用各自适用的场景吗？ 论文链接：https://arxiv.org/abs/2010.15327 提高神经网络性能并使其适应可用计算资源的一个常见做法是调整体系结构的深度和宽度。...当在相同的测试集上对宽和深模型进行评估时，内部表示的这些属性反过来转化为在类和样本级别上的不同的系统性错误。...考虑模型的层中每个热图的x和y轴，从输入到输出，每一项(i， j)是层i和层j之间的CKA相似度评分。 ?...在CIFAR-10和ImageNet数据集上，具有相同平均精度的宽和深模型在样本级的预测方面仍然显示出统计上的显著差异。...在ImageNet上，每类模型的宽度(y-轴)或深度(x-轴)都有所增加。橙色的点反映了ResNet-83 (1×)两组50种不同的随机初始化之间的差异。
无监督域适应（Unsupervised Domain Adaptation，UDA）是上述问题的解决方案之一，它以标记数据为源域、以无标记数据为目标域，其本质目的是获得训练良好的模型并解决数据问题分布差异...更进一步的，本文比较了自然数据集和遥感数据集中使用的 UDA 的相关统计数据，如上图所示，其中以训练模式为x轴，任务为y轴，显示的每组方法按出版年份排序。...从图中可以发现大多数应用于遥感领域的方法都受到自然图像方法的启发，并且利用遥感数据的特点和域间差异设计方法扩展，提高模型的可迁移性。然而，以自然场景为代表的类似方法应用于遥感通常会延迟两年左右。...遥感领域的UDA方法相比自然场景更需要关注多域问题，不仅因为检测水平的限制导致获取的数据不同进而不能立即得到标注，而且也因为更多场景需要使用多模态或者多源的遥感数据。...因此本文还介绍了部分、开放集、多域UDA和域泛化的定义和方法，以解决实际的遥感场景问题。
三个维度扩展的对比 通过这三个维度上的扩展，可以快速提高产品的扩展能力，适应不同场景下产品的快速增长。...不同维度上的扩展，有着不同的优缺点： X轴扩展 优点：成本最低，实施简单； 缺点：受指令集多少和数据集大小的约束。...当单个产品或应用过大时，服务响应变慢，无法通过X轴的水平扩展提高速度； 场景：发展初期，业务复杂度低，需要增加系统容量。...X轴的扩展； Z轴 ：面向查找分割，基于用户、请求或者数据分割，例如可以将不同产品的SKU分到不同的搜索服务，可以将用户哈希到不同的服务等。...为扩展分割数据库 X轴：从单库，水平克隆为多个库上读，一个库写，通过数据库的自我复制实现，要允许一定的读写时延； Y轴 ：根据不同的信息类型，分割为不同的数据库，即分库，例如产品库，用户库等； Z轴
此篇作为《架构即未来》读书笔记吧，再额外补充一下主从模式、分库分表实施的知识点 书中提到AKF扩展立体结构 ? 对三轴总结如下： X轴：X轴表示把相同的数据或镜像分散在多个实体。...这意味着数据层沿着X轴扩展，N个数据库中的每一个将有与其他N-1个系统完全相同的数据 X轴分割方法比较简单,也就是我们常使用的主从模式，常用的一主多从，少用的多主多 而且数据库内置自备复制能力，实施也比较简单...负责管理平台基础设施团队不需要担心大量独特配置的数据模式或存储系统 但X轴扩展也不是毫无节制，X轴扩展从数据一致角度看，是数据库“最终一致性”，意味着经过短暂间隔后，复制技术可以确保数据库的状态完全被复制到所有其他的数据库...但这样要么把应用改变为基于资源的分割，要么接受因为产品没有泳道和故障隔离所带来的后果。 Y轴的数据分割往往比X轴更加复杂，在以工程实施时间计算的成本上，它们比X轴要绝对更昂贵。...解决方案是沿Z轴方向，通过分割用户和创建多个不同的用户数据库扩展 应该在什么时候采用X轴分割，什么时候考虑Y轴和Z轴分割？
