Tune

Deep Learning

大约二三十年前，neuralnetwork曾经是ML领域特别火热的一个方向，但是后来确慢慢淡出了，原因包括以下几个方面：比较容易过拟合，参数比较难tune，而且需要不少trick；训练速度比较慢，在层次比较少
Persistence2·2020-06-29 02:17

深度学习笔记（一）入门

学习数据深度学习：前言领域、强调模型深度学习与传统神经网络之间的区别和联系：联系：分层结构区别：训练机制（初始值）深度学习的训练过程无监督预训练（LayerwisePre-Training）+有监督微调（fine-tune
大王叫我来巡山呀·2020-06-29 01:22

Few-shot learning（少样本学习）和 Meta-learning（元学习）概述

Few-shotlearning（少样本学习）1.问题定义2.解决方法2.1数据增强和正则化2.2Meta-learning（元学习）（二）Meta-learning（元学习）1.学习微调(LearningtoFine-Tune
CaoChengtai·2020-06-28 20:40

bert中文文本情感分类 微博评论挖掘之Bert实战应用案例-文本情感分类

BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers，主要分为两个部分：1训练语言模型（languagemodel）的预训练（pretrain）部分，2训练具体任务(task)的fine-tune
AI深度学习算法实战代码解读·2020-06-28 20:24

linux磁盘空间不足，但是使用df却发现磁盘空间至少有一半的空间没有使用

使用tune2fs-l/dev/sdd1来看，发现block块大小为大了，而node节点所分配的空间就相应的变得很小。而在这个磁盘中，存储的都是
weixin_30702413·2020-06-27 23:42

Linux基础命令---tune2fs

tune2fstune2fs允许系统管理员在Linuxext2、ext3或ext4文件系统上调整各种可调的文件系统参数。
weixin_30609331·2020-06-27 22:55

Linux下磁盘保留空间的调整，解决df看到的空间和实际磁盘大小不一致的问题

而在创建了文件系统之后，用户可以用tune2fs来修改这个设置比如tune2fs-m1/dev/sda4可以将保留的空间设置为1％看mkfs.
ksd041·2020-06-27 12:23

Transfer Learning 概念

在学习pytorch然后刷官方的pytorch-tutorials到讲解Image/Finetune_Torchvision_Models时，看到TransferLearning,它在提及fine-tune
is_fight·2020-06-27 10:23

迁移学习——Fine-tune

迁移学习背景：在传统的机器学习的框架下，学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型；然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测。然而，我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题：一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到。我们看到Web应用领域的发展非常快速。大量新的领域不断涌现，从传统的新闻，到网页，到图片,再到博客、播客等等。传统的机器学习需要对每
Peanut_范·2020-06-27 07:12

NLP预训练模型1 -- transformer详解和源码分析

当前利用预训练模型（pretrainmodels）在下游任务中进行fine-tune，已经成为了大部分NLP任务的固定范式。
谢杨易·2020-06-27 07:39

AlexNet 2 模型迁移

在alexnet的权值迁移成功后，下一步要做的就是将这个网络fine-tune成适用于自己的数据集的网络。
vincehxb·2020-06-26 19:12

解密飞桨多任务学习框架PALM，让你的模型开启“学霸”模式

通过使用预训练模型可以大大减少模型训练对数据的依赖，仅需要使用少量数据在下游任务中微调（Fine-tune），就可以获得效果非常优秀的模型。不过如果希望获得更好的效果，该怎么办呢？
php小小白呀·2020-06-26 17:00

张量化网络论文汇总

这一过程后通常还需要一个fine-tune的过程。其中的难点就是怎么从大的张量中保留最有价值的参数留下来，作为一个很好的初始参数值。（二）用张量分解得到的因
kkkwenjia·2020-06-26 12:51

How to Fine-Tune BERT for Text Classification 论文笔记

HowtoFine-TuneBERTforTextClassification论文笔记论文地址：HowtoFine-TuneBERTforTextClassification？BERT在NLP任务中效果十分优秀，这篇文章对于BERT在文本分类的应用上做了非常丰富的实验，介绍了一些调参以及改进的经验，进一步挖掘BERT的潜力。实验主要在8个被广泛研究的数据集上进行，在BERT-base模型上做了验证
sigmeta·2020-06-26 10:19

