pre-train

通俗易懂地了解faster RCNN(RPN区域建议网络)

fasterRCNN[2015Ren]回顾R-CNN==>1image/mniFastR-CNN==>1~2fps1.fasterRCNNBackbone(神经网络模型)pre-train(预训练)fine-tuning
yubajin·2020-06-24 11:19

OpenAI GPT解读

transformer的模型架构，论文《Attentionisallyouneed》也表明了transformer的效果是比RNN和CNN好的，而在ELMo解读里，我们也谈到了训练语言模型再结合具体任务即pre-train
别水贴了·2020-06-23 07:49

InsightFace源码以及pre-train模型以及使用

一下摘自：https://blog.csdn.net/Fire_Light_/article/details/79602705论文链接：ArcFace:AdditiveAngularMarginLossforDeepFaceRecognition作者开源代码：https://github.com/deepinsight/insightface这篇论文原名是ArcFace，但是由于与虹软重名，后改名
MrCharles·2020-06-22 02:10

【转】深入理解Batch Normalization批标准化

虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证明好用才是真的好，别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问。
MichaelLiu_dev·2020-04-04 05:25

Applying Expert Data into RL

MasteringthegameofGowithdeepneuralnetworksandtreesearch,Nature2016,DeepMindAlphaGo的论文，先利用大量的人类数据来做pre-train
Zichen_195d·2020-03-16 07:33

BERT实现QA中的问句语义相似度计算

模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了MaskedLM和NextSentencePrediction两种方法分别捕捉
mantch·2020-03-14 21:00

Batch Normalization导读——张俊林

BN倒过来看就是NB，因为这个技术确实很NB，虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证明好用才是真的好，别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个
高斯纯牛奶·2020-02-22 01:26

BERT预训练模型的演进过程！(附代码)

模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了MaskedLM和NextSentencePrediction两种方法分别捕捉词语
mantch·2019-12-26 03:18

基于 BERT 的项目实战（NER、Classification)

预训练的(pre-train)的语言模型通过无监督的学习掌握了很多自然语言的一些语法或者语义知识，之后在做下游的nlp任务时就会显得比较容易。
高永峰_GYF·2019-12-15 03:58

BERT预训练模型的演进过程！(附代码)

模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了MaskedLM和NextSentencePrediction两种方法分别捕捉词语
mantch·2019-09-28 21:00

Bert---ELMo、GPT

接上一篇：结合上下文的wordembedding—ELMo首先通过pre-train学习一个语言模型（前面的预测后面的：我要去北京玩，用“我要去”预测“北京”…），多层双向LSTM编码，上下文的每个词都可以得到
还有下文·2019-09-16 22:39

Bert系列（三）——源码解读之Pre-train

https://www.jianshu.com/p/22e462f01d8cpre-train是迁移学习的基础，虽然Google已经发布了各种预训练好的模型，而且因为资源消耗巨大，自己再预训练也不现实（在GoogleCloudTPUv2上训练BERT-Base要花费近500刀，耗时达到两周。在GPU上可想而知只会更贵），但是学习bert的预训练方法可以为我们弄懂整个bert的运行流程提供莫大的帮助
kyle1314608·2019-07-25 16:00

理解深度学习中Batch Normalization批标准化

虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证明好用才是真的好，别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先
nicajonh·2019-07-13 00:56

深入理解Batch-Normalization二（有分析BN在测试推理过程参数来源）

虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证明好用才是真的好，别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问。
John_Rocker·2019-05-28 21:35

ICML 2019：序列到序列自然语言生成任务超越BERT、GPT！微软提出通用预训练模型MASS | 技术头条...

来源|微软研究院AI头条（id：MSRAsia）责编|Jane编者按：从2018年开始，预训练（pre-train）毫无疑问成为NLP领域最热的研究方向。
AI科技大本营·2019-05-10 22:46

ICML 2019 | 序列到序列自然语言生成任务超越BERT、GPT！微软提出通用预训练模型MASS...

