大小。

MarkHD·2024-03-15 09:07

RAG （Retrieval Augmented Generation）简介

现实是自身训练无论是人力成本，数据成本，计算成本都是不可行的。那么一种基

juhanishen·2024-02-15 00:44

计算成本直降46.5%，准确性损失忽略不计

DynMM模型通过在模态层面和融合层面进行渐进融合，可以将计算成本降

深度之眼·2024-02-14 06:47

【多模态大模型】Latent Diffusion：在潜在空间而非像素空间进行操作，从而减少了计算复杂度

LatentDiffusionStableDiffusion和LatentDiffusion扩散模型的成本问题子问题1:高计算成本和训练复杂度子问题2:保持生成图像的视觉保真度子问题3:实现多模态和高分辨率图像合成子问题

Debroon·2024-02-12 20:24

作战篇：战争里的激励与成本

而且计算成本不仅仅

唐谦谦·2024-02-09 22:12

CVPR 2023: SFD2 Semantic-Guided Feature Detection and Description

它们可以捕捉像素之间更复杂的关系，并有可能获得更好的性能，但计算成本可能很高。语义

结构化文摘·2024-02-07 12:20

告别 GPU 焦虑，玩转极致性价比的 CPU 文生图

但由于众所周知的原因，GPU资源出现了一卡难求的现状，如何通过云计算快速提升业务规模，降低文生图的计算成本，以及更好的保护自定义的扩展模型？

阿里云云原生·2024-02-07 06:20

猪姐成长日记（20210621）：继续成长

我以前会计算成本，因为我算数好，同时我也不喜欢有太多的人情，觉得那样麻烦，现在我很清晰，单就成本来讲是不划算的，可他们的心意是无价的。当我

小猪姐姐_1969·2024-02-05 07:44

BLIP-2：低计算视觉-语言预训练大模型

BLIP-2BLIP对比BLIP-2BLIPBLIP-2如何在视觉和语言模型之间实现有效的信息交互，同时降低预训练的计算成本？

Debroon·2024-02-04 21:47

对齐大型语言模型与人类偏好：通过表示工程实现

1、写作动机：强化学习表现出相当复杂度、对超参数的敏感性、在训练过程中的不稳定性，并需要在奖励模型和价值网络中进行额外的训练，导致了较大的计算成本。

Ly大可爱·2024-02-01 11:53

知识蒸馏（paper翻译）

不幸的是，使用整个模型集合进行预测非常麻烦，并且计算成本可能太高，无法部署到大量用户，尤其是在单个模型是大型神经网络的情况下。Caruana和他的合作者[1]已经证明，可以将集成中的知识压缩

蓝羽飞鸟·2024-01-31 23:18

【Transformer 】 Hugging Face手册 (01/10)

使用预训练模型可以降低计算成本和碳足迹，并节省从头开始训练模型所需的时间和资源。这些模型

无水先生·2024-01-31 19:42

【Spring框架】@Cacheable注解：缓存最佳实践

对于使用Spring框架的应用程序来说，@Cacheable注解提供了一种简单有效的方式来提升性能，特别是对于那些计算成本高或数据变化不频繁的操作。

墨苏玩电脑·2024-01-31 11:54

两个五层决策树和一个十层决策树的区别

计算成本:十层决策树的训练和预测通常需要更多的计算资源，而两个五层决策树的计算成本可能

Recursions·2024-01-30 14:18

OSDI 2023: 3D Video Loops From Asynchronous Input

它对于复杂场景很强大，但计算成本很高。体积表示:类似于NeRF，它使用3D网格来存储体素信息，提供高效的操作，但可能需要大量的内存。全景/光场视频:这些同时捕捉场景的多个

结构化文摘·2024-01-30 08:27

机器学习与流体动力学：谷歌AI利用「ML+TPU」实现流体模拟数量级加速

流体可以用纳维-斯托克斯方程来描述，但大规模求解这类方程仍属难题，受限于解决最小时空特征的计算成本。这就带来了准确率和易处理性之间的权衡。不可压缩流体通常由如上纳维-斯托克斯方程来建模。最近，来

PaperWeekly·2024-01-29 08:49

强化学习（四）动态规划——1

但其在强化学习中实用性有限，其一是它是基于环境模型已知；其二是它的计算成本很大。但它在理论伤仍然很重要，其他的一些算法与动态规划算法（DP）十分相似，只是计算量小及没有假设环境模型已知。