Fine-tune BERT for Extractive Summarization代码复现训练篇

前面我们尝试了数据处理部分的代码复现，一般来说此时代码所需要的基础的环境已经配置完成，并且绝大多数文件也都已经下载完成。不过在复现训练代码的时候依旧出现了一些问题。采坑记录，希望帮到后来人！**一、bert-base-uncased下载**因为我们使用的pytorch版本的bert预训练模型，因此需要下载预训练文件，当我们运行代码的时候就会自动下载。当时通常需要科学上网，一般用国内的网络是下不动的
左手指月·2020-06-25 22:39

Fine-tune BERT for Extractive Summarization（有代码pytorch）

本论文是extractivesummarization摘要提取通常被定义为一个二分类问题，二分类问题表明这个句子是否在这个摘要中。我们的提取模型是建立在这个编码器之上，通过堆叠几个句子间Transformer来捕获用于提取句子的文档级特征。抽取结构使用encoder-decoder结构，将同一个经过预先训练的BERT编码器与随机初始化的Transformer结合起来。我们设计了一个新的训练计划，将
昕晴·2020-06-25 17:47

利用现有的深度学习模型构建自己的模型(以VGG16为例)

微调原理二、使用slim微调模型三、数据准备定义训练数据准备训练文件夹四、开始训练参数解释五、验证模型准确率参数解释六、总结概括本文主要是对已经预训练好的ImageNet图像识别模型进行微调(Fine-tune
田田天天甜甜·2020-06-25 16:07

【人脸颜值打分预测】华南理工数据集+ResNet50多阶段训练

主要采用fine-tune方法，因为数据集较小，采用迁移学习能提高特征提取准确度但是top层需要我们自己设计，所以top的权重是正态初始化的，不一定符合最优的一个权重，所以一开始不能直接全图fine-tune
南七小僧·2020-06-25 02:07

迁移学习简介（tranfer learning）

3.1目标数据和原始数据都有标签3.1.1模型Fine-tune3.1.2模型MultitaskLearning3.2原始数据有标签，目标数据没有标签3.2.1域对抗Domain-adversarialtraining3.2.2
Omni-Space·2020-06-24 18:54

腾讯推出超强少样本目标检测算法，公开千类少样本检测训练集FSOD | CVPR 2020

，创新点包括Attention-RPN、多关系检测器以及对比训练策略，另外还构建了包含1000类的少样本检测数据集FSOD，在FSOD上训练得到的论文模型能够直接迁移到新类别的检测中，不需要fine-tune
晓飞的算法工程笔记·2020-06-24 04:14

如何恢复Linux中的误删文件

你可以使用tune2fs(调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数)来查看文件
lepton126·2020-06-24 03:08

ElasticSearch 官方调优指南 请收下！

你可以作很多的优化以提高你的用例的性能,下面的内容告诉你你应该/不应该修改哪些配置第一部分：调优索引速度https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/tune-for
iyoly·2020-06-23 20:38

Oracle sql tune report使用

首先，sql必须是绑定变量的，其中如果有常量，常量应该是不变的。使用sqltrpt脚本进行分析，会得到分析报告的：sqlplus/assysdba@?/rdbms/admin/sqltrpt分析报告中，主要关注5种建议：1）重新收集统计信息2）重写sqlwhere中的不佳部分，例如，有索引列被放到函数中的3）建议建立相关表的索引4）通过分析sql找到的新的执行计划这个，在满足绑定变量前提的情况下，
小学生汤米·2020-06-23 09:52

腾讯提超强少样本目标检测算法，公开1000类检测训练集FSOD | CVPR 2020

为了处理好这个任务，论文主要有两个贡献：提出一个通用的few-show目标检测算法，通过精心设计的对比训练策略以及RPN和检测器中加入的attention模块，该网络能够榨干目标间的匹配关系，不需要fine-tune
AI科技大本营·2020-06-23 02:11

