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caffe学习笔记10.1--Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition(new)

写过一个关于微调的博客，但是今天上去发现这部分已经更新了http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynb

thystar·2023-01-04 15:09

PyTorch环境下对BERT进行Fine-tuning

PyTorch环境下对BERT进行Fine-tuning本文根据ChrisMcCormick的BERT微调教程进行优化并使其适应于数据集QuoraQuestionPairs里的判断问题对是否一致的任务。

元宇宙iwemeta·2023-01-04 15:39

Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition

官方网站：http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynbInthisexample

Cche1·2023-01-04 15:05

cPSO-CNN: An efficient PSO-based algorithm for fine-tuning hyper-parameters of convolutional neural

1.简介人工群体智能算法，如遗传算法[1]，粒子群优化[2]和烟花算法[3]，自问世以来，一直显示出其在现实世界中优化难题的强大能力。依靠从邻居和环境中收集引导信息并相应调整其行为的简单智能体群体，高智能体作为一个整体出现，其优点是不要求目标问题具有任何优化方便的数学属性，如连续性、可导性或凸性。因此，对于许多复杂的问题，通常是高度非线性和多模态的，系统集成算法通常比传统的数学规划方法性能更好。而

python_little_Boy·2023-01-04 15:05

keras系列︱迁移学习：利用InceptionV3进行fine-tuning及预测、完美案例（五）

之前在博客《keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneckfeatures进行微调（三）》一直在倒腾VGG16的fine-tuning，然后因为其中的Flatten层一直没有真的实现最后一个模块的

AI视觉网奇·2023-01-04 15:33

Caffe官方教程翻译（7）：Fine-tuning for Style Recognition

官方教程的原文链接：http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynbFine

hongbin_xu·2023-01-04 15:32

Exemplar Fine-Tuning for 3D Human Model Fitting Towards In-the-Wild 3D Human Pose Estimation 2020阅读理

本文通过EFT方法生成伪3D数据集，只使用该数据集，从头开始训练3D姿势回归器网络，该网络在诸如3DPW等野外基准测试上的表现超过当前的最先进水平例如HMR。EFT方法可以看作SPIN的改良，即在测试阶段，通过2d重投影loss微调HMR的参数，从而间接调整SMPL系数，使得当前测试样本在尽可能保留HMR的输出效果的同时，降低2d重投影误差。显然SPIN则是通过SMPLify接在HMR后面，通过2

为什么先生2012·2023-01-04 15:32

微调(fine-tuning）

前面的一些章节介绍了如何在只有6万张图像的Fashion-MNIST训练数据集上训练模型。我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1000万的图像和1000类的物体。然而，我们平常接触到的数据集的规模通常在这两者之间。假如我们想识别图片中不同类型的椅子，然后向用户推荐购买链接。一种可能的方法是首先识别100把普通椅子，为每把椅子拍摄1000张不同角度的图像，然后

chnyi6_ya·2023-01-04 15:59

Ackermann Steering System

Source:https://www.hotrod.com/articles/ctrp-0407-ackermann-steering-system/TuningYourSteeringSystemToReduceDragOneofthecriticalelementsofproperchassisalignmentisthesteeringsystem.Thefrontwheelsmustwor

weixin_33762130·2023-01-04 15:56

HuggingFace API学习（2）

HuggingFaceAPI学习Fine-Tuning处理数据在之前获取tokenizer和model的基础上，增加以下代码：batch=tokenizer(sequences,padding=True

小千不爱内卷·2023-01-04 11:48

opencv+python初探SGBM算法

importnumpyasnpimportcv2frommatplotlibimportpyplotaspltimgL=cv2.imread('/home/your/left/image')imgR=cv2.imread('/home/your/right/image')#disparityrangetuningwindow_size

豌豆生·2023-01-04 04:20

【动手学深度学习v2】计算机视觉——2微调

微调Fine-Tuning1网络架构2微调步骤3训练4常用技术重用分类器权重固定一些层5总结1网络架构一个神经网络一般可以分两块：特征抽取，将原始像素变成容易线性分割的特征Softmax回归，线性分类器做分类

