为了将文字描述与其他特征结合起来进行预测，我们可以创建一个集成学模型（文本分类器就是集成在内的一部分）；也可以创建一个层级模型，在层级模型中，分类器的输出会作为一个预测变量。...相较于使用TF-IDF等方式将文本转为词向量传到一对一分类器中，我所选的就会一定更优吗？这并不好说。不过，这可以留到以后试试再作比较。...文本向量化 基于神经网络的单词向量化通常可以使用word2vec、GloVe和fastText。对此，我们可以选择使用自己定义的词向量映射模型或是预先训练好的模型。...由于我们要处理的文本没有异常语意，所以我们直接使用训练好的词向量模型来理解文字即可。 重要决定：使用预先训练好的词向量模型。 但是该使用哪种词向量映射模型？...训练分类器 由于文本的内容通常比较短，我将选择使用GRU网络，而不用LSTM。这样，文本内容越短，我们对内存的开销就越少，而且GRU还能使学习算法效率更高。
这种方法的主要优点是它可以与开箱即用的预训练扩散模型一起使用，而不需要昂贵的重新训练或微调。...一旦我们训练了这样的模型，我们就可以通过从各向同性高斯分布中采样噪声来生成新图像，并使用该模型通过逐渐消除噪声来反转扩散过程。...使用多重扩散进行图像合成 现在让我们来解释如何使用 MultiDiffusion 方法获得可控的图像合成。目标是通过预先训练的文本到图像扩散模型更好地控制图像中生成的元素。...这样，由于布局通常是在扩散过程的早期确定的，因此可以获得与指定蒙版的更好匹配，因为模型最初可以仅关注蒙版区域来描绘提示。 实例 在本节中，我将展示该方法的一些应用。...此方法增强了对生成图像元素的位置的控制，并且还可以无缝组合以不同风格描绘的元素。 所述过程的主要优点之一是它可以与预先训练的文本到图像扩散模型一起使用，而不需要微调，这通常是一个昂贵的过程。
预训练：我们将讨论无监督、监督和远程监督的预训练方法。 表示捕获了什么：在讨论如何在下游任务中使用预训练的表示之前，我们将讨论分析表示的方法，以及观察到它们捕获了哪些内容。...或者，在下游模型中使用预先训练的表示作为特性 Adapters ?...，鼓励目标模型参数接近预先训练的模型参数，将灾难性遗忘最小化。...与主头一起联合训练辅助头 See also Massive Multi-task Learning with Snorkel MeTaL 4.3.2 – 获得更多信号：半监督学习 使用未标记的数据可以使模型预测更加一致...开放问题和方向 预训练的语言模型的缺点 概述：语言模型可视为一般的预训练任务；有了足够的数据、计算和容量，LM可以学到很多东西 在实践中，许多在文本中表示较少的东西更难学习 预先训练好的语言模型并不擅长
利用预训练模型的一种常见技术是特征提取，在此过程中检索由预训练模型生成的中间表示，并将这些表示用作新模型的输入。通常假定这些最终的全连接层得到的是信息与解决新任务相关的。...但是，这些benchmarks可以复现吗？ 这篇文章的灵感来自Curtis Northcutt，他是麻省理工学院计算机科学博士研究生。...首先，你需要检查你的数据与模型所训练的原始数据集(在本例中为ImageNet)有多相似。你还需要知道特征是从何处(网络的底部、中部或顶部)迁移的，因为任务相似性会影响模型性能。...在实践中，你应该保持预训练的参数不变(即，使用预训练好的模型作为特征提取器)，或者用一个相当小的学习率来调整它们，以便不忘记原始模型中的所有内容。...Keras当前实现的问题是，当冻结批处理规范化(BN)层时，它在训练期间还是会继续使用mini-batch的统计信息。我认为当BN被冻结时，更好的方法是使用它在训练中学习到的移动平均值和方差。为什么？
在讨论这一步时，我将解释为什么要“reuse”网络(即使用“pre-trained”网络)，阐明哪些部分可以重用，哪些部分不能重用，并提供如何根据需要定制pre-trained网络的指导。...虽然这个想法是合理的，但我发现它也会产生一些问题，因为加载一个预先训练的网络并不能节省训练分类器的时间。 “所以你可能会想，使用预训练网络有什么意义?” 当我们人类看到图像时，可以识别线条和形状。...从上面VGG16中的默认分类器，我们还可以注意到它的输入层有25088个元素，因为这是此特定预训练模型中特征检测器的输出大小。我们的分类器的输入大小也必须与要素图层的输出相匹配。...结论 由上文我们可以得知，预先训练好的网络非常有益，因为它们使我们能够专注于我们的用例细节，同时重复使用众所周知的泛型来进行示例中的图像预处理。...在我的下一篇文章中，我们将探讨如何避免在分类器训练过程中常见的陷阱，并学习如何调整超参数以提高模块的准确性。 我的文章对你有用吗？期待你的评论！
