自我监督学习 自监督学习解决了从未标记的数据中学习深度特征的问题。训练自监督模型后，特征提取器可以像在迁移学习中一样使用，因此您仍然需要一些带注释的数据来进行微调。...例如，每个数据点都可以被视为一个类，并且可以在此任务上训练分类器。 迁移学习 当您从头开始训练深度神经网络时，您通常会随机初始化权重。这是初始化神经网络的最佳方法吗？答案通常是否定的。...这些问题在中得到了广泛的解决。 总结最重要的想法： 神经网络的第一层是非常通用的，而最深的层是预训练任务中最专业的。因此，您可以预期，如果您的预训练任务接近目标任务，那么保留更多层将更有益。...当重新训练这些预先训练的权重时，可以获得更好的表现——最终对它们使用较低的学习率。...CIFAR 有 10 个输出类，因此您使用具有 10 个输出和 softmax 激活的最终 Dense 层。
另外，在极端的情况下，Mixer 架构可以看做是一个特殊的 CNN，使用 1×1 卷积进行 channel mixing，同时全感受野和参数共享的的单通道深度卷积进行 token mixing。...Mixer 中的每个层（初始 patch 投影层除外）都采用相同大小的输入，这种「各向同性（isotropic）」的设计与使用固定宽度的 Transformer 或其他域中的深度 RNN 大致相似。...这不同于大多数具有金字塔结构的 CNN，即较深的层具有较低分辨率的输入，但是有较多通道（channel）。...其中，模型在中大规模数据集上进行预训练，采用一系列中小型下游分类任务，并对以下三个问题进行重点研究： 在下游任务上的准确率； 预训练的总计算成本，这对于在上游数据集上从头开始训练模型非常重要； 推断时的吞吐量...下表展示了在多种模型和预训练是数据集规模上，Mixer 和其他一些模型的性能对比结果。 ?
摘要 不同的相机传感器具有不同的噪声模式，因此在一个传感器上训练的图像去噪模型通常无法很好地泛化到另一个传感器上。一个可行的解决方案是为每个传感器收集大量数据进行训练或微调，但这不可避免地耗时且费力。...在目标领域上预训练可以提高鲁棒性，并确保目标领域数据在整个训练过程中的主导地位，防止模型过拟合到源领域。...该过程可以表示为： 在最终阶段，作者使用目标领域训练集微调在前一阶段获得的网络参数，并更新网络参数为。适应性领域学习算法的详细描述如算法3.2所示。...通道调制网络 为了使网络更好地利用具有不同噪声分布的传感器信息，作者需要调整不同输入的特征空间。...设第个卷积层的特征图为，作者通过通道线性组合将传感器特定数据嵌入到中： 注意，通道调制策略的输入元数据类型不固定。只要提供了更多的元信息，输入连接向量就可以扩展。
我曾经说过，因为它能够轻松得到训练数据（只需要降低获取图像的清晰度即可），所以和图像修复任务相比，超分辨率可能显得有些无聊。 但人工生成的低分辨率图像，和真实自然存在的图像一样吗？答案是否定的。...所以，在第一阶段，我们可以使用不同的未配对数据集，比如由Celeb-A、AFLW、LS3D-W和VGGFace2组成的高分辨率图像数据集，或者低分辨率图像数据集Widerface。...它由两部分构成：多尺度特征融合和局部残差学习，可以用不同大小的卷积核来适应性检测不同规模的图像特征。采用残差学习法可以让神经网络更高效。 ?...在预训练阶段，作者通过最小化均方误差损失来训练网络，通过预训练步骤得到的网络已经能够实现高PSNR，然而，它不能产生看起来令人满意的带理想高频信息的结果。 ?...使用ImageNet预训练生成器，再用DIV2K进行进一步训练后，结果如下： ? SRFeat的结果看起来更优秀一些。
同时，作者还在 GitHub上 提供了各种大小的预训练 ConvNeXt V2 模型，范围从高效的 3.7M 参数 Atto 模型到 650M 的 Huge 模型。...，而不是使用固定大小的掩码，这样可以增加模型对不同尺度特征的感知能力。...表格中展示了不同的实验情况，包括不同的特征归一化方法、特征加权方法以及在预训练和微调阶段中使用 GRN 的效果。实验结果表明，GRN 可以有效地提高模型的性能，特别是在预训练阶段。...它提供了多种常用的预训练模型，包括分类、检测、分割等常见任务的预训练模型，并且支持在自定义数据集上进行预训练。...使用 MMPreTrain 可以方便地进行预训练模型的训练和迁移学习，是一个非常实用的工具。
