Scaling 第14页

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）

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

小白学算法·2022-11-19 09:07

BERT模型—1.BERT模型架构

模型总览二、注意力机制1.Seq2seq中的注意力操作2.注意力的一般形式（三步曲）3.transformer中的自注意力机制—Self.Attention4.transformer的多头注意力机制5.scaling6

哎呦-_-不错·2022-11-19 06:35

混合精度训练-Automatic Mixed Precision

为每个权重保存一份FP32的副本LossScaling改进矩阵运算为每个OP使用最佳精度如何应用AMPTensorFlowPyTorchMXNetPaddlePaddle双/单/半精度浮点数以下简单对比双

AliceWanderAI·2022-11-19 02:07

李宏毅机器学习＜Datawhale task3学习笔记＞

二，减小误差1，variance的场合2，bias的场合3，实操时...三，梯度下降1，注意事项与优化①Adagrad②stochasticgradientdecent（随机梯度下降）③FeatureScaling④FormalDerivation2

混沌乌龙茶·2022-11-19 02:31

5 步！用阿里云 Serverless 搭建高质量的图片压缩工具

它是独一无二的，因为它支持AutoScaling，执行应用程序所需的计算能力是按需分配的。并且使用一种称为事件驱动函数的模型来确定这些需求的范围。这就是Serverless架构，也称为功

·2022-11-17 00:58

认知诊断模型

传统的心理测量手段普遍关注根据某些潜在的特征来对被测者进行排名或者scaling.然而在认知分类里，它的目的不是探测这些属性或者特征的存不存在，而是提供更多有用的反馈信息，比如说学生的属性表，然后提供有效的干预手段帮助学生进一步的学习

医学影像处理·2022-11-16 17:01

机器学习（李宏毅）学习笔记2

机器学习笔记2学习率算法：Ada方法的核心原理随机梯度下降法：FeatureScaling梯度下降法的内在原理（利用泰勒法则）：梯度下降法的限制：HW1代码（无pytorch版）：（转https://blog.csdn.net

深度学不学习·2022-11-15 11:21

ALIGN：基于噪声文本监督的视觉和视觉语言表示学习

1.Title：ScalingUpVisualandVision-LanguageRepresentationLearningWithNoisyTextSupervision2.Author：JiaChaoetal

Civisky·2022-11-14 07:28

【论文阅读】Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution

题目：SwinTransformerV2:ScalingUpCapacityandResolutionmotivation:作者提出了将SwinTransformer缩放到30亿个参数的技术，并使其能够使用高达

一碗白开水一·2022-11-10 07:34

屠榜各大CV任务！最强骨干网络：Swin Transformer V2来了

SwinTransformerV2:ScalingUpCapacityandRes

Amusi（CVer）·2022-11-10 07:53

论文精读:Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2111.09883.pdf代码地址:GitHub-microsoft/Swin-Transformer:Thisisanofficialimplementationfor"SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows".Abstract本篇论文主要致力于解决大

樱花的浪漫·2022-11-10 07:52

从sklearn.preprocessing, sklearn.feature_selection学习特征工程之预处理

本文借助sklearn介绍其中的预处理部分二单特征预处理标准化Standardization或者叫meanremovalandvariancescaling（平均值移除、方差缩放)说明1：标准化其实就是干两件事

一个人的场域·2022-11-09 21:29

GNN-CS224W: 17 Scaling Up GNNs

GraphsinmodelapplicationapplicationsRecommendersystems:Amazon,YouTube等要预测用户对item(商品、视频)是否感兴趣(linkprediction)还要预测用户、item的类型(nodeclassification)数据量级很大SocialnetworksFacebook,Twitter,Instagram等要做Friendrec

当客·2022-11-08 09:46

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