我已经尽量提供关于深度学习目标检测模型构成的内容，包括提供使用预先训练的目标检测模型实现深度学习的 OpenCV + Python 的源代码（地址：https://www.getdrip.com/forms...也就是说，我们将通过讨论图像分类和目标检测的本质区别来引出今天的博客内容，包括图像分类训练好的模型能否用于目标检测（以及在什么情况下）。...▌可以将深度学习图像分类器用于目标检测吗？...交并比（ IoU ） 图 5：在这个交并比 IoU 的直观例子中，将真实值的边框（绿色）与预测的边框（红色）进行对比。IoU 与平均精度均值 mAP 一起被用于深度学习目标检测的精度评估。...我们也可以重新训练基础网络，不过这通常需要训练很长的时间，目标检测模型才能达到合理的精度。 在大多数情况下，你应该从预先训练好的基础模型入手，而不是重新训练。
我不是技术专家，我只用了几个小时就能训练网络，事实上，我把这个演示放在一起比创建自定义动作识别模型花费的时间更长。我没有展示您可以自定义的所有内容以帮助您获得最佳模型。...可以使用 Tao toolkit inference 进行检测头盔数据集下预先标记的人和面部类别。现在您可以将人物和面部注释添加到现有头盔数据集中，用户完成数据集以在 Tao 中训练您的新模型。...Q&A 问：如果我想将 YoloV4 的自定义版本与 TAO 一起使用……有可能吗？抱歉第一次在这里学习TAO 答：目前我们不允许用户自带自定义版本的模型。这是我们Roadmap上的内容。...您必须将 YOLOV4 的 TAO 优化版本与 TAO Toolkit 一起使用。 问：我能在Jetson上部署TAO么？...从头开始训练模型需要几个月的时间，因此预先训练的模型消除了这种需求。
我已经尽量提供关于深度学习目标检测模型构成的内容，包括提供使用预先训练的目标检测模型实现深度学习的 OpenCV + Python 的源代码（地址：https://www.getdrip.com/forms...也就是说，我们将通过讨论图像分类和目标检测的本质区别来引出今天的博客内容，包括图像分类训练好的模型能否用于目标检测（以及在什么情况下）。...▌可以将深度学习图像分类器用于目标检测吗？...交并比（IoU） 图 5：在这个交并比 IoU 的直观例子中，将真实值的边框（绿色）与预测的边框（红色）进行对比。IoU 与平均精度均值 mAP 一起被用于深度学习目标检测的精度评估。...我们也可以重新训练基础网络，不过这通常需要训练很长的时间，目标检测模型才能达到合理的精度。 在大多数情况下，你应该从预先训练好的基础模型入手，而不是重新训练。
表示捕获了什么：在讨论如何在下游任务中使用预训练的表示之前，我们将讨论分析表示的方法，以及观察到它们捕获了哪些内容。 调整：在这个部分，我们将介绍几种调整这些表示的方法，包括特征提取和微调。...或者，在下游模型中使用预先训练的表示作为特性 Adapters ?...，鼓励目标模型参数接近预先训练的模型参数，将灾难性遗忘最小化。...与主头一起联合训练辅助头 See also Massive Multi-task Learning with Snorkel MeTaL 4.3.2 – 获得更多信号：半监督学习 使用未标记的数据可以使模型预测更加一致...开放问题和方向 预训练的语言模型的缺点 概述：语言模型可视为一般的预训练任务；有了足够的数据、计算和容量，LM可以学到很多东西 在实践中，许多在文本中表示较少的东西更难学习 预先训练好的语言模型并不擅长
通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出 回归（regression...在无监督学习中给定的数据是和监督学习中给定的数据是不一样的。在无监督学习中给定的数据没有任何标签或者说只有同一种标签。 无监督学习与监督学习的区别 有监督学习方法必须要有训练集与测试样本。...因此训练样本集必须由带标签的样本组成。而非监督学习方法只有要分析的数据集的本身，预先没有什么标签。如果发现数据集呈现某种聚集性，则可按自然的聚集性分类，但不予以某种预先分类标签对上号为目的。...简单来说就是把为任务 A 开发的模型作为初始点，重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。...我们今天只讲分类，稍后会详细展开，关注我，我们一起学习，一起进步！ ?
