1. 简介ELECTRA的全称是Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately，先来直观感受一下ELECTRA的效果：右边的图是左边的放大版，纵轴是GLUE分数，横轴是FLOPs (floating point operations)，Tensorflow中提供的浮点数计算量统计。从上图可以看到，同等量
有哪些优秀的关于大脑训练的游戏？20个锻炼大脑的小游戏益智的小游戏，对大脑的锻炼非常有好处1、闭眼吃饭为了有意识地用脑，你可以阻断一些信息，比如视觉信息。闭上眼睛，靠其他感官去寻找食物，再送到嘴里，这样可以刺激触觉、味觉和嗅觉，从而增强大脑中相关区域的功能。2、吃富含卵磷脂的食物
健身人士需要了解的戒律健身是一件长久的事情，要在不停的学习，同时，健身也有一定的戒律，这是我们的准则，也是我们的信仰。1每周练一次腿腿部训练是一件很困难的事情，大部分人不喜欢练腿，但是如果没有腿部训练，你将永远无法达到更高的境界。健身不练腿，迟早要后悔。2不要用深蹲架做不相干的
from: cnblogs.com/earendil/p/8872001.html Baggging 和Boosting都是模型融合的方法，可以将弱分类器融合之后形成一个强分类器，而且融合之后的效果会比最好的弱分类器更好。 Bagging: 先介绍Bagging方法： Bagging即套袋法，其算法过程如下： 从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始
paper: Don't stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks GitHub： https://github.com/allenai/dont-stop-pretraining 论文针对预训练语料和领域分布，以及任务分布之间的差异，提出了DAPT领域适应预训练（domain-adaptive pretraining）和TAPT任务适应预训练（task
(38条消息) 深度学习: 验证集 & 测试集 区别_JNingWei的博客-CSDN博客_测试集的作用 区别 附言 说到底： 验证集是一定需要的；如果验证集具有足够泛化代表性，是不需要再整出什么测试集的；整个测试集往往就是为了在验证集只是非训练集一个小子集的情况下，好奇一下那个靠训练集（训练）和验
基本术语 “模型”泛指从数据中学到的结果，还可以指全局性结果（如一个决策树），而用“模式”指局部性结果（如一条规则）。 假设空间 尽管训练集通常只是样本空间的一个很小的采样，但是我们仍希望它可以很好第反映出样本空间的特性，否则就很难在训练集上学到的模型能在整个样本空间上都工作的
作者：淘宝技术链接：分钟级在线深度学习在手淘信息流排序模型中的探索与实践这篇文章实践性很好，值得学习～ 前些年流行的FTRL等在线学习算法在深度学习中已不太适用，为此信息流推荐算法团队从2019年开始探索在线学习的下一式——在线深度学习（Online Deep Learning, ODL），在首页商品信息流
神经网络一种好得多的算法 在复杂的非线性假设上被证明是好得多的算法，n很大也可以解决 神经网络的起源是人们想尝试设计出模仿大脑的算法 神经重接试验：如果一块脑组织可以处理光，声或者触觉信号，也许存在一种学习算法，可以同时处理视觉听觉和触觉 神经网络模仿大脑中的神经元或者神经
概述 LayoutLM是一个基于Bert，结合了文本和版式信息的文档预训练模型，在多个下游任务中都达到了当时SOTA的结果。 模型 模型的总体结构如图1所示： 图1 LayoutLM总体结构 LayoutLM在Bert的基础上添加了2-D Position Embedding和Image Embedding（图中虽然没有1-D Position Embedding
机器学习基本问答。 您如何定义机器学习？ 答。 ML 是关于构建可以从数据中学习的系统。学习意味着在某些任务上做得更好，给定一些绩效衡量标准。 ** 什么是有标签的训练集？** 答。带标签的训练集是一个训练集，其中包含每个实例所需的解决方案（也称为标签）。 ** 两种最常见的监督任
Institute：University of Illinois at Urbana-Champaign Author：Jiahui Yu, Thomas Huang GitHub：https://github. com/JiahuiYu/slimmable_networks Introduction 最初的Slimmable networks基于预定义的width set切换网络宽度 => Motivation:can a single neural network
之前的网络都面临梯度消失和过拟合问题 残差网络可以解决这个问题增加网络深度。 极大节约参数 网络结构图里面实线和虚线的区别 resnet 网络结构图 BN 层 训练时设为true 验证时false 迁移学习 使用别人预训练的模型训练自己的数据 使用迁移学习的优势: 1.能够快速的训练出