Hannah2425·2023-01-03 13:29

基于Prompt-tuning实现情感分类

自去年来，prompt-tuning在NLP领域开始大放异彩，并随着刘鹏飞老师关于prompt的综述而广为人知。

沐神的小迷弟·2023-01-03 09:49

达摩院开源预训练数据微调框架UOT NeurIPS论文深入解读

一、论文论文链接:ImprovedFine-TuningbyBetterLeveragingPre-TrainingData代码链接：https://github.com/ziquanliu/NeurIPS2022

AI记忆·2023-01-03 09:46

NLP论文解读：无需模板且高效的语言微调模型（上）

©原创作者|苏菲论文题目：Prompt-freeandEfficientLanguageModelFine-Tuning论文作者：RabeehKarimiMahabadi论文地址：https://openreview.net

NLP论文解读·2023-01-03 08:30

NLP论文解读：无需模板且高效的语言微调模型（下）

©原创作者|苏菲论文题目：Prompt-freeandEfficientLanguageModelFine-Tuning论文作者：RabeehKarimiMahabadi论文地址：https://openreview.net

NLP论文解读·2023-01-03 08:30

EMNLP 22：Bi-Directional Iterative Prompt-Tuning for Event Argument Extraction

总结文中的前向和后向的思想可以借鉴下。但总的来看，似乎是通过前向和后向来做的ensemble操作，虽然是在一个模型下，但同时前向和后向概率保证，可能能够使得预测更准确。任务形式：eventargumentextraction(EAE)————但文中做的具体是预测每个实体的下的argument的role以往的工作：classification-basedmethods；machinereadingc

QianTu&·2023-01-02 20:54

9.2_fine-tuning

9.2微调在前面的一些章节中，我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion-MNIST训练数据集上训练模型。我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而，我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子，然后将购买链接推荐给用户。一种可能的方法是先找出100种常见的椅子，为每种椅子拍摄1

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:18

Prompt Pre-training：迈向更强大的Parameter-Efficient Prompt Tuning

©PaperWeekly原创·作者|李国趸单位|浙江大学硕士生研究方向|少样本学习前言从promptlearning的发展来看，一开始关注的是将任务建模成和预训练相近的形式能够提高在少样本微调全部模型参数的表现，然后就是关注怎么去更好地设计prompt，可以是离散，也可以是连续，或者是混合的template。连续型prompt的出现，让人们开始思考能否只微调prompt相关的参数，固定预训练模型的

PaperWeekly·2023-01-02 14:40

Spark 数据倾斜 join 调优

原文出处：https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html个人GitHub地址：https://github.com/LinMingQiang前言继基础篇讲解了每个

LonelysWorld·2023-01-02 11:48

nlp正样本太多_【GPT-3论文翻译】语言模型是小样本学习者(Few-Shot Learners)（施工中）...

摘要最近的工作证明了使用大量文本进行预训练，然后对特定任务进行微调(finetuning)，可以在许多NLP任务和基准方面的得到巨大的提升。

燕尾蝶田·2023-01-02 10:36

GPT1、GPT2、GPT3原理

文章目录GPT-1：无监督学习GPT-1原理介绍预训练模型（无监督）fine-tuning（有监督）小结GPT-2：多任务学习GPT-2的改进模型参数为什么GPT-2能够适应多任务？

ywm_up·2023-01-02 10:35

GPT3中的Prompt

[SEP]传统的Fine-tuning方法是将其通过Bert的

m0_61688615·2023-01-02 10:34

[COLING 2022] DPTDR: Deep Prompt Tuning for Dense Passage Retrieval

Motivation在工业应用的多任务场景中，基于fine-tuning(FT)的方法在部署成本方面是不友好的。

默默无闻的[UNK]·2023-01-02 08:04

Albert_zh转化为pytorch版本

背景由于google提供bert_base_zh的参数太多，模型大太，大约400M，无论是使用bert进行fine-tuning或者是对bert进行再训练的训练成本会变大。

