tuning

人工智能—— 深度学习框架与应用

目录1迈入深度学习2深度学习框架与应用2.1caffe2.1.1概述2.1.2使用方法2.1.3fine-tuning2.2tensorflow2.2.1概述2.2.2使用步骤2.3pytorch1迈入深度学习
是梦吧，是你吧！·2022-02-06 16:34

自动调优 RocksDB

最近看到一篇Paper，Auto-tuningRocksDB，顿时两眼放光。
siddontang·2022-02-03 09:26

恒源云_Y-Tuning: 通过对标签表征进行微调的深度学习新范式【ACL 2022】

正文开始：ACL2022有一篇名为《Y\mathcal{Y}Y-Tuning:AnEfficientTuningParadigmforLarge-ScalePre-TrainedModelsviaLabelRepresentationLearn
·2021-12-30 16:52

恒源云_云GPU服务器如何使用SpaCy？

恒源云_语音识别与语义处理领域之机器翻译21.7mRASP2恒源云_LLD:内部数据指导的标签去噪方法【ACL2022】恒源云_Y-Tuning:通过对标签表征进行微调的深度学习新范式
·2021-12-30 16:17

SimSwap

上交+腾讯支持图片视频任意身份换脸(finetuningfree);并且保持脸部属性如表情/姿态/光照等。
_忙中偷闲_·2021-12-29 20:52

Pyspark 线性回归梯度下降交叉验证知识点详解

我正在尝试在pyspark中的SGD模型上执行交叉验证，我正在使用pyspark.mllib.regression，ParamGridBuilder和CrossValidator都来自pyspark.ml.tuning
·2021-12-19 13:45

机器学习最困难的部分：超参数调试

介绍维基百科上说，“Hyperparameteroptimization或tuning是为学习算法选择一组最优的hyperparameters的问题”。
希望每天涨粉·2021-12-07 17:00

[人工智能-深度学习-46]：FineTuning（微调）、Transfer Trainning（迁移学习）的理论基础与深度解析

HiWangWenBing/article/details/121312417目录第1章前言：常见的工程诉求与特点第2章神经网络的网络架构2.1神经网络的网络架构2.2神经网络的三类主攻方向第2章什么是Fine-Tuning
文火冰糖的硅基工坊·2021-11-14 16:34

恒源云_Child Tuning: 反向传播版的Dropout

文章来源|恒源云社区（专注人工智能/深度学习云GPU服务器训练平台，官方体验网址：gpushare.com/）原文地址|https://bbs.gpushare.com/topic/693/child-tuning
·2021-11-08 17:33

论文阅读笔记 | 分类网络——DeiT

Distillationthroughattention3.1Softdistillation3.2Hard-labeldistillation3.3Distillationtoken3.4Fine-tuningwithdistillation3.5Jointclassifiers4
Clichong·2021-10-23 16:47

太详细了！机器学习中四种调参方法大总结！

介绍维基百科上说，“Hyperparameteroptimization或tuning是为学习算法选择一组最优的hyperparameters的问题”。ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超
Python学习与数据挖掘·2021-10-20 16:56

pytorch学习18：模型微调Fine tuning和固定层向量导出hook

微调的概念当我们在进行特定任务时，时常会出现训练数据不够的情况，若从头开始训练一个模型，往往效果较差。为了解决这个问题，我们可以找一个别人已经训练好的现成模型，换成自己的数据，调整一下参数，再训练一遍，这个操作就是微调（fine-tune）为什么要微调对于数据集很小的情况，从头开始训练具有千万参数的大型神经网络是是不现实的。越大的模型对数据量的要求越大，且容易产生过拟合。这是如果我们仍然想使用大型
HMTT·2021-09-29 10:47

论文笔记： 对抗样本 CVPR2021 Enhance Transferability of Adversarial Attacks through Variance Tuning

1.2引入2.相关工作RelatedWork2.1对抗样本攻击2.2对抗样本防御AdversarialDefenses3.方法论Methdology3.1动机Motivation3.2VarianceTuningGradient-basedAttacks3.3
敌不动我不动·2021-08-23 16:48

数据分析：基于K-folds + repeats tuning 模型参数

前言为了得到robustparameters，常常会对模型参数进行tuning，tuning的方法有K-foldsCV或Nrepeats构建模型，前者对单次运行时划分样本训练模型，后者重复前者N次，接着选择前者最小
华仔少年·2021-08-20 18:06

Spark ML Tuning：模型选择和超参调优

Spark的MLlib专门设计了一些工具用来对ML算法和Pipeline进行调优。比如内置的交叉验证和其他工具能够方便用户对算法和Pipeline的超参数调优。我们知道Pipeline可以看成是多个算法的组装，比如用特征提取的算法、特征转换的算法、特征选择的算法再加上对特征学习的分类聚类回归协同过滤等等算法组合成一个Pipeline。刚刚提到的这些算法都是这个Pipeline中的一个stage，对
shohokuooo·2021-06-26 22:35

数据可视化——聚类

DBSCAN，OPTICS，etc数据包library("tidyverse")library("mlr")pacman::p_load(mlr3,mlr3cluster,mlr3viz,GGally,mlr3tuning
小新122·2021-06-21 19:11