EasonZzzzzzz·2024-01-28 11:44

YOLOv8优化策略：注意力涨点系列篇 | 多尺度双视觉Dualattention | Dual-ViT，顶刊TPAMI 2023

从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.原理介绍论文：DualVisionTransformer|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore摘要：以前的工作已经提出了几种降低自注意力机制计算成本的策略

会AI的学姐·2024-01-26 15:07

2020-05-04 eigenMT

这种校正方法虽然准确，但对于大规模队列测序/大样本测序，需要数天到数周的高计算成本。与其相比，我们的方法减少了数量级的计算负担，同时保持了较高的精度。为了做到这一点，我们

程凉皮儿·2024-01-26 04:16

低成本大模型解决方案

在大数据时代，机器学习模型的大小呈指数级增长，随之而来的是计算成本的飙升。对于许多企业和组织来说，这成了一个难以承受的负担。那么，如何在预算有限的情况下实现高效的机器学习呢？

百度_开发者中心·2024-01-24 16:13

认清本质事半功倍

︎【学与会̈⃝做与得】图片发自App❥计算成本：你是时间换钱，还是钱换时间❥环境圈子极大程度上决定着你的认知与思维❥可怕的事情：一个圈子久了，认知会陷入盲区，潜意识被同化的同时也被固化❥那么只有不断接触新行业

一六八的秋·2024-01-23 12:37

什么是迁移学习

概念：迁移学习是一种机器学习方法，其核心思想是将已经训练好的模型参数用于新的相关任务，以减少新任务所需的训练数据量和计算成本。

Larry Chow·2024-01-22 10:59

YOLOv5改进 | 主干篇 | 华为GhostnetV1一种移动端的专用特征提取网络

GhostNet的关键思想在于通过引入Ghost模块，以较低的计算成本增加了特征图的数量，从而提高了模型的性能。

Snu77·2024-01-21 08:42

YOLOv8改进 | 主干篇 | 华为移动端模型Ghostnetv1改进特征提取网络

GhostNet的关键思想在于通过引入Ghost模块，以较低的计算成本增加了特征图的数量，从而提高了模型的性能。

Snu77·2024-01-19 19:45

定向减免！函数计算让 ETL 数据加工更简单

业内较为常见的高频短时ETL数据加工场景，即频率高时延短，一般费用大头均在函数调用次数上，推荐方案一般为攒批处理，高额的计算成本往往令用户感到头疼，函数计算推出定向减免方案，让ETL数据加工更简单、更自动化

Serverless 社区·2024-01-19 16:43

基于WEKWS模型的语音唤醒关键词识别

此外，文中还分析了其结构参数的影响，为了降低计算成本，将多帧预测（MFP）应用

伪_装·2024-01-19 11:31

DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models

A:这篇论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在扩展参数规模时面临的计算成本问题。

步子哥·2024-01-19 11:59

深度求索开源国内首个 MoE 大模型 | DeepSeekMoE：在专家混合语言模型中实现终极专家专业化

、前言二、主要内容三、总结CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/一、前言在大语言模型时代，混合专家模型（MoE）是一种很有前途的架构，用于在扩展模型参数时管理计算成本

叶庭云·2024-01-19 11:48

高性能小模型SLM最新优化方案和热门应用盘点，附配套模型和开源代码

目前我们对大模型的探索已经到了瓶颈，因高能耗、巨大的内存需求和昂贵的计算成本，我们的技术创新工作受到了挑战与限

深度之眼·2024-01-18 23:05

基于协方差矩阵自适应演化策略（CMA-ES）的高效特征选择

这有助于防止过拟合、提高模型的泛化能力，并且可以减少训练和推理的计算成本。如果特征N的数量很小，那么穷举搜索可能是可行的:比如说尝试所有可能的特征组合，只保留成本/目标函数最小的那一个。

deephub·2024-01-18 02:14

十分钟读完 Meta提出Llama 2模型的经典论文：Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models

