both

对抗样本之人机迁移：Adversarial Examples that Fool both Human and Computer Vision

前言Goodfellow、Elsayed团队又将对抗样本往前推进了一大步，产生了可以同时迷惑机器和人类的对抗样本，着实让人惊讶。主要是通过对机器识别模型产生迁移对抗样本，从而迷惑人类视觉，让我们看下具体是怎么做到的吧。breakout、question、futurework该论文做出了对抗样本的重要突破，提出了一系列问题，并综述了未来的工作。BreakoutElsayed等通过模型的迁移对抗样本，
于建民·2023-01-29 21:22

HTML5 笔记

希望对大家有所帮助~1.li撑不起ul可以在ul最下面添加如下代码//或者.clearfix{*zoom:1;}.clearfix:after{content:‘’;display:block;clear:both
夜雨寒l·2023-01-27 14:39

css中resize属性实现一个div的拉伸效果

width:500px;height:500px;/*上下拉伸*//*resize:vertical;*//*左右拉伸*/resize:horizontal;/*可以上下左右拉伸*//*resize:both
zhaojiaxing123·2023-01-20 19:14

辛普森悖论理解

TreatmentATreatmentBSmallstonesGroup193%(81/87)Group287%(234/270)LargestonesGroup373%(192/263)Group469%(55/80)Both78%
weixin_34342207·2023-01-16 14:31

Model Compression, or Both?

众所周知，深度神经网络（DNN）容易受到对抗性攻击，这种攻击是通过在良性示例中添加精心设计的扰动来实现的。基于最小-最大鲁棒优化的对抗性训练可以提供对抗性攻击的安全概念。然而，对抗性鲁棒性需要比仅具有良性示例的自然训练更大的网络容量。本文提出了一种并行对抗性训练和权重修剪的框架，该框架在保持对抗性鲁棒性的同时实现了模型压缩，并从本质上解决了对抗性训练的困境。此外，本工作研究了传统环境中关于权重修剪
你今天论文了吗·2023-01-13 08:52

Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks 论文pytorch复现

LearningbothWeightsandConnectionsforEfficientNeuralNetworks论文pytorch复现这是论文中主要的步骤，因此我们复现的时候也主要是利用这个思想。代码编写需要两个主要部分，首先原来神经网络的训练，然后就是神经网络的裁剪。我这次实验主要是使用论文中说的Lenet-300-100网络来进行测试。网络的定义以及初次训练##############先
WanderingSIN·2023-01-10 11:06

Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks

LearningbothWeightsandConnectionsforEfficientNeuralNetworks摘要神经网络是计算密集型和内存密集型的，这使得它们很难部署在嵌入式系统上。此外，传统的网络在训练开始前就确定了架构;因此，训练不能改善网络结构。为了解决这些限制，我们提出了一种方法，通过只学习重要的连接参数，来减少存储和计算所需的神经网络数量级，而不影响其准确性。我们的方法使用三步
WanderingSIN·2023-01-10 11:35

《Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks》阅读笔记

参考链接：https://xmfbit.github.io/2018/03/14/paper-network-prune-hansong/主要思想：作者的方法分为三个步骤：TrainConnectivity:按照正常方法训练初始模型。作者认为该模型中权重的大小表征了其重要程度PruneConnection:将初始模型中那些低于某个阈值的的权重参数置成0（即所谓剪枝）Re-Train:重新训练，以期
tang-0203·2023-01-10 11:05

模型剪枝一：Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks

论文：https://arxiv.org/abs/1506.02626代码：https://github.com/jack-willturner/DeepCompression-PyTorchhttps://github.com/Guoning-Chen/SimplePruning-PyTorch1核心思想本文给出了一个模型剪枝的处理思路，如Fig.2所示，即将模型剪枝分为三步，分别为：按照常规方
cdknight_happy·2023-01-10 11:34

《Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks》论文笔记

1.论文思想深度神经网络在计算与存储上都是密集的，这就妨碍了其在嵌入式设备上的运用。为了解决该问题，便需要对模型进行剪枝。在本文中按照网络量级的排序，使得通过只学习重要的网络连接在不影响精度的情况下减少存储与计算量。论文中的方法分为三步：首先，使用常规方法训练模型；使用剪枝策略进行模型修剪；在修剪模型的基础上进行finetune。经过试验证明改文章提出的方法使得AlexNet的大小减小了9倍，参数
m_buddy·2023-01-10 11:34

Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Network -- 论文笔记

这是2015年斯坦福和英伟达的一篇论文。1.简介：通过修剪训练后网络中的不重要连接（connections），来减少网络所需要的参数，减少内存和cpu的消耗，使网络更加适应在移动设备上运行。2.idea思想：1）首先训练整个网络，判断哪些是重要连接。2）修剪不重要的连接。3）重新训练修剪后的网络，微调保留下来的参数。3.达到的效果：1）在ImageNet上，减少了AlexNet9倍的参数，从61m
Xiaomin-Wu·2023-01-10 11:34

论文复现：Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks

论文核心论文提出了非结构化剪枝策略，针对卷积层权重进行剪枝，并提出了著名的三步走剪枝策略。判断权重重要性的方式是对权重进行L1L1L1或L2L2L2正则化，然后按照一定的剪枝比例使正则化值较小的权重为0。论文细节品读模型压缩意义：论文从功耗方面讨论了模型需要被压缩的原因，神经网络越大，参数量和计算量越大，导致模型在前向推理时功耗越大，这对移动端和嵌入式端是残酷的。并且大模型无法存储在SRAM中（由
Robohaha·2023-01-10 11:04

网络模型剪枝-论文阅读《Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks》

这是2015年NIPS的一篇经典的剪枝文章，由韩松大神所作，由于年代比较久远，所以就大概说一下它的重点内容，以便给模型剪枝有个初始印象。Introduction文章首先讲了LeNet、AlexNet和VGG这些当时经典的网络的参数量的非常大，同时需要的存储空间也越来越大；然后以能量消耗的角度谈了这些模型运行具体能消耗多少能量。这就引出了本文的目标，就是对较大的网络模型进行剪枝以降低能量消耗从而能在
AManFromEarth·2023-01-10 11:04

向量自回归与结构向量误差修正模型

（一）R语言vars包来进行VAR、SVAR和SVECM的建模VAR模型VAR（y,p=1,type=c("const","trend","both","none"),season=NULL，exogen
littlely_ll·2023-01-07 11:24

ValueError: Dimension 1 in both shapes must be equal, but are 5 and 3.

使用VGG16进行人群密度等级分类时出现了该问题，原因是之前进行3分类训练得到过一个模型，再进行5分类训练时，（猜测）好像会在之前3分类的模型基础上接着训练，而不是直接训练出一个新的模型进行覆盖。解决方法：将文件夹中之前训练出的模型删除掉。
DoublePower.·2023-01-02 14:48

grid修改公网ip

su-gridexportORACLE_SID=+ASMsqlplus/assysasmshowparameterlocal_listeneraltersystemsetlocal_listener=''scope=both
Joyce.Du·2022-12-30 15:42

二刷《Python编程 从入门到实践》项目2 数据可视化 小结

使用tick_params()设置刻度的样式，axis='both'表示同时设
猎猫骑巨兽·2022-12-25 16:21

【论文笔记】The Dilemma between Deduplication and Locality: Can Both be Achieved?

代码：https://github.com/Borelset/MFDedup/演讲：https://www.youtube.com/watch?v=3oozoXYE9SQ目录论文总结论文详读0.Abstract1.Introduction2.Background2.1BackgroundofDataDeduplication2.2DeduplicationTechniques3.Observati
Anyanyamy·2022-12-05 17:00

Local optimal and global optimal both are optimal

在学习最优控制过程中，我们经常会遇到局部最优解和全局最优解这两个概念。理解这两个概念对我们学习最优控制的基础：复杂的最优控制问题一般存在许多局部最优解，从这些局部最优解中求解全局最优解往往是费时且意义不大的；因此我们经常使用局部最有解来代替全局最优，进行控制量的设定。复杂的最优控制问题往往具有多维控制变量，我们很难掌握其全部信息，因此对于理解其局部最优解和全局最优解存在障碍。在这里，我使用两个简单
JulyThirteenth·2022-12-05 16:40

微信小程序云开发-登录实例

width:100%;border-top:1pxsolid#eeeeee;padding-bottom:50rpx;}.reg-m{width:90%;margin:0auto;}.clear{clear:both
程序员-南·2022-12-05 15:25

Matlab 数理统计函数

www.cnblogs.com/zero27315/p/10547619.html[h,p,ci,st]=ttest(x0,mean(x0),'Alhpa',0.05,'Tail','right/left/both
飞天长虹·2022-12-03 16:00

caffe linux windows,caffe: Caffe on both Linux and Windows

ThisbranchofCaffeextendsBVLC-ledCaffebyaddingWindowssupportandotherfunctionalitiescommonlyusedbyMicrosoft'sresearchers,suchasmanaged-codewrapper,Faster-RCNN,R-FCN,etc.Update:thisbranchisnotactivelymai
小花蝴蝶·2022-12-02 18:44

python下载csv文件_Python下载数据---csv文件处理1

matplotlib中涉及到的一个设置函数：tick_params，示例代码：plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16);原文：http
weixin_39776239·2022-11-30 13:01

