深度学习优化参数的方法
社区干货
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
还需要**优化** **训练样本** **的读取速度**。随着芯片技术的迭代和算力的增长,训练模型所需的计算资源也在不断提升。然而如果样本的读取速度无法跟上算力的增长就会成为训练过程中的瓶颈,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**提高特征调研和工程的效率**。通过加速特征...
与 AI 相伴的一年|社区征文
其中机器学习和深度学习更是在科研任务中展现了不同的作用,使得我们可以用他们来解决科研中遇到的难题,以此来推动社会的各个方面的进步。# 方法## 卷积神经网络### 1.卷积层卷积层是神经网络中独特的网络机... 这种特性可以减少神经网络中的参数的数量,提升运行效率,降低计算复杂程度。在实际图像特征提取应用中,卷积核是否翻转对局部感知及特征提取不会产生不同结果,因此为了简化运算,通常不翻转卷积核,这样的运算称为互相...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
涵盖机器学习、深度学习和数据分析等多个方面,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地理解和运用oneAPI技术。**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像化生成模型,它主要用于根据文本的... 优化方向解析我的项目具体实现是致力于解决在文生成图任务中,模型规模庞大导致的高存储需求和计算开销大的问题。具体方法是通过采用渐进式模型剪枝与量化策略配和CPU与GPU的混合使用,能够在不损失生成质量的前提...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 就可以提出视觉测量的分析方法了,比如测量轨面的光带宽度、伤损的尺寸、轻重伤的总数这样的量化评价指标。有了视觉测量的信息之后,就可以分别定义各个尺度的数据分析、数据结构了,比如实例尺度的微观伤损形位的数据...
特惠活动
深度学习优化参数的方法-优选内容
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大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
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... 我们还通过BertTokenizer.from_pretrained()方法加载了预训练的tokenizer。最后,我们通过BertForTokenClassification.from_pretrained()方法加载了BERT模型。3.输入文本进行NER:```pythondef ner_inference(t...
个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文
其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智能技术生成具有特定主题和风格的诗歌。以下是我在该项目中的实践经验和内容分享:**数据收集与预处理:** 首先,我们收集了大量的古代诗歌和现代诗歌数据,并对这些数据进行清洗和预处理,包括去除标点符号、停用词、分...
调用方式 V1(废弃)
接口简介基于深度学习,对图像质量进行多项修复和优化,包括去雾、去噪、黑白上色、超分辨率无损放大等,且产品能智能去除图片噪点、模糊,并增强色彩及细节效果。 限制条件名称 内容 图片要求 1. 图片格式:JPG、JPEG... 请求说明名称 内容 接口地址 https://visual.volcengineapi.com 请求方式 POST Content-Type application/x-www-form-urlencoded 请求参数(1)header请求参数 以下请求参数列表仅列出了接口请求参数和必要公共参数...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_... 问题:传统的中央服务器处理方式在大规模并发请求时可能会出现延迟和卡顿,影响用户体验。**解决方案:** - 边缘设备部署:在体育场馆的各个角落部署边缘计算设备,这些设备可以实时接收比赛现场的高清视频流。 - ...
基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
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... 该网络中还加入了一种只涉及少量参数的高效通道注意力(ECA)机制,该方法将 SE 注意力机制的压缩降维方式进行改进,节省了压缩降维消耗的时间。转而采用能使网络提取到更多通道间依赖关系的 1 维卷积局部跨通道交互方...
大模型技术的发展与实践|社区征文
大语言模型是一种深度学习模型,特别是属于自然语言处理(NLP)的领域,一般是指包含数干亿(或更多)参数的语言模型,这些参数是在大量文本数据上训练的,例如模型GPT-3,PaLM,LLaMA等,大语言模型的目的是理解和生成自然语... 更多的参数意味着模型可能具有更强的学习能力。### 1、语言模型的发展史语言是人类表达和交流的一种突出能力,我们在幼儿开始就学会了沟通表达,并且伴随我们一生。在很长一段时间机器无法掌握以人类的方式进行交...
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... 程序中可以调整代码参数进行下载------------ 我们先来了解一下我们需要进行的工作及实现的功能:**我们首先需要下载数据集,然后通过数据来训练模型,并在测试集上进行测试,这时候我们可以保存我们训...
2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文
在学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了... 可以轻松创建和优化机器学习模型。这种用户友好性大大降低了学习门槛,让机器学习在更广泛的领域中得以应用,让刚入门的小白也可以快速的了解机器学习,深度学习的内容,我觉得亚马逊这次的新产品Amazon SageMaker Can...
大数据技术年度总结 | 主赛道
大数据可视化是一种以图形方式展示数据的技术。这种方法使用图像和设计元素来描述数据和信息,使人们能更好地理解这些数据,从而做出更加明智的商业决策。以下是“数据可视化”项目的主要意义:****易于理解:**** 通... 技术深度:虽然我已经掌握了一些大数据相关技术,但在某些领域还需进一步加强学习,比如深度学习、自然语言处理等领域。项目经验:虽然我已经参与了多个大数据项目,但在项目管理、团队协作等方面还需要不断积累经验。...