丰富的输入:TTM具有多元预测能力，可以接受额外的信息、外生变量和已知的未来输入，增强了其预测的通用性。...TTM创新 TTM引入了几个突破性的特性: 多级建模:TTM首先以通道独立的方式(单变量序列)进行预训练，并在微调期间使用跨通道混合来学习多变量依赖关系。...我们将描述这两个阶段，预训练(左)和微调(右): sl=context_size, fl=forecasting_length, c =通道数(输入特征)，c ' =预测通道数。...TSMixer块应用于变换后的输入，patch merge块将[c, 4*n, hf//4]输入重塑为[c,n, hf]。 通过在每个级别使用不同的K，通道混合应用于不同长度的不同补丁。...对于任何上述预训练模型，都可以使用更短的预测长度 在训练方面，作者使用Monash存储库的一个子集(244k样本)对模型和Informer数据集进行预训练，以评估调优性能。
本文在预训练微调范式下对基于卷积的Seq2Seq模型进行了全面的实证评估。...本文发现： （1）预训练过程对卷积模型的帮助与对Transformer的帮助一样大； （2）预训练的卷积模型在模型质量和训练速度方面在某些场景中是有竞争力的替代方案。...Depthwise Convolution完成后的Feature map数量与输入层的depth相同，但是这种运算对输入层的每个channel独立进行卷积运算后就结束了，没有有效的利用不同map在相同空间位置上的信息...Lightweight Convolutions Lightweight Convolutions在Depthwise Convolution的基础上使用了 ， 是一个具有softmax归一化核以及共享输出通道和权重的深度可分离卷积...（3）使用预训练的卷积模型比预训练的Transformer有什么好 处（如果有的话）？卷积比基于自注意的Transformer更快吗？
图片分类的一些例子0 数据处理 首先，数据集中的图像并非都具有相同的尺寸，因此在将所有图像输入模型之前都要调整其大小。...ImageNet数据集样本 PyTorch提供了几种具有不同架构的预训练模型。...事实表明，这种方法不仅可以改善图像不同移位之间的分类一致性，而且可以提高归纳的准确性，从而提高分类精度。 ? 使用了经过预训练的抗锯齿ResNet18模型来对挑战的数据集进行微调。...这说明了循环LR调度如何使我们能够通过具有不同行为的单个训练周期模型来获得数据，并且XGBoost元学习者可以从其预测中提取有用的信息。...灰度ImageNet预训练 提供的数据集中的图像与组成ImageNet数据集的自然图像具有相似的内容，不同之处在于图像是黑白的。因此，在灰度图像上进行预训练的模型对于该任务将更加重要。
近年来的研究表明，预训练的视觉模型可以在下游音频任务中提升性能。 为了进一步增强性能，通常需要在大规模音频数据上进行额外的预训练阶段，以将音频特定的知识注入到视觉模型中。...PEFT for Audio based on a Frozen Image Model 最近的研究工作[8, 20]表明，在大规模音频数据集上训练之前，使用在ImageNet上预训练的权重进行初始化可以提高音频模型的性能...这表明，关于图像数据的预训练知识可以转移到音频领域。然而，仅在图像数据集上进行预训练的模型[8]的表现不如在音频数据集上进行预训练的模型[11]。...类似于式1，作者定义了LoAA的形式： 其中， 使用的核大小为 或 ，输入通道数为 ，输出通道数为 。相应地， 使用与 相同的核大小，输入通道数为 ，输出通道数为 。...然而，与依赖大量音频预训练不同，使用 Look-Aside Adapter（作者的方法）基本上可以减少整体噪声并给予更高的关注，不仅集中在梅尔频谱图特征显著的重要区域，还能注意到更精细的细节，同时实现高效性
它仍然是一个循环网络，因此，如果输入序列具有1000个字符，则LSTM单元被调用1000次，即长梯度路径。虽然增加一个长期记忆通道会有所帮助，但是它可以容纳的存储空间是有限的。...深度卷积神经网络之所以得到普及，部分原因是像Inception之类的预训练模型可以轻松下载和微调。在已知任务通用规则的前提下开始训练，任务可以变得更加容易和可行。...有时，经过预训练的LSTM可以成功迁移，但这没有成为普遍做法是有原因的。因为每段文字都有自己独特的风格。...其中很关键的一点在于由于Transformer的非递归性质，可以使用并行计算来训练模型，这在应用LSTM或RNN时是不可能实现的。...Transformer模型直接丢掉了递归建模。与之不同的是，借助注意力矩阵，Transformer可以直接访问输出的其他元素，从而使它们具有无限的注意力区间。此外，它还可以进行并行计算。
在这项工作引入了一种通用方法，通过在推理期间使用来自另一个域（例如草图）的空间图来指导预训练的文本到图像扩散模型。...在这项工作中，作者引入了一种通用方法，通过在推理期间使用来自另一个域（例如草图）的空间图来指导预训练的文本到图像扩散模型。该方法不需要为任务训练专用模型或专门的编码器。...考虑到不同噪声层中的激活值有不同的维度，作者将他们resize成与输入一致的大小，并在channel维度上进行拼接。MLP的输入维度是所选激活值的通道数量的和。...训练所需的数据是一个包含输入图片x，边缘图e和文字标题c的三元组（x，e，c）。使用LDM的编码器对输入图片和边缘图进行预处理，为了使用相同的编码器，边缘图被复制了三遍转为三通道。...总结 提出了一种利用空间图指导预训练文本到图像模型扩散模型的技术。 本文专注于草图引导，并表明该技术可以很好地处理域外草图，这些草图可能具有与训练时看到的完全不同的多种风格。
