Scaling 第13页

FLIP：Scaling Language-Image Pre-training via Masking

点击进入—>Transformer微信技术交流群FLIPScalingLanguage-ImagePre-trainingviaMasking单位：MetaAI,FAIR(何恺明等人)论文：https:

Amusi（CVer）·2022-12-05 14:55

空间变形网络——STN

1概述CNN的机理使得CNN在处理图像时可以做到transitioninvariant，却没法做到scalinginvariant和rotationinvariant。

猛男技术控·2022-12-05 09:12

Revisiting ResNets: Improved Training and Scaling Strategies论文简述

这篇论文刚开头就说到现如今人们对于计算机视觉架构具有非常高的关注，但其实每一次新的SOTA的模型架构，其实都经常同时改变训练方法学和缩放策略相结合。所以说，这篇论文就重新审视思考了resnet这一经典的模型架构。然后，作者对比了现在非常火的高性能的用nas搜出来的网络结构effcientnet，与resnet对比，effcientnet到底为什么比resnet强，是因为模型架构吗?还是训练策略，数

RANKING666·2022-12-04 15:09

19.上下采样与BatchNorm

目录池化层与采样downsample下采样upsample上采样BatchNormfeaturescalingImagenormalizationBatchNormalization规范化写法nn.BatchNorm2dtest

派大星的最爱海绵宝宝·2022-12-04 10:45

复习2: 归一化、正则化、BN、IN、LN、GN原理- 为什么BN可以替代正则化、batch-size大小对训练/BN的影响、为什么正则化可以防止过拟合？

目录归一化、正则化、BN、IN、LN、GN原理featurescaling特征缩放、归一化、标准化、中心化批量归一化BN、IN、Ln、GN拟合问题、正则化、dropout归一化、正则化、BN、IN、LN

qq_33666011·2022-12-04 09:03

embedded electronic system for AI/ML 学习笔记

梯度下降法缩放和正则化（scalingandnormalization）过拟合和欠拟合如何避免过拟合与欠拟合第一章线性回归linearregression先介绍一下监督学习和无监督学习：监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数

无规则@lucio·2022-12-04 09:25

深度学习Day02

GradientDescenttuningyourlearningrateAdaptiveLearningRatesAdagrat\仅一个参数成立FeatureScalingGradientDescend

非畅6 1·2022-12-02 17:00

On Calibration of Modern Neural Networks论文阅读笔记（概率校准）

在这篇文章中,还提出了一种基于早期置信度校准方法Plattscaling的变式——temperaturescaling一．引言校准的概率的重要性分类网络不仅需要准确，还需要知道什么时候是不正确的。

蘑菇桑巴·2022-12-02 17:05

CLIP论文笔记--《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》

LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervision》1、IntroductionandMotivatingWork2、Approach2.1自然语言监督2.2.创建一个足够大的数据集2.3选择一种有效的预训练方法2.4ChoosingandScalingaModel2.5

栗子酱15551·2022-12-02 13:03

机器学习5数据归一化Feature Scaling

文章目录一、为什么要数据归一化？二、解决方案数据归一化，解决方案1：最值归一化normalization：解决方案2：均值方差归一化standardization;三、最值归一化处理normalization四、均值方差归一化Standardization一、为什么要数据归一化？如图两个样本之间的距离，如果使用欧拉距离的话就是1-5的平法加上200-100的平方再开根号，在这种情况下显然就发现这个

淅淅同学·2022-12-02 10:58

EfficientNet 网络原理与 Tensorflow2.0 实现

文章目录介绍网络参数优化方法网络效果代码实现介绍2019年，Google在EfﬁcientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks

cofisher·2022-12-02 10:15

三台服务器使用docker搭建redis一主二从三哨兵，概念-搭建-整合springboot【保姆级】

redis有两种高可用的方案：HighavailabilitywithRedisSentinel（哨兵）ScalingwithRedisCluster（分片集群）第一个就是我们本次的要搭建的，就是高可用的哨兵

掉发的小王·2022-12-01 16:59

使用AWS的API Gateway实现websocket

VPCLink，ELB和AutoScaling不是我们的重点。这里假设这些都已经完成了。初始化

亚林瓜子·2022-12-01 02:56

【论文学习笔记】《DEEP VOICE 3: SCALING TEXT-TO-SPEECH WITH CONVOLUTIONAL SEQUENCE LEARNING》

《DEEPVOICE3:SCALINGTEXT-TO-SPEECHWITHCONVOLUTIONALSEQUENCELEARNING》论文学习文章目录《DEEPVOICE3:SCALINGTEXT-TO-SPEECHWITHCONVOLUTIONALSEQUENCELEARNING