服务器硬盘读写大文件速度测试

一般需要测试开启cache和关闭cache的情况，这里仅提供简单的大文件读写测试，从读写速度可以大概了解磁盘读写性能，具体测试内容如下：两服务器硬盘读写测试：首先要系统的磁盘对应的blocksize大小：tune2fs-l
cuanzhutang8944·2020-06-23 01:57

【总结向】预训练模型小结

3Transformer-xl3.1segment-levelrecurrencemechanism3.2relativepositionalencoding4Bert阶段1：语言模型阶段2：fine-tune5GPT6ELMo7
changreal·2020-06-22 21:48

Keras 实现加载预训练模型并冻结网络的层

在解决一个任务时，我会选择加载预训练模型并逐步fine-tune。比如，分类任务中，优异的深度学习网络有很多。
·2020-06-22 18:06

Python音频的数据扩充

音频的数据扩充，主要有以下四种方式：音频剪裁（Clip）音频旋转（Roll）音频调音（Tune）音频加噪（Noise）音频解析基于libr
机器学习算法与人工智能·2020-06-22 01:22

Tensorflow2.0 迁移学习 Fine tune 模型库Tensorflow Hub

参考Tensorflow官网的图像迁移学习的训练内容，使用预训练的CNN进行迁移学习。目录模型库TensorflowHubTensorflow.keras.application迁移学习的步骤使用TFHub进行迁移学习使用Tensorflow.keras.application进行迁移学习预处理创建迁移基础模型Finetuning模型库TensorflowHub一个有大量完成训练的经典网络库。如下
老光头_ME2CS·2020-06-21 20:01

深度学习——tensorflow2.0使用fine-tune实现CNN中的retnet50模型

importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportosimportpandasaspdimportsklearnimportsysimporttensorflowastfimporttimefromtensorflowimportkerasfromPILimportImage%matplotlibinline
BingLZg·2020-06-21 17:20

JBL TUNE205BT蓝牙耳机评测

TUNE205BT耳机(简称:T205BT)就是在T205耳机的基础上新开发出来的蓝牙产品,面对铺天盖地的头戴式、入耳式的蓝牙耳机，这种半放式的蓝牙耳
晴晨有事留言·2020-06-21 16:16

Tensorflow2.0学习（17）：利用resnet50进行迁移学习

在训练模型时，设置的是仅训练全连接层，及resnet50_fine_tune.layer[0].trainable=False实战#做
一枚小白的日常·2020-06-20 23:45

【论文笔记】AutoML for MCA on Mobile Devices——论文解读与代码解析

裁枝后，AMC算法直接对裁剪后的网络惊醒精度的测试，不经过fine-tune过程，这种精度测量结果是fine-tune后得到最优模型的精度的一中近似，而且可以加速整个训练过程。
liuyixin6178·2020-06-18 10:00

腾讯推出超强少样本目标检测算法，公开千类少样本检测训练集FSOD | CVPR 2020

，创新点包括Attention-RPN、多关系检测器以及对比训练策略，另外还构建了包含1000类的少样本检测数据集FSOD，在FSOD上训练得到的论文模型能够直接迁移到新类别的检测中，不需要fine-tune
VincentLee·2020-06-06 07:58

tune2fs：Couldn't find valid filesystem superblock

tune2fs命令允许系统管理员在Linuxext2、ext3或ext4文件系统上调整、设置、查看文件系统参数。tune2fs-l只会显示superblock上的内容。
潇湘隐者·2020-05-09 22:00

如 何 定 义 吴 亦 凡 ？

“大碗宽面”“Skr”“说唱”“帅”“freestyle”“Auto-Tune”......当年那首《大碗宽面》全民玩起来之后，当你对吴亦凡的印象还停留在这些关键词，大家都在等待他的下一个动作。
QQ音乐·2020-04-25 00:00

腾讯推出超强少样本目标检测算法，公开千类少样本检测训练集FSOD | CVPR 2020

，创新点包括Attention-RPN、多关系检测器以及对比训练策略，另外还构建了包含1000类的少样本检测数据集FSOD，在FSOD上训练得到的论文模型能够直接迁移到新类别的检测中，不需要fine-tune
晓飞的算法工程笔记·2020-04-23 10:00