灵活衰减：不再限制可学习衰减参数 w 在指数项中为正，使得指数衰减注意力可以关注不同通道中离当前标记较远的标记。...对于-Tiny/Small/Base模型，主干网络使用了在ImageNet-1K上预训练300个周期的权重。对于-Large模型，则使用了在ImageNet-22K上预训练的权重。...对于 -Tiny/Small/Base 模型， Backbone 网络使用在ImageNet-1K上预训练的权重。而对于 -Large 模型，使用在ImageNet-22K上预训练的权重。...MAE预训练。 与ViT类似，VRWKV模型能够处理稀疏输入，并从MAE预训练中受益。仅仅通过修改Q-Shift以执行双向移位操作，VRWKV就可以使用MAE进行预训练。...预训练的权重可以通过Q-Shift方法直接用于其他任务的微调。
作者采用了不同的方法，设计了一个受ResNeXt启发的Block结构，使用2个具有不同的膨胀率的并行3x3卷积层，以扩大感受野，同时保留局部细节。...先前语义分割方面的进展通常采用ImageNet预训练Backbone，并添加上下文模块，该模块具有较大的平均池化(如PPM)或较大的膨胀率(如ASPP)，以快速扩大感受野。...感受野与输入图像大小之间的关系对模型的精度影响很大。...同样，对于图像大小为1024x2048的Cityscapes，模型需要输出的左上角像素的感受野为2047，才能看到输入图像的左下角像素，需要输出的感受野为4095，才能看到输入图像的右下角像素。...在前向传播期间，w个输入通道被分为w/g组，并最终重新拼接为w个通道。 由于每组都有一个卷积，可以对不同的组应用不同的扩张率来提取多尺度特征。
前言 使用的VOC数据集链接开放在文章中，预训练模型已上传Github，环境我使用Colab pro，大家下载模型做预测即可。...因此，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：给定空间维上的位置，通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。...下面，我们使用在ImageNet数据集上预训练的ResNet-18模型来提取图像特征，并将该网络实例记为pretrained_net。...总结 通过与分割标准图像的对比，可以发现该模型的输出分割图像与分割标准图像几乎一致，同时模型的输出分割图像与原图也较好的融合，说明该模型具有较好的准确性。...此外，从输入图像大小来看，该模型可以输入任意大小的图像，并输出相同大小的已经标签好的分割图像。
它包括所有必需的方法，如改组、批处理和预取。依靠许多专家编写的代码，而不是自定义解决方案，让我有时间来完成实际任务。...使用来自其他模型的嵌入 您可以使用其他模型学习的嵌入，而不是从头开始为您的数据学习嵌入。这种方法与上面提出的技术有关。对于文本数据，下载预训练的嵌入是很常见的。...对于 Nvidia GPU（这是当今使用的主要加速器），您可以从使用以下方法开始： 选择可被 4 或 2 的更大倍数整除的批次大小 对于密集层，将输入（来自前一层）和输出设置为可被 64 或更多整除 对于卷积层...，将输入和输出通道设置为可被 4 或更大的 2 的倍数整除 从 3 (RGB) 到 4 通道填充图像输入 使用批量大小 x 高度 x 宽度 x 通道 对于递归层，将批次和隐藏大小设置为至少可被 4 整除...这些更新需要更多的步骤来收敛，这会减慢训练速度。 使用知识蒸馏 你肯定听说过 BERT 模型，不是吗？这个 Transformer 有几亿个参数，但我们可能无法在我们的 GPU 上训练它。
首先，它的输入是一系列图像块的线性投影(其形状为patches x channels)，其次，Mixer使用两种类型的MLP层： 1、通道混合MLP（channel-mixing MLPs ）：用于不同通道之间进行通信...在极端情况下，MLP-Mixer架构可以看作一个特殊的CNN，它使用1×1通道混合的卷积，全感受域的单通道深度卷积以及token混合的参数共享。...这种“各向同性”设计最类似于使用固定宽度的Transformer和RNN。这与大多数CNN不同，CNN具有金字塔结构：越深的层具有更低的分辨率，更多的通道。...此外，与ViTs不同，Mixer不使用位置嵌入，因为token混合mlp对输入token的顺序敏感，因此可以学习表示位置。最后，Mixer使用一个标准的分类head和一个线性分类器。 ?...其中，模型在中大规模数据集上进行预训练，采用一系列中小型下游分类任务，并对以下三个问题进行重点研究： 在下游任务上的准确率； 预训练的总计算成本，这对于在上游数据集上从头开始训练模型非常重要； 推断时的吞吐量
