Whitening

化妆英语词汇，女生生存必备啊！

facewashFoamingmilkycreamGel爽肤水toner/astringent紧肤水firminglotion护肤霜moisturizersandcreams保湿moisturizer隔离霜防晒sunscreen/sunblock美白whitening

英语自学·2024-01-03 00:36

Batch normalization 和 Layer normalization的区别

Renfenrence关于batchnormalization和layernormalization的理解文章目录1.Batchnormalization和Layernormalization的动机1.1白化(whitening

Decennie·2023-09-12 16:22

LLM - LLaMA-2 获取文本向量并计算 Cos 相似度

last_hidden_states2.LLaMA-2获取hidden_states◆modelconfig◆getEmbedding三.获取向量Cos相似度1.向量选择2.Cos相似度3.BERT-whitening

BIT_666·2023-09-02 12:21

【NLP】NLP 语义匹配：经典前沿方案整理

作者|周俊贤整理|NewBeeNLP上一篇文章，讨论了语义匹配的语义场景，NLP语义匹配：业务场景、数据集及比赛这篇跟大家讨论相关的技术，主要包括BERT-avg、BERT-Whitening、SBERT

风度78·2023-08-21 06:14

数据降维：PCA、CCA、LDA、ICA的区别及适用场景

相当于是白化(whitening)+P

liuz_notes·2023-07-26 12:45

深度学习（提高泛化能力）+深度学习未来

文章目录泛化能力数据集数据增强预处理均值减法均一化白化（whitening）激活函数maxoutReLUDropoutDropConnect深度学习的应用物体识别物体检测分割回归问题人脸识别网络可视化泛化能力训练样本必不可少预处理的数据更容易训练改进激活函数和训练方法有助于提高神经网络的泛化能力数据集两个包含大规模的数据集

Elsa的迷弟·2023-06-09 18:51

前沿 | 数学优化视角下的深度神经网络建模与应用

总结三、机器学习1、概念2、总结四、深度学习1、概念五、数学优化与深度学习之间的关系六、应用案例1、图像去噪——稀疏编码（fromSparseCoding）2、图像分割——fromCRF3、白化操作——whitening

ｌｉｆｅｉｎ·2023-06-08 05:55

数字图像处理——皮肤美白（Skin whitening）算法实现

数字图像处理——皮肤美白（Skinwhitening）算法实现一色调平衡（Colorbalance）算法1.1当选择色调平衡以保持亮度时1.2当取消色调平衡并保持亮度时二logarithmicCurve算法三图层混合（Layerblending）算法一色调平衡（Colorbalance）算法1.1当选择色调平衡以保持亮度时（1）中间色调：加一种颜色时，颜色增加，另两种颜色减少，以保持亮度平衡；减去

凌青羽·2023-03-14 07:51

【调参Tricks】WhiteningBERT: An Easy Unsupervised Sentence Embedding Approach

在通过余弦相似度做句子相似度判定的时候，可以使用Whitening操作来统一sentenceembedding的向量分布，从而可以获得更好的句

lwgkzl·2023-02-01 10:34

丹琦女神的对比学习新SOTA，在中文表现如何？我们补充实验后，惊了！

在小屋这篇《丹琦女神新作：对比学习，简单到只需要Dropout两下》推出后，苏神发来了他在SimCSE上的中文实验，实验结果表明在不少任务上SimCSE确实相当优秀，能明显优于BERT-whitening

zenRRan·2023-01-11 00:01

无监督语义相似度哪家强？我们做了个比较全面的评测

神经网络一月份的时候，笔者写了《你可能不需要BERT-flow：一个线性变换媲美BERT-flow》[1]，指出无监督语义相似度的SOTA模型BERT-flow其实可以通过一个简单的线性变换（白化操作，BERT-whitening

PaperWeekly·2023-01-11 00:31

文本表达进击：从BERT-flow到BERT-whitening、SimCSE

于是BERT-flow、BERT-whitening及SimCSE就来了。最近刚好

PaperWeekly·2023-01-05 10:13

SimCSE初步使用且和Bert的简单对比

现在有不少基于Bert的方式获取句子向量，例如Bert-flow和Bert-whitening等，这些方法会对预训练Bert的输出进行变换从而得到更好的句子向量。