https://www.bilibili.com/video/BV1ca41187qB?p=3 17分55秒 什么效果比较好 无论是奖励还是步数都是缓缓的上升 如果奖励不是一直向上升，例如是先上升再下降，那拿最高点的模型就好
1、先尝试默认的参数进行训练2、图片数据要足够，官方建议的是超过1500张3、图像要变化（时间、角度、光线、大小、不同相机等）4、物体要标注精确，尽量做到boundingbox和物体之间没有间隙5、增加背景图片（No label），数量大概占据0~10％。这可以降低FALSE POSITIVES(FP)。背景图片的标签文件.t
无监督预训练 抽象的 在不依赖注释的情况下使用卷积神经网络预训练通用视觉特征是一项具有挑战性且重要的任务。最近在无监督特征学习方面的努力都集中在像 ImageNet 这样的小型或高度精选的数据集上，而在对迁移任务进行评估时，发现使用非精选的原始数据集会降低特征质量。 介绍 假
在利用 Pytorch 进行深度学习的训练时需要将数据进行打包，这就是 Dataset 与 Dataloader 的作用。 Dataset 将数据进行包装，Dataloader 迭代包装好的数据并输出每次训练所需要的矩阵。 官网教程： Datasets & DataLoaders — PyTorch Tutorials 1.12.1+cu102 documentation
Institute：University of Illinois at Urbana-Champaign Author：Jiahui Yu, Linjie Yang, Ning Xu, Jianchao Yang, Thomas Huang GitHub：https://github.com/JiahuiYu/slimmable_networks Introduction (1)Different devices have drastically different runtimes for th
一、K最近邻算法（KNN）。 1. 有关K参数（统称超参数）选取，一种常见的方式是将数据集分为三部分，最大的训练集train set ，以及两个大小相当的验证集和测试集。通过训练集训练模型，再通过验证集选取合适的K参数，最终再用测试集去记录模型有效性。 2. 搜索 复制
------------恢复内容开始------------ D2. Burenka and Traditions (hard version) 很漂亮的一道题吧 我们可以知道我们1 2花费是一样的 你花费1的时候也可以用2来搞一搞 但是搞的代价就是你下一个只有异或上一个的值 那么对于我们每一个值 要是想要和前面的数异或全变成0 这样才
------------恢复内容开始------------ D - Together Square 这道题很有意思吧！ 打表去OEIS查 查到一串天文 最后还是想了一下性质 平方数是不是分解质因数都是偶的 那我们记录质因数奇数的就好了 然后奇数的可以和奇数的拼一起就是偶数的了 并且我们枚举每一个都是全排列 #include
1.均值减法 它对数据中每个独立特征减去平均值，从几何上可以理解为在每个维度上都将数据云的中心都迁移到原点。在numpy中，该操作可以通过代码X -= np.mean(X, axis=0)实现。而对于图像，更常用的是对所有像素都减去一个值，可以用X -= np.mean(X)实现，也可以在3个颜色通道上分别操作。
1.小批量数据梯度下降 在大规模的应用中（比如ILSVRC挑战赛），训练数据可以达到百万级量级。如果像这样计算整个训练集，来获得仅仅一个参数的更新就太浪费了。一个常用的方法是计算训练集中的小批量（batches）数据。例如，在目前最高水平的卷积神经网络中，一个典型的小批量包含256个例子，而整个
点击查看代码 import os import random import torch from d2l import torch as d2l #@save d2l.DATA_HUB['wikitext-2'] = ( 'https://s3.amazonaws.com/research.metamind.io/wikitext/' 'wikitext-2-v1.zip', '3c914d17d80b1459be87
点击查看代码 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size, max_len = 512, 64 train_iter, vocab = d2l.load_data_wiki(batch_size, max_len) net = d2l.BERTModel(len(vocab), num_hiddens=128, norm_shape=[128], ffn