FallenDarkStar·2022-11-30 22:42

【论文翻译】Deep Voice 3：通过卷积序列学习来扩展语音合成

原论文链接：DeepVoice3:ScalingText-to-SpeechwithConvolutionalSequenceLearning摘要我们提出

lujian1989·2022-11-30 22:34

OpenCV：多线程加速的多尺度模板匹配

其实通过设置“尺度池”ScalingPool可以很好的解决这个问题，用尺度不一的模板进行匹配不就可以了吗？再以多线程加速，各尺度独立匹配，最后取最佳结果，这就是多尺度的思路。另外，基于特征

\lambda·2022-11-29 21:25

sklearn 数据处理 fit、transform、fit_transform 的区别

MinMaxScaler的fit函数的官方定义：Computetheminimumandmaximumtobeusedforlaterscaling.翻译一下：计算用于进行特征缩放的最大值、最小值也就是说

胖胖胖胖胖虎·2022-11-29 08:09

《吴恩达机器学习》4 多变量线性回归

多变量线性回归前言一、多变量线性回归二、多元梯度下降法1、特征缩放（featurescaling）2、学习率（Learningrate）3、特征和多项式回归三、线性回归的正规方程解法与对比1、正规方程解法

JockerWong·2022-11-28 20:54

李宏毅机器学习笔记——误差与梯度下降

误差与梯度下降误差的来源VarianceBias小结交叉验证梯度下降学习率自动调整学习率随机梯度下降特征缩放（FeatureScaling）梯度下降原理误差的来源训练得到的模型f∗f^*f∗和真实的模型

Brandon1017·2022-11-28 07:04

《机器学习—李宏毅》HW1

ObjectivesUsefulLinksPyTorchStep1.读入和处理dataDataset&DataloaderTensorsStep2.定义神经网络定义一个神经网络层定义自己的模型Optimization一、FeaturesScaling

SofiaT·2022-11-28 01:45

标准化与归一化的简单介绍

进行操作的归一化将训练集中某一列数值特征的值缩放到0-1之间标准化就是将训练集中某一列数值特征（假设是第i列）的值缩放成均值为0，方差为1的状态归一化和标准化的相同点都是对某个特征（column）进行缩放（scaling

ghashgsgg·2022-11-27 17:21

第三章 Python数据预处理

3.1特征缩放有关特征缩放的网站介绍：https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_scaling特征缩放是一种用于标准化自变量或数据特征范围的方法。

IntelligentRS·2022-11-26 11:56

【论文笔记】RepLKNet论文阅读笔记

paper：ScalingUpYourKernelsto31x31:RevisitingLargeKernelDesigninCNNsgithub：https://github.com/DingXiaoH

嘟嘟太菜了·2022-11-25 07:28

RepLKNet论文详解:31×31的超大卷积核模型

这个读作RepLPNet论文名称：ScalingUpYourKernelsto31x31:RevisitingLargeKernelDesigninCNNs原论文地址：https://arxiv.org

思艺妄为·2022-11-24 14:06

logisticregression python参数设置_LogisticRegression在sklearn中的参数详解

LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight

云智冷·2022-11-24 09:53

机器学习之数据预处理

（Sklearn.preprocessing.scale()）二、数据缩放化（Scaling）1、数据缩放化的定义对不同样本的

Theo1688·2022-11-23 13:40

音视频技术开发周刊 | 248

OpenGLES矩阵变换与坐标系统OpenGL大量使用向量和矩阵，矩阵的最重要的用途之一就是建立向量投影（比如：正交和透视投影）、使物体旋转（rotation）、平移（translation）以及缩放（scaling

LiveVideoStack_·2022-11-23 10:56

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记21 Scaling Up GNNs to Large Graphs

更新日志：2021.11.16优化公式排版文章目录1.介绍scaleupGNN问题2.GraphSAGENeighborSampling:ScalingupGNNs3.Cluster-GCN:ScalingupGNNs4

诸神缄默不语·2022-11-23 03:02

Flan-T5: One Model for ALL Tasks

论文：ScalingInstruction-FinetunedLanguageModels论文地址：https://arxiv.org/abs/2210.11416公开模型：google/flan-t5

nghuyong·2022-11-22 23:29

EfficientNet网络

目录模型缩放EfficientNet亮点EfficientNet网络结构图论文《EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks

Aiolei·2022-11-22 21:38

Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network

Scaled-YOLOv4：扩展跨阶段局部网络注：文末附目标检测微信交流群Scaled-YOLOv4:ScalingCrossStagePartialNetwork作者单位：YOLOv4原班人马（Chien-YaoWang

Amusi（CVer）·2022-11-22 10:03

机器学习备忘录之特征归一化

常用方法线性函数归一化(Min-Maxscaling)线性函数归一化(Min-Maxscaling)将原始数据线性化的方法转换到[0,1]的范围.缺点是抗干扰能力弱，受离群值影响比较大.零均值标准化(Z-scorestandardization