Fitz1318·2023-01-05 10:42

进击！BERT句向量表征

文章目录前言Sentence-Bert（EMNLP2019）核心思路BERT-flow（EMNLP2020）核心思路BERT-whitening核心思路ConSERT（ACL2021）核心思路正例构建方式负例构建方式

JMXGODLZ·2022-12-16 07:54

【深度学习】网络中隐含层神经元节点的个数（需要学习的特征数目）

2、Whitening在预处理过程中还是很有必要的

Mister Zhu·2022-12-15 19:57

文本表达：解决BERT中的各向异性方法总结

文章目录文本表达：解决BERT中的各向异性方法总结1、BERT-flowBERT表示存在的问题BERT-flow2、BERT-whitening向量的内积标准正交基方差与协方差Bert-Whitning

Litra LIN·2022-12-14 06:21

Keras中的图片生成器类ImageDataGenerator

,samplewise_center=False,featurewise_std_normalization=False,samplewise_std_normalization=False,zca_whitening

yzw1298023866·2022-12-11 00:43

句向量表示--BERT-FLOW,BERT-whitening, ConSERT, coSENT

维度选择公式：n>8.33logNJL理论：塞下N个向量，只需要(logN)维空间一BERT句向量缺点论文1和论文2证明了transformer模型出来的向量表达（如BERT、GPT2）会产生各向异性，具体表现是向量分布不均匀，低频词分布稀疏距离原点较远，高频词分布紧密，距离原点较近，如图所示。向量值受句子中词在所有训练语料里的词频影响，导致高频词编码的句向量距离更近，更集中在原点附近，导致即使一

zhurui_xiaozhuzaizai·2022-12-09 07:47

当BERT-whitening引入超参数：总有一款适合你

©PaperWeekly原创·作者|苏剑林单位|追一科技研究方向|NLP、神经网络在《你可能不需要BERT-flow：一个线性变换媲美BERT-flow》中，笔者提出了BERT-whitening，验证了一个线性变换就能媲美当时的

PaperWeekly·2022-12-09 07:08

【NLP】对比学习——文本匹配（一）

文章目录1.任务简介2.NLP的对比学习算法a.BERT-Flow2020.11b.BERT-Whitening2021.03c.ConSERT2021.053.总结1.任务简介深度学习的本质是做两件事情

馨歌·2022-11-22 03:55

TensorFlow各种问题整理

loss)改为tf.summary.scalar(loss.op.name,loss)即可2、AttributeError:'module'objecthasnoattribute'per_image_whitening

乾坤指尖行·2022-11-09 21:33

SimCSE 对比学习方法

现在有不少基于Bert的方式获取句子向量，一些比较改进的方法：例如Bert-flow和Bert-whitening等。使用预训练好的Ber

彭伟_02·2022-11-07 21:39

【自然语言处理】【对比学习】SimCSE：基于对比学习的句向量表示

BQW_·2022-11-07 21:08

【自然语言处理】【Pytorch】从头实现SimCSE

BQW_·2022-11-07 21:08

深度学习中的normalization总结（BN、LN、WN、IN、GN）

独立同分布（iit）的数据可以简化常规机器学习模型的训练、提升机器学习模型的预测能力，因此，在把数据喂给机器学习模型之前，“白化（whitening）”是一个重要的数据预处理步骤。

gongyuandaye·2022-11-07 08:51

【自然语言处理】【向量检索】面向开放域稠密检索的多视角文档表示学习

Multi-ViewDocumentRepresentationLearningforOpen-DomainDenseRetrieval》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.08372.pdf相关博客：【自然语言处理】【对比学习】SimCSE：基于对比学习的句向量表示【自然语言处理】BERT-Whitening

