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查询Tags标签： 训练，共有 358条记录-
算法训练 拿金币
资源限制 时间限制：1.0s 内存限制：256.0MB 问题描述有一个N x N的方格,每一个格子都有一些金币,只要站在格子里就能拿到里面的金币。你站在最左上角的格子里,每次可以从一个格子走到它右边或下边的格子里。请问如何走才能拿到最多的金币。 输入格式第一行输入一个正…
2021/12/1 9:07:02 人评论 次浏览 -
算法训练 拿金币
资源限制 时间限制：1.0s 内存限制：256.0MB 问题描述有一个N x N的方格,每一个格子都有一些金币,只要站在格子里就能拿到里面的金币。你站在最左上角的格子里,每次可以从一个格子走到它右边或下边的格子里。请问如何走才能拿到最多的金币。 输入格式第一行输入一个正…
2021/12/1 9:07:02 人评论 次浏览 -
windows + yolov4目标检测 + BM（SGM/SGBM）+ cuda实时运行 +双目定位工程实践代码
1. FLAG 一直想写一下完整的双目定位工程实践，奈何琐事不断，没有心情写，等过段时间工作、论文有着落之后一定补上，完成自己毕业前的小心愿。 完整代码已经实现，且已经完成在上位机Qt软件上的部署，应用到了实体机器人上（简单用没问题）。实时运行速度27fps左右，定位…
2021/11/26 7:10:05 人评论 次浏览 -
windows + yolov4目标检测 + BM（SGM/SGBM）+ cuda实时运行 +双目定位工程实践代码
1. FLAG 一直想写一下完整的双目定位工程实践，奈何琐事不断，没有心情写，等过段时间工作、论文有着落之后一定补上，完成自己毕业前的小心愿。 完整代码已经实现，且已经完成在上位机Qt软件上的部署，应用到了实体机器人上（简单用没问题）。实时运行速度27fps左右，定位…
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无标签学习的知识蒸馏——Learning Student Networks in the Wild
网上看到一篇关于这个论文的博客，居然还要花钱订阅，这就不能忍了，中国人不能欺负中国人。所以自己写博客，论文其实很好懂 论文地址 Learning Student Networks in the Wild (thecvf.com) 代码地址 GitHub - huawei-noah/Efficient-Computing: Efficient-Computing 整体…
2021/11/26 6:11:40 人评论 次浏览 -
无标签学习的知识蒸馏——Learning Student Networks in the Wild
网上看到一篇关于这个论文的博客，居然还要花钱订阅，这就不能忍了，中国人不能欺负中国人。所以自己写博客，论文其实很好懂 论文地址 Learning Student Networks in the Wild (thecvf.com) 代码地址 GitHub - huawei-noah/Efficient-Computing: Efficient-Computing 整体…
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situ课题组工作站神经网络训练速度测评
situ课题组工作站神经网络训练速度测评测试模型：Unet的一个语义分割模型，3000张图片(训练集2430张，验证集270张，测试集300张)；模型参考: U-Net编程实战——CT影像的肿瘤分割A100(计算能力8)：运行一个epoch需要6s； A6000(计算能力8.6)：运行一个epoch需要9s； RTX30…
2021/11/24 23:41:57 人评论 次浏览 -
situ课题组工作站神经网络训练速度测评
situ课题组工作站神经网络训练速度测评测试模型：Unet的一个语义分割模型，3000张图片(训练集2430张，验证集270张，测试集300张)；模型参考: U-Net编程实战——CT影像的肿瘤分割A100(计算能力8)：运行一个epoch需要6s； A6000(计算能力8.6)：运行一个epoch需要9s； RTX30…
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机器学习典型隐私威胁
现在流行的 MlaaS 一般包括机器学习模型训练和提供模型预测服务两个阶段.在这两个阶段,可能面临的典型隐私攻击主要有:模型逆向攻击、模型提取攻击和成员推断攻击. (1) 模型逆向攻击(model inversion attack) 模型逆向攻击是指攻击者从模型预测结果中提取和训练数据有关的…
2021/11/20 23:15:33 人评论 次浏览 -
机器学习典型隐私威胁
现在流行的 MlaaS 一般包括机器学习模型训练和提供模型预测服务两个阶段.在这两个阶段,可能面临的典型隐私攻击主要有:模型逆向攻击、模型提取攻击和成员推断攻击. (1) 模型逆向攻击(model inversion attack) 模型逆向攻击是指攻击者从模型预测结果中提取和训练数据有关的…
2021/11/20 23:15:33 人评论 次浏览 -
为什么预训练模型只要FT或者PT就效果很好
在我看来，说白了还是这种预训练模型已经见过了各种各样组够多的数据，我们去FT和PT其实就是在告诉模型我想利用如何利用你，我需要你给我做出什么样子的回答。尤其是PT这种模型，为什么few-shot和zero-shot就能起作用，其实就是模型本身已经见过组够多的数据了，我们只需…
2021/11/19 23:40:38 人评论 次浏览 -
为什么预训练模型只要FT或者PT就效果很好
在我看来，说白了还是这种预训练模型已经见过了各种各样组够多的数据，我们去FT和PT其实就是在告诉模型我想利用如何利用你，我需要你给我做出什么样子的回答。尤其是PT这种模型，为什么few-shot和zero-shot就能起作用，其实就是模型本身已经见过组够多的数据了，我们只需…
2021/11/19 23:40:38 人评论 次浏览 -
模型评估和选择
可用模型很多：不同的算法产生不同的模型，相同的算法用不同的参数也产生不同的模型。 怎么选？使用训练误差最小的那个模型？显然不行，过拟合问题。 模型选择涉及两个问题：一是评估方案的实验设计问题，这方面主要是如何从已有数据中分离出测试数据集，二是评估度量问题…
2021/11/17 6:11:15 人评论 次浏览 -
模型评估和选择
可用模型很多：不同的算法产生不同的模型，相同的算法用不同的参数也产生不同的模型。 怎么选？使用训练误差最小的那个模型？显然不行，过拟合问题。 模型选择涉及两个问题：一是评估方案的实验设计问题，这方面主要是如何从已有数据中分离出测试数据集，二是评估度量问题…
2021/11/17 6:11:15 人评论 次浏览 -
模型误差和过拟合
训练一个模型的目的，是希望这个模型在预测中有好的表现，即预测值和真实值之间的差异尽可能小，这种差异称为误差（Error） 误差分为两种，一是在训练数据上误差，称为训练误差，也叫经验误差，二是在新样本上的误差，称为泛化误差。 我们训练一个模型想获得的理想结果是…
2021/11/17 6:10:55 人评论 次浏览
