随着深度学习以及大模型的普及,人们开始尝试将其应用到探地雷达图像去杂波任务中。 **基于深度学习的探地雷达图像去杂波**凭借强大的特征表示和学习能力,基于深度学习的方法已被广泛用于解决探地雷达杂波去... 杂波抑制效果还不理想。在此基础上的弹性残差 BiSeNetV2 网络则可以很好的解决这个问题。该网络结合了全局上下文信息和局部特征信息,通过高效的多尺度融合策略提高了 GPR 图像的分割鲁棒性、准确性以及计算效率。...
# 前言从去年chatGPT爆火,到国内千模大战,关乎大模型的热度已经沸反盈天。但大模型出现的价值、意义似乎与实际使用效果存在鲜明的对比,特别是日常工作中,最多让大模型帮助生成一些不痛不痒、凑字数的内容,难易触... 如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进...
> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删... 限制算力资源的有效利用率。所以我们需要寻找方法来提高样本的读取吞吐量,确保可以充分利用现有的算力资源。最后,在深度学习的加持下特征工程已经变得更加自动化和简化,我们可以顺应趋势进一步**提高特征调研和工...
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力... 通过这些高级技术和策略才共同支持了大模型的开发和应用,使其在各种复杂任务中取得了出色的性能。但是于此同时,大模型也带来了训练成本、计算资源和数据隐私等多方面的挑战。![picture.image](https://p6-volc-c...
无参视频质量评估 (Blind Video Quality Assessment,BVQA) 在评估和改善各种视频平台并服务用户的观看体验方面发挥着关键作用。当前基于深度学习的模型主要以下采样/局部块采样的形式分析视频内容,而忽视了实际空域... 我们在训练期间引入了 dropout 策略。在每次迭代中,我们以预先指定的概率随机丢弃空域和/或时域整流器。这种训练策略鼓励基础质量预测模块作为 BVQA 模型独立运行,并且在配备矫正模块时会表现更好。![picture.im...
我们要更有效的解决图象、语音和视频等各种非结构化数据。这种信息往往有复杂的关系和模式,不能用传统的结构型数据来表示与分析。向量数据可以在多维空间中提到数据的特点,能通过深度学习模型来达到最准确、更有效... 数据切分策略、负载平衡算法等都将是挑战和机遇。**2、提升并行处理技能**对于许多 AI 在应用方面,如自动驾驶、智能顾客服务等,其决策过程必须在瞬间开展。这就需要向量数据库具有高效的并行处理水准,即便是规模...
就可以在一个公平的基建上对比不同算法工程师的不同算法效果。因此,火山引擎把字节跳动的开放AI基建带给合作伙伴和客户,并正式发布机器学习平台和推荐平台的多云部署解决方案。 OPPO数智工程系统总裁刘海峰在演讲中... 部署和扩展最先进的深度学习推荐系统,成本显著降低,同时任务延迟也大大减少。AI 识别引擎:火山拍照识别功能包括了对常见的动植物、地标建筑、商品等 10 万+类事物的识别,训练任务繁重持久,对于推理速度要求也非常高...
对比了以下我们的开发环境的使用效果之后,发现kuboard是三者(kubernetes dashboard、kuboard和rancher)之中最少的。对于kubernetes dashboard而言我就不多说了,大家都用过,对于后续版本的页面效果和优化也还好一... 而容器依其重启策略进行重启。 如果容器没有提供启动探测,则默认状态为 Success。而总体所出现的原因大致有这么几种:##### 问题1 — 致命的143编码探针检测导致进程会出现直接`kill -15`,被直接Shutdown掉(...
深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和... 限制算力资源的有效利用率。所以我们需要寻找方法来提高样本的读取吞吐量,确保可以充分利用现有的算力资源。最后,在深度学习的加持下特征工程已经变得更加自动化和简化,我们可以顺应趋势进一步 **提高特征调...
>作者:火山引擎AML团队## 模型训练痛点关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。![1280X1280.PNG](ht... 但大部分情况下对算法效果不应该有影响。我们不希望在算法对比过程中引入基础架构的差异,所以希望有统一的基础架构。而且基础架构本身投入比较大,做多套也没有必要。其次,如果想对产品的某些地方进行改进,如何先...
对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是人工智能之自然语言处理技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景 2021年5月20日,第五届世界智能大会在天津开幕。中... 迁移学习、选择平滑、对抗训练、数据增强等策略。其中知识蒸馏的本质是训练教师模型,并通过教师模型来指导学生模型的训练;选择平滑指的是结合不同类型的损失函数从而达到更好的效果。举例来说,同时结合使用交叉熵和...
其成为AI行业从传统深度学习时代走向AIGC时代的标志性模型之一**,并为工业界,投资界,学术界以及竞赛界都注入了新的AI想象空间,**让AI再次性感**。在当时我对它的了解仅限于耳闻其名。要说我与Stable Diffusion的... 这种优化方式主要有这几种优点,在保证生图效果的情况下,降低pipeline端到端延迟,降低pipeline峰值内存占用:- 使得预处理、推理和后处理能够在硬件上并行执行,最大化利用多核心处理器的优势,提高整体 Pipeline ...
## 背景Spark 是字节跳动内部使用广泛的计算引擎,已广泛应用于各种大规模数据处理、机器学习和大数据场景。目前中国区域内每天的任务数已经超过 150 万,每天的 Shuffle 读写数据量超过 500 PB。同时某些单个任务... 在调度层面能够更友好地实施一些优化和调度策略,从而提高整体的资源使用率。ESS Daemonset 相比于 Yarn Auxilary Service 也获得了不少的收益。首先,ESS DaemonSet 被独立出来成为一个服务,脱离与 NM 的紧耦合,减少...