BQW_·2022-08-09 07:08

【自然语言处理】【向量表示】PairSupCon：用于句子表示的成对监督对比学习

PairwiseSupervisedContrastiveLearningofSentenceRepresentations》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2109.05424.pdf相关博客：【自然语言处理】【对比学习】SimCSE：基于对比学习的句向量表示【自然语言处理】BERT-Whitening

BQW_·2022-08-09 07:31

Batch Normalization(BN)简介

目录1提出背景1.1ICS是什么1.2ICS带来的问题1.2.1训练速度降低1.2.2梯度消失问题1.3ICS能如何被解决1.3.1Whitening1.3.2BatchNormalization的提出

seven_777k·2022-06-30 07:35

Batch Normalization深入理解

所以，对于一般的统计学习问题，在训练前将数据进行归一化或者白化（whitening）是一个很常用的trick。但这个问题在深度神经网络中变得更加难以解决。

allein_STR·2022-06-27 23:49

2021-05-06论文摘要：酷炫的Skip Connection

基本思路是加一个Whitening。一些其他关于Layer

雷姆是我的·2021-05-06 18:31

tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator

samplewise_center=False, featurewise_std_normalization=False,samplewise_std_normalization=False, zca_whitening

ComputerVison·2020-10-06 16:50

python报错：tf.image.per_image_whitening

AttributeError：‘module’对象没有属性’per_image_whitening’解决方案：用per_image_standardization替换per_image_whitening

yipala·2020-08-25 01:44

【TensorFlow报错】AttributeError: module 'tensorflow._api.v1.image' has no attribute 'per_image_whitenin

_api.v1.image'hasnoattribute'per_image_whitening'报错原因：Tensorflow版本冲突，没有per_image_whitening方法解决方案：执行如下修改

长行·2020-08-21 02:46

『计算机视觉』各种Normalization层辨析

Normalization，BN/LN/WN一、两个概念独立同分布（independentandidenticallydistributed）独立同分布的数据可以简化常规机器学习模型的训练、提升机器学习模型的预测能力白化（whitening

weixin_33924770·2020-08-20 08:22

【pytorch】Normalization层

一、两个概念独立同分布（independentandidenticallydistributed）独立同分布的数据可以简化常规机器学习模型的训练、提升机器学习模型的预测能力白化（whitening）去除特征之间的相关性

weixin_43468458·2020-08-19 05:01

Batch Normalization 简单理解

2：idea思想虽然可以通过whitening来加速收敛，但是需要的计算资源会很大。而BatchNormalizationn的思想则是对于每一组batch，在网络的每一

Xiaomin-Wu·2020-08-19 02:02

机器学习-Whitening（白化）

whitening(白化)这个词，可能在深度学习领域比较常遇到，其实whitening是一个比PCA稍微高级一点的算法而已，所以如果熟悉PCA，那么其实会发现这是一个非常简单的算法。

weixin_34400525·2020-08-15 11:01

主成分分析( PCA )与白化( whitening )

weixin_33754065·2020-08-15 11:13

图像处理---图像白化

1.Whitening（白化处理）一幅图像最终成像会受环境照明强度、物体反射、拍摄相机等多因素的影响。为了能获得图像中包含的那些不受外界影响的恒定信息，我们需要对图像进行白化处理

Dean0Winchester·2020-08-15 11:55

机器学习中的数学（十）：白化（whitening）

引言我们已经了解了如何使用PCA降低数据维度（见上一个博客机器学习中的数学（九）：主成分分析（PCA））。在一些算法中还需要一个与之相关的预处理步骤，这个预处理过程称为白化（一些文献中也叫sphering）。举例来说，假设训练数据是图像，由于图像中相邻像素之间具有很强的相关性，所以用于训练时输入是冗余的。白化的目的就是降低输入的冗余性；更正式的说，我们希望通过白化过程使得学习算法的输入具有如下性质

孙ちゃん（颖）♂·2020-08-15 11:51

图像的白化处理

目录1.白化处理的作用2.白化处理的原理3.白化处理的代码1.白化处理的作用图像白化（whitening）可用于对过度曝光或低曝光的图片进行处理，下图所示，左图是过分曝光，右图是白化后的结果；2.白化处理的原理处理的方式就是改变图像的平均像素值为