然而，尽管训练方法看似简单，但高昂的计算成本

夕小瑶·2024-01-17 10:45

标准卷积、深度可分离卷积与GSConv，YOLOv8引入SlimNeck

此外，我们提供了一种设计范式，即“slim-neck”，以实现更高的检测器计算成本

masterMono·2024-01-16 16:31

vslam论文10：PL-VINS:具有点和线特征的实时单目视觉惯性SLAM

我们观察到，目前的作品使用LSD算法提取线条特征;然而,LSD是为场景形状表示而设计的，而不是为姿态估计问题设计的，由于其高昂的计算成本，这成为了实时性能的瓶颈。

xsyaoxuexi·2024-01-16 12:08

21、LiDAR-LLM: Exploring the Potential of Large Language Models for 3D LiDAR Understanding

实现流程给定LiDAR输入L∈Rn×3L\in\R^{n\times3}L∈Rn×3，n是点的数量，使用VoxelNet获取LiDARFeature，考虑到计算成本，沿

C--G·2024-01-15 15:20

扩散模型微调方法/文献综述

然而，从头训练一个扩散模型往往涉及巨大的计算成本和时间投入，限制了其在实际应用中的广泛使用。为了

张小殊.·2024-01-15 13:32

延迟减少10倍！OCD：基于以目标为中心Diffusion的高效视频编辑方法

然而，这类解决方案通常需要大量的内存和计算成本来生成时间上连贯的帧，无论是以扩散反演还是跨帧注意力的形式。

AI生成未来·2024-01-15 13:11

【论文阅读笔记】MobileSal: Extremely Efficient RGB-D Salient Object Detection

PaperCode2.摘要神经网络的高计算成本阻碍了RGB-D显着对象检测（SOD）的最新成功，使其无

咔叽布吉·2024-01-14 08:09

【LLM】vLLM部署与int8量化

QuantizationvLLMvLLM是一个开源的大型语言模型（LLM）推理和服务库，它通过一个名为PagedAttention的新型注意力算法来解决传统LLM在生产环境中部署时所遇到的高内存消耗和计算成本的挑战

Hellespontus·2024-01-13 23:46

大模型关于Lora论文集合

EfficientFine-tuningofLanguageModelsviaResidualLearning》ChainofLoRA(COLA)，这是一种受Frank-Wolfe算法启发的迭代优化框架，旨在弥合LoRA和全参数微调之间的差距，而不会产生额外的计算成本或内存开销

致Great·2024-01-13 00:48

今日最佳计算机视觉论文解读：Dr^2Net: Dynamic Reversible Dual-Residual Networks for Memory-Efficient Finetuning

然而，现有的基于图像生成3D的高斯散射方法通常是基于优化的，需要多个计算成本高昂的得分提炼步骤

夕小瑶·2024-01-12 05:13

论文系列之-Mixtral of Experts

2.控制计算成本：尽管模型拥有

Takoony·2024-01-11 10:31

论文解读：CBAM: Convolutional Block Attention Module--ECCV2018

因为CBAM是个轻量级的通用模块，所有它可以整合到任何CNN框架中，并且计算成本几乎不变。QQ截图20190610123827.png1.Introduction为

jscdw·2024-01-09 04:08

YOLOv5+混合注意力机制再涨4.3%，Transformer混合设计依旧可以卷

为了解决表面贴装技术中焊接缺陷检测的低准确率、高误检率和计算成本问题，提出了一种新方法。该方法是一种专门针对焊接缺陷检测算法的混合注意力机制，通过增加准确度并降低计算成本来提高制造过程中的质量控制。

AI追随者·2024-01-07 10:57

一图读懂-神经网络14种池化Pooling原理和可视化（MAX，AVE，SUM，MIX，SOFT，ROI，CROW,RMAC ）

在卷积层之后，通过池化来降低卷积层输出的特征维度，减少网络参数和计算成本的同时，降低过拟合现象。最大池化（MaxPooling）是将输入的图像划分为若干个矩形区域，对每个子区域输出最大值。

python风控模型·2024-01-06 14:06

从更高到更好 2021阿里双11背后的技术亮点

今年双11，阿里巴巴大促峰值的计算成本相比去年下降50%；截至11日，小蛮驴无人车在双11期间累计配送快递已超过100万件。

阿里云云栖号·2024-01-06 13:27

12.12听书感悟-成本战略

在战争中，人们需要计算成本价值，按照成本扩大自己的队伍增强自己的实力。成本是很关键的问题，因为可以直接影响到战斗力，一场战争的胜负由此控制。

f961ff2e749a·2024-01-04 16:56

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