现在的大模型在进行预训练时大部分都采用了GPT的预训练任务，即 Next token prediction。要理解大语言模型（LLM），首先要理解它的本质，无论预训练、微调还是在推理阶段，核心都是next token prediction，也就是以自回归的方式从左到右逐步生成文本。基本概念:Token：在NLP中，一个“token”可以是一个词、一个字或一个标点符号。例如，句子“我爱北京”被切分成
一、概念1.1相关概念 CRITIC是Diakoulaki（1995）提出一种评价指标客观赋权方法。该方法在对指标进行权重计算时围绕两个方面进行：对比度和矛盾（冲突）性。 它的基本思路是确定指标的客观权数以两个基本概念为基础。一是对比度，它表示同一指标各个评价方案取值差距的大小，以标准差的形式来表现，即标准化差的大小表明
# 教你如何实现Inception V3 pytorch
## 1. 介绍
Inception V3是一个非常流行的图像分类模型，它在ILSVRC 2015的比赛中获得了第一名。它由Google的研究团队开发，是深度学习领域的一个里程碑。
在本文中，我将教会你如何使用PyTorch库实现Inception V3模型。
## 2. 流程概览
下面是整个实现Inception V3的流程的概览。
原创
2023-11-22 03:47:41
142阅读
本文使用keras中inception_v3预训练模型识别图片。结合官方源码，如下内容。其
原创
2022-10-26 16:50:53
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# 实现 Inception V3 PyTorch 分类
## 1. 概述
在本篇文章中，我们将教会一位刚入行的小白如何使用 PyTorch 实现 Inception V3 模型进行图像分类。Inception V3 是一个非常流行的卷积神经网络模型，由谷歌公司开发。它在图像分类任务上取得了很好的表现，并且被广泛应用于计算机视觉领域。
在本文中，我们将按照以下步骤来实现 Inception V
原创
2023-08-12 19:08:58
216阅读
# 实现 Inception V3 PyTorch 代码
## 介绍
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用 PyTorch 实现 Inception V3 网络。Inception V3 是一种流行的卷积神经网络模型，常用于图像分类和特征提取任务。我们将使用 PyTorch 深度学习框架来构建和训练这个模型。
## 整体流程
下面是实现 Inception V3 PyTorch 代码的整体流程。
原创
2023-09-11 03:46:41
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在实际工程中，基本没有人会从零开始（随机初始化）训练一个完整的卷积网络，因为相对于网络，很难得到一个足够大的数据集（网络很深，需要足够大数据集）。通常的做法是在一个很大的数据集上进行预训练得到卷积网络ConvNet，然后将这个ConvNet的参数作为目标任务的初始化参数或者固定这些参数。迁移学习的两个使用场景微调（Fine-tune）Convnet：使用预训练的网络（如在imagenet 1000
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2023-10-10 07:12:35
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论文：《 Inverted Residuals and Linear Bottlenecks Mobile Networks for Classification, Detection and Segmentation 》链接：https://128.84.21.199/abs/1801.04381 论文代码：https://github.com/shicai/MobileN
tensorflow 官方给出的实现：models/inception_v3.py at master · tensorflow/models · GitHub
1. 模型结构
首先来看 Inception V3 的模型架构图：
共 46 层，由 11 个 Inception Modules （模块，图中类似圆角矩形圈出的部分）构成，
如上图示，所谓的一个 Incept
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2017-05-19 19:14:00
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# 迁移学习：使用 Inception V3 和 PyTorch
迁移学习是一个强大的深度学习技术，它允许我们在已有的模型基础上进行定制化，以便更快地达到良好的效果。今天，我们将介绍如何使用 PyTorch 对 Inception V3 模型进行迁移学习。以下是整个工作的流程。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|------|---
文章目录1. Why Normalization2. Batch Normalization3. Layer Normalization4. Instance Normalization5. Group Normalization 1. Why Normalization因为在深度学习当中存在ICS（Internal Covariate shift）问题：数据尺度/分布异常，导致训练困难 从公式
的一些代...
原创
2023-06-14 21:12:42
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文章目录1.导入包2.加载数据3.可视化数据集样本4.数据集划分5.优化数据集6.数据增强7.调整像素值8.构建base_model9.冻结10.添加分类头部部分11.添加预测部分12.链接各部分13.编译模型14.训练模型15.学习曲线16.第二种方法-fine-tuning17 Evaluation and prediction18 总结 Transfer learning and fine
本文在谷歌2015_CVPR Inception v3模型的基础上，结合花朵识别的具体问题重新训练该
原创
2022-09-08 20:35:34
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what在目标检测和实例分割两个领域，我们使用随机初始化方法训练的模型，在 COCO 数据集上取得了非常鲁棒的结果。其结果并不比使用了 ImageNet 预训练的方法差，即使那些方法使用了 MaskR-CNN 系列基准的超参数。在以下三种情况，得到的结果仍然没有降低：
仅使用 10％ 的训练数据；使用更深和更宽的模型使用多个任务和指标。ImageNet 预训练模型并非必须，ImageNet
CV的辛勤搬运工 文章目录一、预训练权重的本质是什么？二、为什么要使用预训练权重？三、预训练权重会影响模型的性能吗？四、改进自定义模型是否需要使用预训练权重？改变了网络结构后，预训练权重还有作用吗？五、当我改变了结构后，依然使用原始的预训练权重会有哪些弊端呢？六、在进行某一个算法改进对比时，可以都不使用预训练权重吗？七、如何预训练一个权重呢？预训练的大数据集必须和我的小数据集相似吗？八、模型冻结训
第一次接触深度信念网络DBN，结合看到的博客内容简单谈谈理解，如果有哪些地方不太准确，欢迎各位大神批评指正。【概述】周志华老师所著的《机器学习》5.6节对DBN的描述可以用简单一句话来概括：DBN由多层受限Boltzmann机（RBM）堆叠而成，各层RBM预训练完成后，利用一层BP对整个网络进行训练。那么问题来了，RBM是个什么？【受限Boltzmann机（RBM）】每个RBM有两层神经元，显层和
python对多国语言的处理是支持的很好的，它可以处理现在任意编码的字符，这里深入的研究一下python对多种不同语言的处理。有一点需要清楚的是，当python要做编码转换的时候，会借助于内部的编码，转换过程是这样的：复制代码 代码如下:原有编码 -> 内部编码 -> 目的编码python的内部是使用unicode来处理的，但是unicode的使用需要考虑的是它的编码格式有两种，一是U
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2023-12-13 12:18:48
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博主在前一篇博客中介绍了GoogLeNet 之 Inception-v1 解读中的结构和思想。Inception的计算成本也远低于VGGNet。然而，Inception架构的复杂性使得更难以对网络进行更改。如果单纯地放大架构，大部分的计算收益可能会立即丢失。这通过大量使用降维和Inception模块的并行结构来实现，这允许减轻结构变化对邻近组件的影响。但是，对于这样做需要谨慎，因为应该遵守
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2018-07-23 11:03:00
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YOLOv5 的预训练权重是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它代表了 Ultralytics对未来视觉AI方法的公开研究，其中包含了在数千小时的研究和开发中所获得的经验和最佳实践。大多数情况下，无需更改模型或训练设置即可获得良好的结果，前提是数据集足够大且标记良好。如果一开始没有得到好的结果，你可以采取一些步骤来改进，但我们始终建议用户在考虑任何更改之前先使用所有默