你能将今天的结果和历史结果进行对比吗？你能在训练过程中关注到数据的出处吗？如果你的模型过时了又会发生什么？ 我们遇到过所有这些问题。...人们在超参数调节方面已经熟知这一点了：使用分离的配置文件可以显著加快迭代速度，并且让代码库可以重复使用。 总结：提升代码可读性并且将代码和配置分开。 4....预处理代码是预先确定的，直到测试阶段——这样的转换能在不同的输入下都得到正确结果吗？模型是集成测试的一个绝佳案例——在生产环境中提供服务时，你的模型的表现是否与评估时相当？...良好自动化的管道化流程可以基于新数据重复运行，然后与历史训练结果进行比较，展示性能变化情况以及将训练得到的模型快速投放到生产中，从而让模型表现更好。...负责在训练期间提供资源的不管是人还是部门，都需要负责将这些资源转移给服务。模型在使用过程中可能出现很多性能下降问题。数据可以偏移，模型可能成为整体性能的瓶颈，偏差也是一个真实存在的问题。
在这篇文章中，我将讨论两个关于迁移学习的应用：NLP（自然语言处理）和CV（计算机视觉）。并且我会分别在这两个领域提供一个范例。...如果语料库是特定领域的，那么前面所说的内容就会变得无效的，因为领域特定的词通常具有很多意义。如果大部分的(带有含义的)单词被未知单词令牌所取代，那么这个模型将无法学到很多东西。...无论问题的领域是什么，较低层次的层都很可能是相似的，并且针对问题模型必须自由地将更高层次的层组合在一起。...无论如何，只要数据与大型数据集中的图像相似，就可以使用一个大型的预先训练过的网络(在大型数据集上进行训练)。...Keras的API允许你加载预先训练的网络，并在训练期间保持几个层的固定。在下一节中，我将再次讨论两个用例，分别是迁移学习是有用的，而另一个则是没有用的。
通过所有这些活动，很难从实际的业务角度了解这意味着什么。 这对我意味着什么? 这项研究能应用于日常应用吗?...Transformer将成为主导的NLP深度学习架构 4. 预先训练的模型将发展更通用的语言技能 5. 迁移学习将发挥更大的作用 6. 微调模型将变得更容易 7....迁移学习将发挥更大的作用 ? 迁移学习允许您根据自己的数据对模型进行微调 随着更多的预先训练模型的可用性，实现您自己的NLP任务将变得更加容易，因为您可以使用下载的模型作为您的起点。...BERT将改变NLP的应用前景 ? BERT的预先训练的通用模型比它的任何前序都更强大。它已经能够通过使用双向方法将一种新技术纳入到NLP模型的训练中。...未来一年的主要问题将是，是更容易生成响应，还是使用新的NLP模型将传入的客户问题与之前存储或管理的响应模板匹配起来。这种匹配将由发现问题和回答之间的相似性来驱动。
我和男朋友在一起两年。我去国外留学，他留在国内。一人在国外，寂寞心酸都是真的。念书的时候，觉得常在一起没什么，两个人一起努力，吵吵闹闹就过来了。...我一直这样想，以至于到了高中，到了最后几个月，我都觉得他就是我行走的小弟。其实最快乐的时候，就是一起在外头的 “孤儿院” 里。 这是一个普遍存在于预训练语言模型中的现象。...Inverse Prompting 使用原始语言模型本身生成的内容来进行改善，使得原先预训练模型在不需要进行参数精调的情况下就可以评估生成文本和 Prompt 之间的关联性（Likelihood），进而提供了更好的可控性...Inverse Prompting 虽然可以用来计算 Prompt 与生成内容的关联性，然而它依然依赖于从大量的生成内容中挑选高质量结果，比如为了生成一首质量不错的诗歌，可能需要预先生成上千首诗歌，这意味着使用预训练模型进行大量的计算...虽然 Inverse Prompting 的预训练模型能够很好地理解题材内容，并用诗词的方式将其表现出来，但它能否真正学习到人类对于诗歌韵律乃至意境的形而上的思考与追求？ 这仍是一个未解之谜。
在这篇博客文章中，我将介绍如何训练一个循环神经网络，生成伪造的、但似是而非的svg格式的矢量中文汉字。...[生成序列模型框架] 在文本生成这个例子中，假设我们已经有一个预先训练好的模型，我们将一个初始的随机字符输入到初始状态为空的模型中。模型将使用状态信息和当前输入，为下一个字符生成一个概率分布。...模型设置 我在sketch-rnn的github库中加入了一个较小的已经预先训练好的神经网络，如果你愿意的话，可以在自己的机器上通过python sample.py运行sketch-rnn。...这个较小的预先训练好的神经网络每步产生24个高斯混合分布，并使用2层256个LSTM节点，在每层的输出处的dropout保持80%的概率。 我将数据缩小了15倍。...最终，我希望能够在浏览器中使用这些训练好的神经网络，并让客户端的JS来运行demo，这些demo可以实时与用户进行交互，我认为这会非常酷。