AMR 论文复现之：One SPRING to Rule Them Both: Symmetric AMR Semantic Parsing and Generation without a Comp

文章目录下载文件夹+解压创建/配置环境更改配置文件剩下的论文:OneSPRINGtoRuleThemBoth:SymmetricAMRSemanticParsingandGenerationwithoutaComplexPipelinegithub链接下载文件夹+解压然后在本地解压一下创建/配置环境github没限制你使用什么环境，但是我建议使用conda来创建一个虚拟环境（我用的python版本
暖仔会飞·2022-11-26 15:02

python 去水印

/usr/bin/envpython#-*-encoding:utf-8-*-fromosimportpathfromtkinterimport(BOTH,BROWSE,EXTENDED,INSERT,
Y6blNU1L·2022-11-25 20:38

img标签的水平居中、靠左、靠右

alignleft{display:inline;float:left;}//水平靠右.alignright{display:inline;float:right;}//水平居中.aligncenter{clear:both
UserGuan·2022-11-23 09:14

Make sure to use the same version for both

问题描述前端项目npminstall后执行npmrunserve产生如下报错Thismaycausethingstoworkincorrectly.Makesuretousethesameversionforboth.：Modulebuildfailed:Error:Vuepackagesversionmismatch:[email protected]@2.7.8
小白白程序员·2022-11-23 06:20

python错误tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError Assign requires shapes of both

python错误tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:Assignrequiresshapesofbothtensorstomatch.lhsshape=[24,1]rhsshape=[32,1]错误tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentErr
集电极·2022-11-22 13:42

Catching Both Gray and Black Swans: Open-set Supervised Anomaly Detection(捕捉灰天鹅和黑天鹅：开放集监督异常检测)

摘要概述：引言：尽管现在大多数异常检测研究都假设只有正常的训练样本可用，但是实际应用中会有一些异常的样本，就像医学中的病变图像，这些异常的样本对它们相关领域很有价值，可以用来改进这些领域中相关模型对相似异常的检测。问题：但是现在又有个问题，因为实际生活中的异常很多，在训练过程中看到的这些异常一般不能说明所有可能的异常类别，这就导致这些模型在对不知到的异常方面没有好的泛化能力（泛化指学习到的模型对未
Y蓝田大海·2022-11-21 14:50

【论文笔记】Catching Both Gray and Black Swans: Open-set Supervised Anomaly Detection*

论文论文题目：CatchingBothGrayandBlackSwans:Open-setSupervisedAnomalyDetection*收录：CVPR2022论文地址：[2203.14506]CatchingBothGrayandBlackSwans:Open-setSupervisedAnomalyDetection(arxiv.org)项目地址：GitHub-Choubo/DRA:Of
m0_61899108·2022-11-21 14:50

Catching Both Gray and Black Swans: Open-set Supervised Anomaly Detection

CatchingBothGrayandBlackSwans:Open-setSupervisedAnomalyDetection摘要尽管大多数现有的异常检测研究只假设有正常的训练样本，但在许多现实世界的应用中往往有一些标记的异常例子，如随机质量检查中发现的缺陷样本，日常医疗检查中由放射科医生确认的病变图像等。这些异常例子提供了关于特定应用异常的有价值的知识，使得在最近的一些模型中对类似异常的检测有
appron·2022-11-21 14:50

PHP与MYSQL的交互（连接数据库、执行sql语言、获取结果集）

var_dump(mysqli_fetch_assoc($result));//以索引数组或关联数组的方式获取第一条记录的数据//第二个参数可选值:MYSQLI_ASSOC,MYSQLI_NUM,MYSQLI_BOTH
而眠·2022-11-20 02:59

清除浮动的方法

1.父元素塌陷问题解决方法：将父元素设置宽高2.同级元素被浮动影响解决方法：受影响的元素添加clear:both3.父元素塌陷的同时同级元素受到影响解决方法:1.父元素设置overflow:hidden
·2022-11-16 22:55

r语言去除字符串两端多余空格 r去掉字符串两边的空格trimws ards zhongda xiejianfeng临床数据清洗 类似于 onehot编码格式

trimws(x,which=c("both","left","right"),whitespace="[\t\r\n]")自建函数切割sample自建函数分离样本中某一列按照某种要求某种标准某种格式?
YoungLeelight·2022-11-02 11:53

