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上述兩種遷移方式,分別適合大量數據跟少量數據,前一種方式計算跟訓練時間會比第二種方式要長點,但是針對大量自定義分類數據效果會比較好。
神經網絡控制是一種利用人工神經網絡對復雜系統(tǒng)進行建模和控制的方法。它在許多領域得到了廣泛的應用,如工業(yè)自動化、機器人技術、航空航天、生物醫(yī)學工程等。 一...
如何讓Transformer在征程5上跑得既快又好?以SwinT部署為例的優(yōu)化探索
摘要:SwinT是目前視覺transformer模型中的典型代表,在常見視覺任務,如分類、檢測、分割都有非常出色的表現。雖然在相同計算量的模型指標上,S...
2023-03-03 標簽:gpu模型Transformer 1.4k 0
電感是電磁學中的一個重要概念,它描述了在電路中,電流變化時產生的磁場對電流變化的阻礙作用。在實際應用中,電感器被廣泛應用于濾波、調諧、儲能等場合。環(huán)形空...
1. 寫在前面 模型“好”與“壞”的評價指標直接由業(yè)務目標/任務需求決定。我們需要做的是:根據具體的業(yè)務目標/任務需求去選擇相應的評價指標,繼而選出符合...
基于Discrete Diffusion的模型不可知分割細化
SegRefiner 提出一種新的的任務解釋,將分割細化視為一個數據生成過程。因此,細化可以通過一系列去噪擴散步驟來實現,其中 Coarse Mask ...
引言 穩(wěn)態(tài)誤差是指在給定輸入信號作用下,系統(tǒng)輸出與期望輸出之間的差異。在控制系統(tǒng)中,穩(wěn)態(tài)誤差的存在會影響系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。因此,降低輸入引起的穩(wěn)態(tài)誤差...
2024-07-29 標簽:控制系統(tǒng)模型輸入信號 1.4k 0
預訓練的2D圖像或語言Transformer:作為基礎Transformer模型,具有豐富的特征表示能力。作者選擇了先進的2D Transformer模...
2023-07-03 標簽:模型數據集Transformer 1.4k 0
卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks,簡稱CNN)是一種深度學習模型,廣泛應用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領...
650億參數,8塊GPU就能全參數微調!邱錫鵬團隊把大模型門檻打下來了!
在上周復旦大學邱錫鵬團隊提交的論文《Full Parameter Fine-tuning for Large Language Models with ...
開源LLEMMA發(fā)布:超越未公開的頂尖模型,可直接應用于工具和定理證明
但LLEMMA的出現改變了這一局面。它不僅在MATH基準測試上創(chuàng)下了新高,甚至超越了某些還未對外公開的頂尖模型,如Minerva。更讓人欣喜的是,LLE...
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