林子要加油·2023-01-01 12:04

多模态Prompt Tuning，你到底行不行？

，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨霜清老人@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/550544232编辑丨极市平台导读一次关于将prompttuning

视学算法·2023-01-01 09:07

Beyond 预训练语言模型，NLP还需要什么样的知识？

2018年底，预训练语言模型横空出世，极大缓解了这个问题，通过“超大规模无监督语料上的预训练语言模型+相对少量的监督样本进行任务精调（fine-tuning）”，可以大幅提升各类NLP任务的效果。

飞桨PaddlePaddle·2022-12-31 20:13

AWB调试中（Tuning）的几个问题

第一，颜色的准确不仅取决于AWB模块，这是系统性的工程比如，一个车载项目，囿于其使用环境，日夜切换不能满足，只得用双通滤光片，但是该滤光片红色波段截止不彻底，导致在650-700波段仍有透过，结果就是在低色温下黑色物体偏蓝，其他颜色（除了蓝色）均出现不同程度的偏色，整个色卡看起来发“蒙”。这个问题其实包含三个问题，其一，为何黑色偏蓝；其二，为何只有黑色偏；其三，为何是F光源偏。经过分析，得出以下初

sunshineywz·2022-12-31 11:29

【历年IJCAI论文下载（含IJCAI2022）】图神经网络(GNN)(多行为推荐、多模态食谱表示学习、同质图表示学习)

2022-09-25引言今天给大家继续肝三篇来自IJCAI2022的图神经网络（GNN）文章：无数据对抗整理图神经网络(DFAD-GNN)、垂直联合图神经网络(VFGNN)、预训练微调范式(GTOT-Tuning

AINLPer·2022-12-30 20:05

读论文---Clip微调---CLIP Itself is a Strong Fine-tuner

RecentstudieshaveshownthatCLIPhasachievedremarkablesuccessinperformingzero-shotinferencewhileitsfine-tuningperformanceisnotsatisfactory.Inthispaper

计算机视觉-Archer·2022-12-30 10:52

LIST: LITE SELF-TRAINING MAKES EFFICIENT FEW-SHOT LEARNERS

第一种是使用self-training，利用大量unlabeleddata进行prompt-tuning，以在few-shot设置下显著提高模型性能。

Tsukinousag1·2022-12-30 07:13

利用huggingface出品的transformers进行预训练模型的finetune

language-modelingfinetuning本文基于最新的transformersv4.3.3https://github.com/huggingface/transformers/tree/

KAila_Lucky·2022-12-28 18:09

GPT论文解读

文章目录1.摘要2.结论3.损失函数1.摘要概述（NLU包含多个具体的子任务）->现状导致了挑战（未标注数据远远超过了标记数据）->使用GPT的方法（具体包含discriminativefine-tuning

强强学习·2022-12-28 14:18

GPT(Improving Language Understandingby Generative Pre-Training) 论文笔记

目录1.论文简介2.GPT与ELMO区别与联系.3.贡献或主要改进3.1.Transformer的半监督学习whyhow3.2.基于不同任务在fine-tuning阶段对GPT输入数据改造。

茫茫人海一粒沙·2022-12-28 14:16

【论文笔记】GPT-1：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

Abstract核心思想：generativepre-training+discriminativefine-tuning1Introduction为了获取更多annotation，利用linguisticinfo

changreal·2022-12-28 14:44

【论文阅读】GPT系列论文详解

文章目录GPTIntroductionFrameworkUnsupervisedpre-trainingSupervisedfine-tuningTask-specificinputtransformationsExperimentLanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners

长命百岁️·2022-12-28 14:13

文档图像分类、信息提取、信息结构化之 LayoutLM、LayoutLMv2、LayoutXLM —— 论文阅读笔记

LayoutLMFTDocumentUnderstandingTasksLayoutLMOverviewLayoutLMPre-trainingFine-tuningExperimentsModelPre-trainingStructuralLMLayoutLMv2OverviewLayoutLMv2ModelArchitecturePre-trainingFine-tuningExperimen