然而，在许多现实世界的场景中，数据没有标签，标记数据可能是一个繁重的过程，涉及熟练的人类评估者，这使得标记所有节点变得困难。 ...SR-GNN 使 GNN 模型适应标记为训练的节点与数据集其余部分之间存在的分布偏移。 ...对于 100 个有偏差的训练集样本，性能 ( F1 ) 显示在 y 轴上，x 轴上显示分布偏移，中心矩差异 ( CMD )。随着分布偏移的增加，模型的准确性下降。 ...我们仍然有相同的输入（节点特征 X 和邻接矩阵 A）和相同的层数。...虽然由于它们的不同体系结构不能直接应用相同的正则化机制，但我们可以通过根据它们与近似真实分布的距离重新加权训练实例来“纠正”训练偏差。
本文是中科院自动化所、腾讯优图、快手科技联合发表的工作，收录于CVPR2020。对定向和密集场景的目标进行检测，可以说是目标检测在特定场景下的应用与优化。...（1）神经元的感受野通常沿轴排列并具有相同的形状，而物体通常具有不同的形状并沿各个方向排列;（2）检测模型通常是在通用知识的基础上进行训练的，在测试时可能不能很好地概括处理特定的物体；（3）有限的数据集阻碍了这项任务的发展...为了解决相关baseline测试有限的可用性，本文收集了一个扩展的且带有完整注释的数据集SKU110K-R，该数据集基于SKU110K数据集的定向边界框进行重新标记。...1、 特征选择模块 Feature Selection Module 为了减轻各种物体与神经元轴对齐的感受野之间的不匹配，本文提出了一种特征选择模块（FSM），以自适应地聚合使用不同尺寸的卷积核、形状（...然后，在通道方向上对A进行concat，然后进行SoftMax操作以获得归一化的选择权重A'i： ? 最终，和输出特征为Y，整体结构可以扩展到多个不同的分支。 ?
与传统的固定系数方法不同，Skywork-MoE在训练的不同阶段自适应地选择合适的辅助损失系数，从而让Token丢失率（Token Drop Rate）保持在合适的范围内。...自适应Aux Loss机制就像一个智能调节器，在模型训练的不同阶段自动调整“平衡器”，确保数据均衡分配，同时让每个“小脑袋”专注于它擅长的任务。..._100b (橙色) • init_300b-const (绿色) • 轴标签: • X轴：Token (B) • Y轴：训练损失 • 观察: 绿色曲线(init_300b-const)在100B Tokens...(绿色) • init_300b-3xLR (红色) • 轴标签: • X轴：Token (B) • Y轴：训练损失 • 观察: 绿色曲线(init_300b-const)在300B Tokens结束时显示出最低的训练损失...init_300b-3xLR (红色) • 轴标签: • X轴：Token (B) • Y轴：专家相似性 • 观察: 绿色曲线(init_300b-const)在整个训练过程中保持了较高的专家相似性，
Curve 名称 描述 Linear 表示动画从头到尾的速度都是相同的。 Ease 表示动画以低速开始，然后加快，在结束前变慢，CubicBezier(0.25, 0.1, 0.25, 1.0)。...TransitionType 名称 描述 All 指定当前的Transition动效生效在组件的所有变化场景。 Insert 指定当前的Transition动效生效在组件的插入场景。...Delete 指定当前的Transition动效生效在组件的删除场景。...RelateType 名称 描述 FILL 缩放当前子组件以填充满父组件 FIT 缩放当前子组件以自适应父组件 Visibility 名称 描述 Hidden 隐藏，但参与布局进行占位。...ImageRepeat 名称 描述 X 只在水平轴上重复绘制图片。 Y 只在竖直轴上重复绘制图片。 XY 在两个轴上重复绘制图片。 NoRepeat 不重复绘制图片。