猫猫与橙子·2020-08-15 11:21

Identity matrix 与whitening的理解

Awhiteningtransformationorspheringtransformationisalineartransformationthattransformsavectorofrandomvariableswithaknowncovariancematrixintoasetofnewvariableswhosecovarianceistheidentitymatrix,meaningt

Takoony·2020-08-15 11:00

机器学习（白化-whitening）

开发十年，就只剩下这套Java开发体系了>>>一、相关理论白化这个词，可能在深度学习领域比较常遇到，挺起来就是高大上的名词，然而其实白化是一个比PCA稍微高级一点的算法而已，所以如果熟悉PCA，那么其实会发现这是一个非常简单的算法。白化的目的是去除输入数据的冗余信息。假设训练数据是图像，由于图像中相邻像素之间具有很强的相关性，所以用于训练时输入是冗余的；白化的目的就是降低输入的冗余性。输入数据集X

人工智能讲师团·2020-08-15 11:50

白化Whitening

白化操作的目的是让我们的减少冗余信息，准确来说通过白化操作我们有两个目的：每个特征之间关联性更少每个特征有相同的方差对于第一个目的来说，我们可以通过熟悉的PCA来实现。PCAPrincipalComponentsAnalysis(PCA)是一个用来减少特征纬度的算法，它通过减少特征的纬度来减少冗余信息。比如说，下图所示的一个特征纬度为2的点分类问题，我们可以看到数据的主要分布在y=x这条线周围。我

UpCoderXH·2020-08-15 11:28

图像预处理与特征提取（1）——白化处理和直方图均衡化

1.Whitening（白化处理）一幅图像最终成像会受环境照明强度、物体反射、拍摄相机等多因素的影响。为了能够图像的中包含的那些不受外界影响的恒定信息，我们需要对图像进行白化处理。一般为了去除这些因素

jxwhg·2020-08-15 10:43

数据标准化与PCA白化原理探索

1Whitening（白化）白化1有两种，一种是PCAWhitening，一种是ZCAWhite

July_Zh1·2020-08-15 10:38

数据处理中白化Whitening的作用图解分析

之前在看斯坦福教程中whiteining这一章时，由于原始图像相邻像素值具有高度相关性，所以图像数据信息冗余，对于白化的作用的描述主要有两个方面：1，减少特征之间的相关性；2，特征具有相同的方差（协方差阵为1）；但是为什么这么做，以及这样做对于算法或者数据有什么好处，一直雨里雾里的，最近看了ICA的数据预处理之后，发现一个教程图解的白化方法和作用很好。白化，又称漂白或者球化；是对原始数据x实现一种

whiteinblue·2020-08-15 10:36

机器学习 - 无监督学习实践1: PCA与白化

主成分分析(PCA)PCA白化(Whitening)Whitening白化的目的就是降低输入的冗余性，即想通过白化过程使得输入：特征间的相关性较低;(PCA)所有特征具有相同的方差.(1λi+ϵ1\over

如若明镜·2020-08-15 08:38

白化（Whitening） PCA白化 ZCA白化

白化是一种重要的预处理过程，其目的就是降低输入数据的冗余性，使得经过白化处理的输入数据具有如下性质：(i)特征之间相关性较低；(ii)所有特征具有相同的方差。白化处理分PCA白化和ZCA白化，PCA白化保证数据各维度的方差为1，而ZCA白化保证数据各维度的方差相同。PCA白化可以用于降维也可以去相关性，而ZCA白化主要用于去相关性，且尽量使白化后的数据接近原始输入数据。1.PCA白化根据白化的两个

Danieljf24·2020-08-13 11:48

CNN知识点整理

以下整理刚刚学习的CNN的一些知识点：一、Inputlayer:一般输入数据都会进行一些预处理，常见的有以下步骤（图像处理中）：1）去均值：把输入数据各个维度都中心化到02）归一化：幅度归一化到同样的范围3）PCA/whitening

Yan飞翔·2020-08-09 03:30

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