8、多态

Music.tune(Instrument)接受一个Instrument引用，同时也接受任何一个导出自Instrument的类。
whyshang·2020-04-14 14:15

note_8.3_linux格式化文件系统

mkfs.ext3,mkfs.ext4,mkfs.xfs,mkfs.vfat,...检测及修复文件系统的工具fsck  fsck.ext2,fsck.ext3,...查看其属性的工具dumpe2fs,tune2fs
人間失格_430b·2020-04-07 18:13

Elon Musk-(4)Elon's First Start-Up

Theyspenthoursrecuperatinginthecold.造句：Thebeautifulsceneryandfreshairisbeneficialforpatientstorecuperate.2.betunedin:对...敏感，意识到tune
二白_a00c·2020-04-07 15:02

ACL访问控制列表

实现灵活的权限管理除了文件的所有者，所属组和其它人，可以对更多的用户设置权限CentOS7默认创建的xfs和ext4文件系统具有ACL功能CentOS7之前版本，默认手工创建的ext4文系统无ACL功能,需手动增加tune2fs–oacl
王王王小白·2020-04-04 03:38

训练笔记 Fine tune my first semantic segmentation model using mxnet [2] tricks

SeveralTricks1用了n块GPU，在softmaxoutput的时候一定要注意：optimizer的参数设置，rescale_grad项要设置为1/n。原因是softmaxloss层在每块卡上分别进行normalize，所以在这里要除以卡的数量。2batch_size不可以太小，不然训练不稳定。batch_size减小的话，对应的learningrate也应该设置小一些。它们是互相匹配的
麦兜胖胖次·2020-04-03 08:22

Spotify的交互式推荐系统

接着用户通过thumbs表达自己对歌曲的偏好，同时也是在tune推荐系统。推荐系统会根据thumbs的正负反馈，实时调整推荐结果。二、整体数据流Step1：训练各种
大清新·2020-04-03 02:20

Tune Machine Learning Algorithms in R (random forest case study)

Itisdifficulttofindagoodmachinelearningalgorithmforyourproblem.Butonceyoudo,howdoyougetthebestperformanceoutofit.Inthispostyouwilldiscoverthreewaysthatyoucantunetheparametersofamachinelearningalgorith
sport_QD·2020-04-02 19:03

如何恢复Linux中的误删文件

你可以使用tune2fs（调整和查
白帽札记·2020-03-29 20:05

继承与向上转型

前言“为新的类提供方法”并不是继承这一特性中最为重要的方面，其最重要的方面是表现新的类和基类之间的关心tune()方法接受的是Instrument对象的引用，但是在下面的代码中却传入了一个Wind类型的引用
Vincent_Jiang·2020-03-25 08:44

Linux下的访问控制列表

FAT32文件系统不支持权限，也不区分大小写如果一个分区不是安装系统时分的分区，是一个新的分区的话，默认是不支持aclCentOS7之前版本，默认手工创建的ext4文件系统无ACL功能,需手动增加tune2fs–oacl
Aubin·2020-03-24 23:30

（一）Ray:Tune整定模型超参数

根据上述所述，分为以下几步：根据自己的需求构建一个trials，可理解为一个训练epoch，该trials需继承Tune.Trainable类选择合适的Schedule
ShiNianHouDeHouYan·2020-03-23 12:35

干货 | BERT fine-tune 终极实践教程

从11月初开始，google-research就陆续开源了BERT的各个版本。google此次开源的BERT是通过tensorflow高级API——tf.estimator进行封装(wrapper)的。因此对于不同数据集的适配，只需要修改代码中的processor部分，就能进行代码的训练、交叉验证和测试。奇点机智技术团队将结合利用BERT在AI-Challenger机器阅读理解赛道的实践表现以及多
奇点机智·2020-03-21 08:28

[转]安装完 MySQL 后必须调整的 10 项配置

http://www.oschina.net/translate/10-mysql-settings-to-tune-after-installation英文原文：10MySQLsettingstotuneafterinstallation
空语·2020-03-20 17:11
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