SURE:增强不确定性估计的组合拳,快加入到你的训练指南吧 | CVPR 2024
论文重新审视了深度神经网络中的不确定性估计技术,并整合了一套技术以增强其可靠性。论文的研究表明,多种技术(包括模型正则化、分类器改造和优化策略)的综合应用显着提高了图像分类任务中不确定性预测的准确性来源:晓飞的算法工程笔记 公众号论文: SURE: SUrvey REcipes for buildi...
基于双向长短期神经网络的居民用电功率预测,基于gru神经网络的居民用电功率预测-训练方法
为了最小化训练误差,梯度下降法(Gradient descent)如:应用时序性倒传递算法,可用来依据错误修改每次的权重。梯度下降法在递回神经网络(RNN)中主要的问题初次在1991年发现,就是误差梯度随着事件间的时间长度成指数般的消失。当设置了LSTM 区块时,误差也随着倒回计算,从output...
2014---多校训练一(A Couple doubi)
Couple doubiTime Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1087 Accepted Submission(s): 76...
.NET 云原生架构师训练营(模块二 基础巩固 RabbitMQ Masstransit 详解)--学习笔记
2.6.7 RabbitMQ -- Masstransit 详解Consumer 消费者Producer 生产者Request-Response 请求-响应Consumer 消费者在 MassTransit 中,一个消费者可以消费一种或多种消息消费者的类型包括:普通消费者,saga,saga 状态机...
代码随想录算法训练营第一天 | 704. 二分查找 | 27. 移除元素
704. 二分查找 int search(int* nums, int numsSize, int target) { int left = 0, right = numsSize, mid; while (left < right) { mid = left + ...
10-Python实现数据集划分(训练集/验证集/测试集)
1 """ Python将样本划分为训练集/验证集/测试集 """ 2 import os, random, shutil 3 4 path = input("D:/图片原先存储路径:") 5 new_path = input("D:/Train_Sample存放路径:") 6 7 for r...
算法训练营day37(补),动态规划5
func max(a, b int) int { if a > b { return a } return b } //1049. 最后一块石头的重量 II func lastStoneWeightII(stones []int) int { sum := 0 ...
自然语言处理: 第二十七章LLM训练超参数
前言: LLM微调的超参大致有如下内容,在本文中,我们针对这些参数进行解释 training_arguments = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=4, ...
从预训练到通用智能(AGI)的观察和思考
1.预训练词向量 预训练词向量(Pre-trained Word Embeddings)是指通过无监督学习方法预先训练好的词与向量之间的映射关系。这些向量通常具有高维稠密特征,能够捕捉词语间的语义和语法相似性。最著名的预训练词向量包括Google的Word2Vec(包括CBOW和Sk...
代码随想录算法训练营第38天 | 509.斐波那契数, 70。爬楼梯, 746.使用最小花费爬楼梯
Leetcode - 509:斐波那契数 题目: 斐波那契数 (通常用 F(n) 表示)形成的序列称为 斐波那契数列 。该数列由 0 和 1 开始,后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是: F(0) = 0,F(1) = 1F(n) = F(n - 1) + F(n - 2),其中 n >...
一维卷积神经网络的特征可视化-建立模型并进行训练
# basic modelmodel = Sequential([ Input(shape=[X_train.shape[1], 1]), Conv1D(filters=16, kernel_size=3, activation="relu"), BatchNormalizati...
ChatGPT 的核心 GPT 模型:探究其生成式预训练变换架构的革新与应用潜力
GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型是一种深度学习模型,由OpenAI于2018年首次提出,并在随后的几年中不断迭代发展,包括GPT-2、GPT-3以及最新的GPT-4。GPT模型在自然语言处理(NLP)领域取得了显著成果,特别是在语言生成、文本理解、...
Spark排序算法系列之(MLLib、ML)GBTs使用方式介绍(模型训练、保存、加载、预测)
“ Spark推荐排序系列文章之GBDT(梯度提升决策树)介绍”前言【Spark排序算法系列】主要介绍的是目前推荐系统或者广告点击方面用的比较广的几种算法,和他们在Spark中的应用实现,本篇文章...
stable-diffusion-webui怎么样增加自己训练的LoRA模型?
不怕笑话,我曾经为了找这个功能,居然搞了半天时间,结果还没有搞定。 后来再不断地研究各种教程,就是没有发现这个功能,无意间发现有一个人贴了一张图片, 他只是介绍放到这个目录,他没有告诉我这个目录怎么样来的,因为我在同样的位置上没有这个目录。 这样我训练出来的LoRA模型居然测试不了? 实在让人焦急!...
蓝桥杯 算法训练 数字游戏
资源限制 内存限制:256.0MB C/C++时间限制:1.0s Java时间限制:3.0s Python时间限制:5.0s 问题描述 给定一个1~N的排列a[i],每次将相邻两个数相加,得到新序列,再对新序列重复这样的操作,显然每次得到的序列都比上一次的序列长度少1,最终只剩一个数字。...
代码随想录算法训练营day38
509. 斐波那契数 五部曲: dp数组下标及含义:dp[i]表示第i个斐波那契数的值dp数组初始化:dp[0]=0,dp[1]=1递推公式:dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]遍历方向:从前往后dp数组推到举例:0,1,1,2,3,5,8,13class Solution {...
基于双向长短期神经网络LSTM的负荷预测,gru神经网络的负荷预测-训练方法
为了最小化训练误差,梯度下降法(Gradient descent)如:应用时序性倒传递算法,可用来依据错误修改每次的权重。梯度下降法在递回神经网络(RNN)中主要的问题初次在1991年发现,就是误差梯度随着事件间的时间长度成指数般的消失。当设置了LSTM 区块时,误差也随着倒回计算,从output...
含噪数据的有效训练,谷歌地标图像检索竞赛冠军方案解读
2020年谷歌地标图像检索竞赛(Google Landmark Retrieval 2020)是今年举行的大型图像检索算法竞赛,该比赛在Kaggle 竞赛平台进行,吸引了全球541支团队参赛,最终来自韩国三星电子的一位软件工程师 SeungKee Jeon获得冠军。下图即最终的排行榜:近日,Seun...
Pytorch: 利用预训练的残差网络ResNet50进行图像特征提取,并可视化特征图&热图-2.图像特征提取和可视化分析
import cv2import timeimport osimport matplotlib.pyplot as pltimport torchfrom torch import nnimport torchvision.models as modelsimport torchvision.tr...
codeforces csp复赛训练利器---初识
codeforces csp复赛训练利器---初识1.解决codeforces访问慢的问题网站https://www.codeforces.com打开极慢,换句话说,根本就打不开。摘自https://www.cnblogs.com/flashhu/p/9786085.html摘自https://bl...