编者按：从2018年开始，预训练（pre-train）毫无疑问成为NLP领域最热的研究方向。借助于BERT和GPT等预训练模型，人类在多个自然语言理解任务中取得了重大突破。
微软研究院AI头条·2019-05-09 11:54

深入理解Batch Normalization

虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证明好用才是真的好，别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论
求索_700e·2019-05-01 15:25

五分钟搭建一个基于BERT的NER模型

预训练的(pre-train)的语言模型通过无监督的学习掌握了很多自然语言的一些语法或者语义知识，之后在做下游的nlp任务时就会显得比较容易。
王同学死磕技术·2019-03-06 12:10

【深度学习】深入理解Batch Normalization批标准化

虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证明好用才是真的好，别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经
TaoTaoFu·2019-02-22 18:04

Bert系列（三）——源码解读之Pre-train

pre-train是迁移学习的基础，虽然Google已经发布了各种预训练好的模型，而且因为资源消耗巨大，自己再预训练也不现实（在GoogleCloudTPUv2上训练BERT-Base要花费近500刀，
西溪雷神·2018-12-25 17:56

Bert pre-train 代码

目录Pre-train主体代码结构InitialConfigBuildmodelMaskedLM预测NextSentence预测Bert主体Input_fnInitialEstimatorTrainPre-train
eunicechen·2018-12-05 15:20

BERT模型fine-tuning代码解析（一）

第一个阶段叫做：Pre-train
LeoWood·2018-11-16 16:55

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了MaskedLM和NextSentencePrediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation
Juanly Jack·2018-10-26 10:41

【深度学习】深入理解Batch Normalization批标准化

虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证明好用才是真的好，别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问。本文是对论文《BatchNor
witsmakemen·2018-10-23 00:00

pytorch中的pre-train函数模型引用及修改（增减网络层，修改某层参数等）

https://blog.csdn.net/whut_ldz/article/details/78845947pytorch中的pre-train函数模型引用及修改（增减网络层，修改某层参数等）2017
HFKuAng·2018-10-16 10:26

pytorch中的pre-train函数模型引用及修改（增减网络层，修改某层参数等）

https://blog.csdn.net/whut_ldz/articl一、pytorch中的pre-train模型卷积神经网络的训练是耗时的，很多场合不可能每次都从随机初始化参数开始训练网络。
HFKuAng·2018-09-03 10:20

【深度学习】关于pytorch中使用pretrained的模型，对模型进行调整

下面有三种，详情见博客pytorch中的pre-train函数模型引用及修改（增减网络层，修改某层参数等）(继)pytorch中的pretrain模型网络结构修改一是加载完模型后直接修改，（对于resnet
immoshi·2018-05-10 20:52

【深度学习】深入理解Batch Normalization批标准化

虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证明好用才是真的好，别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经
郭耀华·2018-04-05 21:00

Batch Normalization

BN倒过来看就是NB，因为这个技术确实很NB，虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证明好用才是真的好，别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏
MiracleJQ·2018-03-26 14:18

pytorch中的pre-train函数模型或者旧的模型的引用及修改（增减网络层，修改某层参数等） finetune微调等

一、pytorch中的pre-train模型卷积神经网络的训练是耗时的，很多场合不可能每次都从随机初始化参数开始训练网络。
qq_27292549·2017-12-30 15:08

pytorch中的pre-train函数模型引用及修改（增减网络层，修改某层参数等）

一、pytorch中的pre-train模型卷积神经网络的训练是耗时的，很多场合不可能每次都从随机初始化参数开始训练网络。
whut_ldz·2017-12-19 18:37

TensorFlow-Slim图像分类库

它包含脚本，允许您从头开始训练模型或从预训练（pre-train）的模型进行fine-tune。它还包含用于下载标准图像数据集的代码，将其转换
chaibubble·2017-07-02 17:50

用卷积神经网络检测脸部关键点的教程（三）学习率，学习动量，dropout

环境配置与浅层网络训练用卷积神经网络检测脸部关键点的教程（二）卷积神经网络训练和数据扩充用卷积神经网络检测脸部关键点的教程（三）学习率，学习动量，dropout用卷积神经网络检测脸部关键点的教程（四）通过前训练（pre-train
u013007900·2016-12-14 21:00

用卷积神经网络检测脸部关键点的教程（一）环境配置与浅层网络训练

环境配置与浅层网络训练用卷积神经网络检测脸部关键点的教程（二）卷积神经网络训练和数据扩充用卷积神经网络检测脸部关键点的教程（三）学习率，学习动量，dropout用卷积神经网络检测脸部关键点的教程（四）通过前训练（pre-train
SuPhoebe·2016-12-14 12:07

基于Pre-Train的CNN模型的图像分类实验

基于Pre-Train的CNN模型的图像分类实验      MatConvNet工具包提供了好几个在imageNet数据库上训练好的CNN模型，可以利用这个训练好的模型提取图像的特征
·2015-10-27 14:59
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