本文的模型设计基于以下几点： 1）在分割模型的编码器中利用预训练的轻量级模型是至关重要的，确保模型对不同数据集具有鲁棒性； 2）将预训练和扩展模块结合形成设计轻量级医学图像分割模型的简单方法； 3）引入融合模块可以在推理阶段进一步减少参数数量和计算负载...初始卷积阶段接收输入图像并执行基本特征提取，其余模块包含反向残差模块和逐点分离卷积层，具有各自不同的卷积核和激活函数，逐步提取更多抽象特征。...因此，作者选择最后一个周期的模型在测试集上进行推理（对于使用深度训练战略的LV-UNet）。 Results 表1中的对比实验结果可以看出，LV-UNet相较于 Baseline 具有竞争性能。...在表2中，作者将不同模型的参数数量和GFLOPs进行了比较，这表明LV-UNet及其部署模式的大小和计算复杂度完美地适合边缘设备和点到关怀场景使用。图3展示了部分分割结果的样例。...与第1组合相比，第2组合大大降低了模型大小和计算复杂度。 深度训练策略 作者还比较了不同的非线性减小方法：和文献[22]中的设计。
，在训练过程中进行微调 (CNN-non-static) 多通道(CNN-multichannel):将固定的预训练词向量和微调的词向量分别当作一个通道(channel)，卷积操作同时在这两个通道上进行...中的词，使用均匀分布\(U[-a,a]\)随机初始化，并且调整\(a\)使得随机初始化的词向量和预训练的词向量保持相近的方差，可以有微弱提升； 可以尝试其他的词向量预训练语料，如Wikipedia[Collobert...用什么样的词向量 使用预训练词向量比随机初始化的效果要好 采取微调策略（non-static）的效果比固定词向量（static）的效果要好 无法确定用哪种预训练词向量(Google word2vec.../ GloVe representations)更好，不同的任务结果不同，应该对于你当前的任务进行实验； filter窗口大小、数量 每次使用一种类型的filter进行实验，表明filter的窗口大小设置在...一定要CNN/RNN吗 上述的深度学习方法通过引入CNN或RNN进行特征提取，可以达到比较好的效果，但是也存在一些问题，如参数较多导致训练时间过长，超参数较多模型调整麻烦等。
1 前言 使用的VOC数据集链接开放在文章中，预训练模型已上传Github，环境我使用Colab pro，大家下载模型做预测即可。...因此，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：给定空间维上的位置，通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。...下面，我们使用在ImageNet数据集上预训练的ResNet-18模型来提取图像特征，并将该网络实例记为pretrained_net。...5 总结 通过与分割标准图像的对比，可以发现该模型的输出分割图像与分割标准图像几乎一致，同时模型的输出分割图像与原图也较好的融合，说明该模型具有较好的准确性。...此外，从输入图像大小来看，该模型可以输入任意大小的图像，并输出相同大小的已经标签好的分割图像。
） 预训练词向量进行初始化，在训练过程中固定 (CNN-static) 预训练词向量进行初始化，在训练过程中进行微调 (CNN-non-static) 多通道 (CNN-multichannel): 将固定的预训练词向量和微调的词向量分别当作一个通道...），但是对于情感分析任务，good 和 bad 应该要有明显的区分，如果使用 CNN-static 就无法做调整了； Dropout 可以提高 2%–4% 性能 (performance)； 对于不在预训练的...word2vec 中的词，使用均匀分布 随机初始化，并且调整aa使得随机初始化的词向量和预训练的词向量保持相近的方差，可以有微弱提升； 可以尝试其他的词向量预训练语料，如 Wikipedia[Collobert...用什么样的词向量 使用预训练词向量比随机初始化的效果要好 采取微调策略（non-static）的效果比固定词向量（static）的效果要好 无法确定用哪种预训练词向量 (Google word2vec...一定要 CNN/RNN 吗 上述的深度学习方法通过引入 CNN 或 RNN 进行特征提取，可以达到比较好的效果，但是也存在一些问题，如参数较多导致训练时间过长，超参数较多模型调整麻烦等。
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