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查询Tags标签： 训练，共有 358条记录-
2021SC@SDUSC-山东大学软件工程与实践-Senta(1)
简介 情感分析旨在自动识别和提取文本中的倾向、立场、评价、观点等主观信息。 它包含各式各样的任务，比如句子级情感分类、评价对象级情感分类、观点抽取、情绪分类等。本次百度在Senta中开源了基于SKEP的情感预训练代码和中英情感预训练模型。SKEP是百度研究团队提出的…
2021/9/30 23:13:56 人评论 次浏览 -
2021SC@SDUSC-山东大学软件工程与实践-Senta(1)
简介 情感分析旨在自动识别和提取文本中的倾向、立场、评价、观点等主观信息。 它包含各式各样的任务，比如句子级情感分类、评价对象级情感分类、观点抽取、情绪分类等。本次百度在Senta中开源了基于SKEP的情感预训练代码和中英情感预训练模型。SKEP是百度研究团队提出的…
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PyTorch训练模型，内存泄露问题解决
引言 最近采用PyTorch训练文本检测模型，遇到一个内存泄露问题，眼睁睁地看着内存一点点被占满，触发系统保护机制，被kill掉 可能出现问题地方 loss求和未加item()num_workers过大大量使用list转tensor 最终解决方案 上面几个可能，我这里都已经尝试，但是还是没有解决我…
2021/9/30 7:11:05 人评论 次浏览 -
PyTorch训练模型，内存泄露问题解决
引言 最近采用PyTorch训练文本检测模型，遇到一个内存泄露问题，眼睁睁地看着内存一点点被占满，触发系统保护机制，被kill掉 可能出现问题地方 loss求和未加item()num_workers过大大量使用list转tensor 最终解决方案 上面几个可能，我这里都已经尝试，但是还是没有解决我…
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基于卷积网络的轻量级人脸关键点检测--惠晓伟
惠晓伟. 基于卷积网络的轻量级人脸关键点检测[D]. 黑龙江:哈尔滨工业大学,2018.文章是一篇硕士论文，实现了一个以SqueezeNet为基础网络，基于多任务并行机制和网络预训练的77点人脸关键点检测网络，同时引入： 区域注意力机制：本质时损失函数的权值自适应，有效缓解损失…
2021/9/28 23:42:08 人评论 次浏览 -
基于卷积网络的轻量级人脸关键点检测--惠晓伟
惠晓伟. 基于卷积网络的轻量级人脸关键点检测[D]. 黑龙江:哈尔滨工业大学,2018.文章是一篇硕士论文，实现了一个以SqueezeNet为基础网络，基于多任务并行机制和网络预训练的77点人脸关键点检测网络，同时引入： 区域注意力机制：本质时损失函数的权值自适应，有效缓解损失…
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训练RBM-Hinton系列论文《A practical guide to training Restricted Boltzmann Machines》
目录 1 简介 1 2 RBMs和对比散度的概览 1 3 当使用对比散度时如何收集统计信息 2 3.1 更新隐藏状态 2 3.2 更新可见状态 3 4 Mini-batch大小 3 5 监控学习的过程 3 6 监控过拟合 3 7 学习率 3 8 初始化权重和偏置 4 9 Momentum 4 10 权重衰减 4 11 鼓励稀疏的隐藏活跃 4 1…
2021/9/26 23:13:14 人评论 次浏览 -
训练RBM-Hinton系列论文《A practical guide to training Restricted Boltzmann Machines》
目录 1 简介 1 2 RBMs和对比散度的概览 1 3 当使用对比散度时如何收集统计信息 2 3.1 更新隐藏状态 2 3.2 更新可见状态 3 4 Mini-batch大小 3 5 监控学习的过程 3 6 监控过拟合 3 7 学习率 3 8 初始化权重和偏置 4 9 Momentum 4 10 权重衰减 4 11 鼓励稀疏的隐藏活跃 4 1…
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学习日志-2021.09.25
学习日志-2021.09.25 今日进展（笔记）Q-learning（基于值的算法）使用了时间差分法（融合了蒙特卡洛和动态规划）能够进行off-policy的学习算法描述:初始化 Q = {} while Q 未收敛: 初始化状态S，开始新一轮的游戏 while S!=结束: 使用策略…
2021/9/26 6:10:51 人评论 次浏览 -
学习日志-2021.09.25
学习日志-2021.09.25 今日进展（笔记）Q-learning（基于值的算法）使用了时间差分法（融合了蒙特卡洛和动态规划）能够进行off-policy的学习算法描述:初始化 Q = {} while Q 未收敛: 初始化状态S，开始新一轮的游戏 while S!=结束: 使用策略…
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Python AI极简入门：4、使用回归模型预测房价(转载)
文章目录 [隐藏]一、回归预测 二、波士顿房价预测1、引入数据集 2、分割训练数据和测试数据 3、选择一个回归算法估计器一、回归预测 在前面的文章中我们介绍了机器学习主要解决分类、回归和聚类三大问题。今天我们来具体了解一下使用机器学习算法进行回归预测。 回归预测…
2021/9/23 14:41:12 人评论 次浏览 -
Python AI极简入门：4、使用回归模型预测房价(转载)
文章目录 [隐藏]一、回归预测 二、波士顿房价预测1、引入数据集 2、分割训练数据和测试数据 3、选择一个回归算法估计器一、回归预测 在前面的文章中我们介绍了机器学习主要解决分类、回归和聚类三大问题。今天我们来具体了解一下使用机器学习算法进行回归预测。 回归预测…
2021/9/23 14:41:12 人评论 次浏览 -
batch batch-size
什么是batch,batch-size 深度学习训练过程本身是就是求损失函数的最小值。这一过程一般通过梯度下降来实现。如果训练一个epoch，遍历所有训练集，计算一次loss，反向传播一次，梯度也下降一次。如果把训练集切割成一些小的训练集，，每次遍历完一个小的训练集，就计算一次…
2021/9/23 6:14:06 人评论 次浏览 -
batch batch-size
什么是batch,batch-size 深度学习训练过程本身是就是求损失函数的最小值。这一过程一般通过梯度下降来实现。如果训练一个epoch，遍历所有训练集，计算一次loss，反向传播一次，梯度也下降一次。如果把训练集切割成一些小的训练集，，每次遍历完一个小的训练集，就计算一次…
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Monodepth2单目深度模型的训练————（训练方式一：单目帧序列训练）
笔者从事于cv视觉深度的相关研究，在cv的单目视觉深度模型中，monodepth2有一个相对较好的深度效果，但是论文作者就提供了关于KITTI的预训练模型，没有提供如何就自定义的数据集进行训练的详细细节。所以，在阅读了monodepth2源码的基础上，给大家讲讲如何用自己的数据集…
2021/9/22 20:44:25 人评论 次浏览