SqueezeNet 模型似乎是一个非常不错的选择，它有一个用 ImageNet 数据库进行训练的预先训练模型，而且 ImageNet 数据库可以很方便地从 Caffe 的 Model Zoo 中获取。...我尝试用低于原来10倍的学习速率去恢复那个开始过度拟合点上的训练过程。这通常可以将准确率提高0-0.5%....几天后，考虑到放弃36%的数据可能是太多了，我将训练集和验证集并到了一起，并且使用测试集来检验我的结果。...通过重新贴标签，模型的准确率提高情况如下： 93.5% → 94.1% 模型集 如果同时使用若干个模型并且取其平均结果，也可以提升精确度。在训练过程中，我对模型集里不同模型的变型做了些实验。...重新训练出来的模型，尽管单独使用时精度较低，但当它与其他预先训练的细调过的模型组合在一起时，精度获得了极大的提升。可能是因为，跟那些预先训练过细调过的模型相比，该模型学习到了更多不同的特征。
在现代机器学习框架中，像TensorFlow，公开可用的数据集和预先训练的图像识别模型，可以在不应用过多的工作和花费过多的时间和资源的情况下，以相当好的准确性解决问题。...我将分享使用TensorFlow构建犬种分类器的端到端流程。 repo包含了使用经过训练的模型进行训练和运行推断所需的一切。...有两种可能的方法来减缓训练示例缺乏的情况: 将犬种图像数据集与另一个更大的图像数据集(如ImageNet),并在合并的例子上训练CNN； 在更大的数据集上接受预先训练的深层神经网络，切入它，附加一个额外的...下载并准备数据 下一个步骤是下载犬种数据集和预先训练的谷歌初始[Inception]模型。从repo的根目录执行setup / setup.sh脚本将下载所有内容，解压缩并放入适当的目录中。...每个映像都被输入到初始[Inception]模型，并将其带有图像的输出与和其他注释存储在一起。这简化了训练，因为我们不需要在培训期间为每个示例计算初始输出，而是预先计算以备使用。
一旦模型被训练，它可以用于分析尚未知的数据。分析可以是例如图像分类，就像我在这里的冒险一样。通常，模型可以预测输入数据与训练模型中的某些“已知”模式匹配的程度。...因此最终输出是一个Docker镜像，其中包含预先打包的所有内容，因此我们可以使用单个docker run ...命令来提供机器学习模型。如果这不是一个好的协同作用，那么什么都没有。...运行模型和API 一旦所有内容都在容器映像中，将它全部部署到任何容器编排系统上当然都是微不足道的。令人惊讶的是，我将使用Kontena作为部署目标。...总结 将TensorFlow模型与容器一起使用确实提供了一种非常好的方式来部署它们。通过使用示例中显示的体系结构模式，设置可扩展的解决方案以基本上为任何TensorFlow模型提供服务非常容易。...与任何学习一样，这是一个需要反馈的过程，可以放大学习并产生越来越准确的结果。我想通过建立一个可以推迟结果的恒定模型训练器来扩展我的方法。
，通过在“系统”消息中预先描述规定 AI 的风格和任务，从而可以定制化用户体验 比如在心理咨询的场景下，我们告诉模型当前处于心理咨询的对话场景，模型输入的内容不得带有确定性的诊断，不得批判贬低用户 此后模型与用户对话当中就会遵循预先设置的标准...在第一个方程中，x 的系数是 3，在第二个方程中，x 的系数是 9。你能想出一个数字来将第一个方程乘以，使得两个方程中 x 的系数相匹配吗？ - 用户 5？ - GPT-4 不完全是，但你越来越近了。...可以看到，GPT-4在通过系统消息的预先干预后，与用户对话的风格和性质有了确定性（不给答案，引导解决问题） 震惊：这不就是一名合格的学术导师吗！！！...GPT-4的不足 通过学习GPT-4的新特性可以感受到这次更新的AI模型的强大，但它仍然不是100%可靠与准确 还是会存在推理错误以及输出与事实不符的内容，在使用时需要根据具体的场景进行审查判断输入内容的可靠性...AI模型的框架，创建和运行基准测试以评估 GPT-4 等模型，同时逐个样本地检查它们的性能 Evals 支持编写新的类来实现自定义评估逻辑 github.com/openai/eval… 有需要进行模型训练评估需要的同学可以参考使用
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