[Camera效果]高通 429 ISP tuning process

(文章已经得他本人同意分享)Cameratuning大致上可以分为AE、AWB、AF、ISPtuning，其中ISPtuning关联很多小模块，本文主要介绍ISPtuning的基本概念以及大致流程Camera
c枫_撸码的日子·2021-06-15 13:24

ML学习笔记：Gradient Descent

每次都是沿着法线的方向对结果进行微调修改参数Tip1:Tuningyourlearningrates如果学习率过大，就会在最低点上面来回动荡，永远都到不了最低点；如果学习率过小，就会使收敛过慢，需要训练很久才能到达最优结果
answerLDA·2021-06-11 16:39

Spark优化官方指导（Tuning Spark翻译）

因为大多数的Spark计算是在内存中进行的，所以Spark应用的瓶颈在于集群的硬件资源：CPU、网络带宽或者内存。在大多数情况下，如果内存够用，网络带宽就会成为应用性能的瓶颈，但在有些时候，你仍然需要去做一些调整，比如用序列化的形式去存储RDD，以减少内存的使用。这篇指导将覆盖两个主题：数据的序列化（数据的序列化方式是好的网络性能以及减少内存使用的关键）和内存调整。我们也会讨论几个小的主题。Dat
长风几厘米·2021-06-10 07:29

pytorch finetuning 自己的图片进行训练操作

一、pytorchfinetuning自己的图片进行训练这种读取图片的方式用的是torch自带的ImageFolder，读取的文件夹必须在一个大的子文件下，按类别归好类。就像我现在要区分三个类别。
·2021-06-05 12:58

JVM调优之基础知识

大多数内容都是来源网络，整理成思维导图的模式，方便理解记忆.PDF下载地址:https://pan.baidu.com/s/1o8EZqrwJVMTUNING之基础知
龙白一梦·2021-05-09 02:01

BERT模型

BERT框架BERT有两部分：pre-training和fine-tuning。
张虾米试错·2021-04-25 15:15

IO调度器(译)

原文链接：ImprovingLinuxSystemPerformancewithI/OSchedulerTuning什么是IO调度器？磁盘的访问速度，一直都是计算机的瓶颈。
AlstonWilliams·2021-04-22 04:07

Equal concern errors 误差重要度

当计算动作规划时，DMCplus动作规划使用了一组名为EaualConcernErrors(ECEs)的tuning参数来权衡CV的相对重要性。
橡果·2021-04-20 20:55

2020-12-13降临节: 宣布大喜的好消息（路加福音2:1-20）Advent: Announcing Good News of Great Joy

.jpg5.jpgStevenLee李司提反Luke2:1–20路加福音2:1-20[9:30am]Iwanttoespeciallygreetthosewatchingonline,andthosetuninginwithusforthefirsttime.ThankyouforjoiningusaswestudyGod
羊皮卷的味道·2021-04-19 08:39

Spark数据倾斜问题解决以及造成的spark OOM问题

参考资料https://tech.meituan.com/2016/05/12/spark-tuning-pro.htmlhttps://blog.csdn.net/yisun123456/article
早点起床晒太阳·2021-04-14 22:15

yolov5启用数据增强、tensorboard可视化及cutout马赛克增强

启用数据增强1.data目录下，有两个hyp的文件：data/hyp.scratch.yaml和data/hyp.finetune.yaml具体内容如下：#HyperparametersforVOCfine-tuning
小俊俊的博客·2021-03-12 09:29

【转载】Spark调优（数据序列化和内存调优）

翻译自Spark官网文档：https://spark.apache.org/docs/2.1.0/tuning.html前言由于大多数Spark计算的内存使用特性，集群中的任何资源都可能成为Spark计算程序中的瓶颈
大数据技术进阶·2021-03-11 17:37

Spark Performance

SparkPerformanceMemoryTuningMemoryManagementModelhttps://0x0fff.com/spark-architecture/spark-mem.pngProgramming
踏雪寻梅4149·2021-03-11 08:55

PyTorch的BERT微调

转译自：https://mccormickml.com/2019/07/22/BERT-fine-tuning/#21-download--extracthttps://colab.research.google.com
泥人冷风·2021-03-10 19:10

LInux 基本指标查询

参考redhat文档https://access.redhat.com/documentation/zh-cn/red_hat_enterprise_linux/7/html/performance_tuning_guide
·2021-03-09 22:00

NATURE:组蛋白变体在调节染色质组织和功能中的作用

文献的题目是：Therolesofhistonevariantsinfine-tuningchromatinorganizationandfunction。
生信start_site·2021-02-15 23:30

【论文阅读】DeiT | Training data-efficient image transformers & distillation through attention

现有的基于Transformer的分类模型ViT需要在海量数据上（JFT-300M，3亿张图片）进行预训练，再在ImageNet数据集上进行fune-tuning，才能达到与CNN方法相当的性能，这需要非常大量的计算资源
一的千分之一·2021-01-30 18:50