CharlesWu123·2022-12-27 16:58

【论文&模型讲解】UPT 文本分类 Towards Unified Prompt Tuning for Few-shot Text Classification

文章目录前言0摘要1Introduction2UPT:TheProposedFramework2.1UPT概述2.2统一prompting范式2.3统一提示在自监督学习中的推广2.4Few-shotFine-tuning3

friedrichor·2022-12-26 11:37

一、迁移学习与fine-tuning有什么区别？

一、迁移学习举个例子，假设boss让你做一下目标检测，这个数据集是关于光纤箱喷码字符检测的。问题是，数据集很少（只有1000张数据），里面有多干扰的信息，你发现从零训练开始训练yolo的效果很差，很容易过拟合。怎么办呢，于是你想到了使用TransferLearning，用别人已经训练好的Imagenet的模型来做。二、迁移学习有哪些手法把Alexnet里卷积层最后一层输出的特征拿出来，然后直接用S

YAYA视觉·2022-12-26 09:26

关于 Camera 开始 Tuning 时的一些注意事项

本文主要总结下此次项目遇到的问题，及产品开始tuning时的一些注意事项。

木东·2022-12-26 09:04

使用Fairseq微调预训练模型

数据集处理2.2划分数据集2.3二值化数据2.4继续预训练1.先决条件从源码安装Fairseq安装transformers脚本在https://github.com/jazzisfuture/FineTuningXLM-R

Chromatica_·2022-12-26 04:44

论文浅尝 | 利用冻结语言模型的多模态少样本学习

Prompttuning通过添加提示信息，充分挖掘预训练语言模型蕴含的知识，在few-sh

开放知识图谱·2022-12-26 00:42

NLP-D8-李宏毅机器学习---预训练模型问题&adaptation&explainable AI&RL&learningmap

一共讲了两个问题，以及相应解决方法：1、数据量小，模型难以fine-tune的问题2、参数量过大问题其中我产生了两个问题：1、promt-tuning和fine-tuning有什么不同？

甄小胖·2022-12-25 21:31

【Pytorch】BERT+LSTM+多头自注意力（文本分类）

通过对BERT、RoBERTa、GPT等预训练模型微调（fine-tuning）或者

NLP饶了我·2022-12-25 21:31

文献阅读——Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference

如果不懂的话，请参考知识蒸馏基本原理其实，这里的知识蒸馏主要是在预训练模型的Fine-tuning中应用的较多，首先是使用一个大于1的T来学习预训练模型得到的一个有关数据之间的软分布，同时加上自己的一定真是数据

奋斗的海绵·2022-12-25 14:27

NLP新宠——Prompt范式

PET1.1PET建模1.2如何选取Prompt模板1.3预测得token如何映射label1.4实验结果二、KPT2.1主要idea2.2标签词的扩展2.3标签词去噪2.4语言表达器的使用2.5实验结果三、P-tuning3.1

javastart·2022-12-25 14:52

论文笔记 ACL 2022|Unified Structure Generation for Universal Information Extraction

2.1StructuredExtractionLanguage2.2StructuralSchemaInstructor2.3StructureGenerationwithUIE3Pre-trainingandFine-tuningforUIE3.1Pre-training3.2On-DemandFine-tuning4

hlee-top·2022-12-25 10:59

MySQL配置优化需要避免的误区

Caution:Don’toverwriteyourentiremy.cnfatoncewhentuningMySQL.Oneortwochangesperrestart,benchmark,thencontinue.Takebackupsfirstandbecareful

大囚长·2022-12-25 03:46

PySpark入门二十一：ML机器学习之参数调优

调整参数需要用到tuning这个包#导包importpyspark.ml.tuningastune#指定模型和参数列表logistic=cl.LogisticRegression(labelCol='INFANT_ALIVE

Roc Huang·2022-12-24 18:31

Bert在文本分类任务重如何进行 fine-tuning

Bert在文本分类任务重如何进行fine-tuning1.前言2.关于Bert3.训练3.1Bert直接在特定任务上做训练3.2Bert在特定任务上进一步pre-train，再在有label数据上做训练

雪糕遇上夏天·2022-12-24 14:56

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