毒吻可积·2022-11-22 08:25

Vision Transformer (ViT)

IntroductionMethodVisionTransformer(ViT)Fine-tuningandHigherResolutionExperimentsSetupComparisontoSOTAPre-trainingdatarequirementsScalingstudyInspectingViTSelf-SupervisionReferencesIntroductionViT

连理o·2022-11-22 08:20

【冰糖Python】PyTorch：Dropout 操作 torch.nn.Dropout()

torch.nn.Dropout(p=0.5,inplace=False)其作用是，在training模式下，基于伯努利分布抽样，以概率p对张量input的值随机置0；training模式中，对输出以1/(1-p)进行scaling

冰糖炖冰糖·2022-11-21 14:19

vins Freatrack遮罩c++ 实现

1.准备工作先对相机进行内参标定%YAML:1.0---model_type:KANNALA_BRANDTcamera_name:camerascaling_ratio:1image_width:640image_height

JanKin_BY·2022-11-21 07:15

【机器学习】课程笔记04_多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)

MultipleFeatures）多元梯度下降法（GradientDescentforMultipleVariables）多元梯度下降法演练1：特征缩放（GradientDescentinPracticeⅠ:FeatureScaling

雀栎·2022-11-20 23:37

2021-03-25Ubuntu常用命令记录：

Ubuntu常用命令记录：1.调整系统字体大小：gsettingssetorg.gnome.desktop.interfacetext-scaling-factor1.22.使用rospy.wait_for_message

Venus-ww·2022-11-20 23:35

NeurlPS 2022 | 全新大模型参数高效微调方法：仅需训练0.3M的参数

该论文提出了一个全新的、针对大模型训练的参数高效微调方法SSF（Scaling&ShiftingYourFeatures)，可简洁、高效、零开销实现参数微调。

PaperWeekly·2022-11-20 20:21

李宏毅机器学习笔记第11周_Spatial Transformer

文章目录一、SpatialTransformerLayer1.CNNisnotinvarianttoscalingandrotation2.Howtotransformanimage/featuremap

MoxiMoses·2022-11-20 11:02

百面机器学习

线性函数归一化（Min-MaxScaling）：对原始数据进行线性变换，使结果映射到[0,1]的范围，实现对原始数据的等比缩放。零均值归一化（Z-ScoreNormalization）。

资料加载中·2022-11-20 02:43

OpenCV DNN blogFromImage()详解

B.缩放(Scaling)。通过缩放系数(scalefa

New_Tank·2022-11-20 01:14

【论文翻译】【李沐老师】Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server

文章目录Abstract1Introduction1.1Contributions1.2EngineeringChallengesAbstract我们提出了一个分布式机器学习问题的参数服务器框架。数据和工作负载都分布在工作节点上，而服务器节点维护全局共享的参数，以密集或稀疏的向量和矩阵表示。该框架管理节点之间的异步数据通信，并支持灵活的一致性模型、弹性可伸缩性和连续容错(flexibleconsi

I"ll carry you·2022-11-20 00:08

全文翻译【YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors】

目录编辑Introduction2Relatedwork2.1.Real-timeobjectdetectors2.2.Modelre-parameterization2.3.Modelscaling3Architecture3.1Extendedefficientlayeraggregationnetworks3.2Modelscalingforconcatenation-basedmodels

行*云·2022-11-20 00:55

Parameter Server论文阅读笔记《Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server》

工作一直在使用分布式的机器学习框架，有必要了解一些基本的原理，就先从李沐大佬的文章入手，写个笔记作为记录。主要贡献第三代开源的ParameterServer架构，具有以下特性1）高效的通信2）灵活的一致性模型3）弹性可拓展能力4）系统容错能力5）易用性工程挑战通信：访问巨量的参数，需要大量的网络带宽支持。容错：分布式计算需要较好的容错能力，failover机制。相关工作第一代的参数服务器架构VLD

沃柑火龙果·2022-11-20 00:51

用参数服务器扩展分布式机器学习

ScalingDistributedMachineLearningwiththeParameterServer背景1.大规模机器学习的特点模型参数很大，超过了单机容量训练数据量大，需要并行加速2.分布式机器学习的挑战高效通信

Lukerman0·2022-11-20 00:44

html二维坐标系转换,【转】【矩阵】坐标的矩阵变换

2.3.3基本二维变换基本二维变换有比例变换(Scaling)、旋转变换(Rotating)、错切变换(Shearing)和平移变换(Translating)。

袁冬连·2022-11-19 17:17

python中的sklearn.svm.svr_支持向量机SVM--sklearn 参数说明

penalty=12,loss=squared_hinge,dual=True,tol=00001,C=1.0,multi_class=ovr,fit_intercept=True,intercept_scaling

不遇白·2022-11-19 09:52

逻辑回归（LogisticRegression）中的参数（详解）