前端小组考核改错

一.简答题1.清除浮动的方法有哪些（1）额外标签法在浮动元素末尾添加一个块级元素标签并给其设置属性clear:both;。更好是用双墙法，即在浮动元素最前面和最后面都添加一个额外的标签。
栩一世·2022-10-09 19:01

解决004--Loading local data is disabled； this must be enabled on both the client and server sides问题及解决

因为下载了SQLyog的ultimate版本，现在就可以导入外部的数据了。有着之前使用insertinto插入语句来添加近50条有着大概10个字段的记录的经历之后，本着能够导入现成的数据就导入的想法，于是我就使用SQLyog将我的csv文件导入到我们想要的表中：首先我们有一张表20student1，并且里面的字段也已经写好（都与我们的csv文件里面的字段名及对应的数据类型一一对应）之后我们鼠标右击
码到成龚·2022-09-30 13:19

css浮动及定位

不在占据原来的位置在原来的上一层2、多个div会依次排列3、行内元素设置浮动会拥有行内块元素的属性三、清除浮动的方式给浮动元素的父级元素设置overflow:hidden;在浮动元素的同级下添加一个空标签，并且设置clear:both
Sadness_无伤·2022-09-29 15:34

随笔：mysql中trim()的用法

fromxxx结果123去除左边空格SELECTLTRIM('123')fromxxx结果123去除右边空格SELECTRTRIM('123')fromxxx结果123去除两边指定字符SELECTTRIM(BOTH
阿杜童鞋·2022-09-13 10:43

Java如何将两个数组合并为一个数组呢？

数组合并是我们日常经常遇见的需求，下文笔者将一一道来，如下所示方式一、apache-commons使用apache-commons中的ArrayUtils.addAll(Object[],Object[])String[]both
qq_25073223·2022-09-12 10:31

2.C#:lenson2_TextBox

TextBoxMultiline:多行输入，多行的时候不支持Ctr+A,单行支持ScrollBars：Both对于多行编辑控件，显示滚动条,只有设置Docker属性后才会出现横向滚动条PasswordChar
chairon·2022-09-04 08:38

css-宽高比固定自适应-浮动+absolute+padding-top

background-color:pink;position:relative;}.main:after{display:block;content:"";visibility:hidden;clear:both
·2022-08-18 10:45

初高中语法专题（代词：不定代词）：中考常考的不定代词知识点综合讲解及习题专练归纳总结（完整版）

e.g.something,someone,somebody.(2)简单不定代词：all,both,none,either,neither,each,other(s),another,much,man
初高中英语学习资料·2022-08-17 12:33

打地鼠小游戏

html:0分-->-->开始重新开始css:*{margin:0;padding:0;}.cleanfix{content:"";clear:both;display:block;}.box{width
微笑、不失礼471·2022-07-31 11:44

一个好看的登录注册页面

margin:0auto;}body{background-color:#343a40;}.container{position:relative;top:100px;}.news-nav{clear:both
符华-·2022-07-28 07:59

jquery突出显示案例

padding:0;margin:0;}.clearfix:before,.clearfix:after{display:table;content:'';}.clearfix:after{clear:both
温柔女魔头·2022-07-27 15:23

前端响应式布局Layout推荐(带案例)

---*/.grid{background:#DDD;max-width:1200px;}/*clearfix*/.grid:after{content:'';display:block;clear:both
MFG_666·2022-07-27 15:02

Matlab误差带图的绘制

errorbar(y,err);%y中的数据线图errorbar(x,y,err);%y方向的误差带errorbar(x,y,err,'horizontal');%x方向的误差带errorbar(x,y,err,'both
离入门还差一米·2022-07-21 09:16

Oracle/PLSQL: Trim Function

thetrimfunctionremovesallspecifiedcharacterseitherfromthebeginningortheendingofastring.SyntaxThesyntaxforthetrimfunctionis:trim([leading|trailing|both
yuanlnet·2022-06-28 19:37

机器学习—模型评估与选择

作者：WenWu_Both出处：http://blog.csdn.net/wenwu_both/article/版权：本文版权归作者和CSDN博客共有转载：欢迎转载，但未经作者同意，必须保留此段声明；必须在文章中给出原文链接
打酱油的葫芦娃·2022-06-05 07:08

前端-怎么清除浮动带来的影响

1、给父元素设置高缺点：有的模块，比如展示产品列表，因为不确定有多少产品而无法确认父元素的高2、额外标签法做法：在父元素内容的最后边添加块级元素，并为其设置属性clear:both;缺点：影响html结构
菜花的前端路·2022-05-26 22:00
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