Pytorch学习笔记

1Autograd过程解析2Finetuning模型微调为什么要微调？
StriveQueen·2021-01-22 14:26

Oracle 自动收集任务-统计信息、SQL Tuning

--查看自动收集任务状态SELECTCLIENT_NAME,STATUSFROMDBA_AUTOTASK_CLIENT;SELECTCLIENT_NAME,STATUSFROMDBA_AUTOTASK_CLIENTWHERECLIENT_NAME='autooptimizerstatscollection';--关闭信息自动收集autooptimizerstatscollectionBEGINDB
特立独行·2021-01-09 12:44

新书上市 | 《Java性能优化实践》，众多业内大佬推荐阅读

没有捷径可走的Java性能优化多年来，用Google搜索Javaperformancetuning，出现的三篇最热门文章之一是于1997年到1998年左右发表的文章，这篇文章在Google搜索引擎出现早期就被纳入其索引中
turingbooks·2021-01-07 16:00

Oracle 自动收集任务-统计信息、SQL Tuning

--查看自动收集任务状态SELECTCLIENT_NAME,STATUSFROMDBA_AUTOTASK_CLIENT;SELECTCLIENT_NAME,STATUSFROMDBA_AUTOTASK_CLIENTWHERECLIENT_NAME='autooptimizerstatscollection';--关闭信息自动收集autooptimizerstatscollectionBEGINDB
特立独行·2021-01-07 12:30

PyTorch + Ray Tune 调参

参考了PyTorch官方文档和RayTune官方文档1、HYPERPARAMETERTUNINGWITHRAYTUNE2、HowtouseTunewithPyTorch以PyTorch中的CIFAR10
烟雨风渡·2021-01-01 15:27

BERT模型的结构，特点和实践

BERT模型介绍，特点，资源一、背景介绍二、BERT与语言模型1.feature-based2.fine-tuning3.BERT的语言模型三、BERT整体概览1.BERT框架2.BERT模型结构2.1
dream6104·2020-12-27 20:02

bert预训练模型解读_论文解读:BERT模型及fine-tuning

在上周BERT这篇论文[5]放出来引起了NLP领域很大的反响，很多人认为是改变了游戏规则的工作，该模型采用BERT+fine-tuning的方法，在11项NLPtasks中取得了state-of-the-art
weixin_39796363·2020-12-24 05:01

pytorch--fine-tuning的使用

%matplotlibinlineimporttorch,os,torchvisionimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Datasetfromtorc
shelley__huang·2020-12-23 10:07

JVM默认堆内存大小

那么当我们不设置时默认是多少呢堆内存这里直接贴上官网jdk1.8的链接https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/guides/vm/gctuning
CRUD的W·2020-12-18 21:35

AI学习笔记（十一）CNN之图像识别(上）

AI学习笔记之CNN之图像识别(上）图像识别图像识别简介模式识别图像识别的过程图像识别的应用分类与检测VGGResnet迁移学习&inception卷积神经网络迁移学习fine-tuningfine-tuning
Lee森·2020-12-11 21:38

安装MySQL后，需要调整的10个性能配置项

作者：StephaneCombaudon原文：https://www.percona.com/blog/2014/01/28/10-mysql-performance-tuning-settings-after-installation
kunjian·2020-12-10 14:36

安装MySQL后，需要调整的10个性能配置项

作者：StephaneCombaudon原文：https://www.percona.com/blog/2014/01/28/10-mysql-performance-tuning-settings-after-installation
kunjian·2020-12-10 14:21

PyQt5 “PyTuning“调试软件从0开发总结

PyQt5"PyTuning"调试软件从0开发总结北航3系大四要调小车在赛道上跑，小车单片机用的K60，老师提供的代码里还有串口收发的库，就想着用蓝牙模块再开发上位机调试软件进行远程调试，正好借此机会学习了一番
Apokli·2020-11-21 16:06

BERT模型原理的详细介绍

BERT模型1.1模型结构1.2输入表示1.3预训练任务1.3.1Task1:MaskedLanguageModel1.3.2Task2：NextSentencePrediction1.4微调(fine-tuning
可大侠·2020-11-15 21:03

论文阅读--《K-Adapter: Infusing Knowledge into Pre-Trained Models with Adapters》

关键词：预训练模型，knowledge-EnhancedPLM,1.背景及问题描述通过大数据量训练得到的预训练语言模型，比如BERT、GPT、XLNet等，再对于特定的任务做fine-tuning，或者通过多任务的方式来个更新模型的全部权重
ColdCoder·2020-11-11 16:28

PytorchRuntimeError:CUDA out of memory.Tried to allocate 120.00 MiB (GPU 0； 22.38 GiB total capacity

+，python=3.6，1个GPU当对预训练的bert模型进行fine-tuning，模型训练的batchsize设置为256时，报错。
凝眸伏笔·2020-11-06 22:58

在pytorch中使用ray.tune进行超参数搜索

文章没啥含金量，是直接copy指导上的https://pytorch.org/tutorials/beginner/hyperparameter_tuning_tutorial.html代码如下：fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportosimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functiona
喝粥也会胖的唐僧·2020-10-13 18:54
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