针对不同场景的不同需求，车道线的表示方式多种多样，如关键点、线掩码、线标记、网格等（如图 1(a)所示），这导致很难构造统一方式刻画车道线。 第二，缺少对道路场景与车道线之间结构关系的利用。...第三，很难扩展到车道线的其他属性，例如区分车道线实例、预测车道线类型等（如图 1(c)所示）。这些属性同等重要，但目前方法难以进行高效扩展，以满足实际应用的需要。 ?...具体的细节如下： 1、车道线表示方法 为了适应不同方式的车道线标注，本方法设计了一个基于外接框 - 中心线 - 偏移量的方式来表示车道线（如图 3 所示）。...然后取垂直于矩形短边的中心线记为L_center，x轴正半轴与L_center之间的顺时针的夹角记为θ。基于这种方式，用L_center表示车道线的位置，h与w表示车道线的范围。...四、实验结果 SGNet 在公开数据集 CULane 上进行实验验证。其中，为了适配不同的应用场景，分别选择了 ResNet-18 和 ResNet-34 作为特征提取主干网络进行实验验证。
为了解决这些问题，作者提出了AdR-Gaussian，它使用自适应半径和针对高斯散射定制的轴对齐边界框进行无损的早期剔除，以缩小每个高斯的渲染像素范围，并提出了一种负载平衡方法来最小化线程等待时间。...为了得到椭圆在两个坐标方向上的极值，作者让两个偏导数等于0，并将两个坐标关系代入椭圆函数，然后解出和 如下： 与自适应半径的边界框相比，高斯插值轴对齐边界框可以在水平和垂直方向上实现不同的剪除范围，从而获得两个方向上的不同...此外，这些技术往往需要大量的训练数据和算法优化，这使得它们的实用性和可扩展性受到了限制。 在21世纪，人工智能再次受到了广大研究者和工程师的关注。...为了验证作者方法的有效性，作者采用了与3DGS（Kerbl等，2023）中使用相同的数据集和指标。...关于负载均衡在不同场景中的应用，它更适合适用于低频信息场景，如深度混叠数据集中的场景。随着信息频率的增加，局部低频信息的区域总是可以实现更准确的建模，从而抵消质量损失。
AdaNet以谷歌最新的强化学习和基于进化算法的AutoML为基础，在提供学习保证的同时实现快速灵活的模型构建。...AdaNet易于使用，可以构筑高质量的模型，帮助机器学习从业者节省选择最佳神经网络架构的时间，并能够自适应实现将子网络集成学习为新的网络架构的方法。...AdaNet能够添加不同深度和宽度的子网络，以创建多样化的集成，并可以在参数数量和模型性能之间方便做出权衡。 ? AdaNet自适应地增长了神经网络的集合。...分布式训练的支持可显著缩短训练时间，并能与可用的CPU和加速器（例如GPU）进行线性扩展。 ? AdaNet在CIFAR-100上训练结果，x轴代表训练step数，y轴代表精度。...子网的搜索空间可以简单到使用不同的随机种子复制相同的子网配置，或者训练具有不同超参数组合的数十个子网，让AdaNet选择包含在最终集成模型中的子网。
on 恢复对坐标轴的一切设置 axis off 取消对坐标轴的一切设置 axis manual 以当前的坐标限制图形的绘制 希望对你有帮助 Matlab里axis这个函数怎么用，举个例子 在plot写完后...hold 命令是打开状态，后续图片用相同的设置 axis TIGHT 使坐标范围适应数据范围 axis FILL 将坐标轴的取值范围分别设置为绘图所用数据在相应方向上的最大、最小值 axis IJ 使用矩阵坐标系...，纵坐标(y-轴)的值从下到上增加 axis EQUAL 使在每个方向的数据单位都相同。...其中x-轴、y-轴与z-轴将根据所给数据在各个方向的数据单位自动调整其纵横比，这可以使SPHERE(25) 看起来更像球体，而非椭球体 axis IMAGE 效果与命令axis equal相同，只是图形区域刚好紧紧包围图象数据...axis SQUARE 设置当前图形为正方形(或立方体形)，系统将调整x-轴、y-轴与z-轴，使它们有相同的长度，同时相应地自动调整数据单位之间的增加量 axis NORMAL 恢复坐标系的大小，取消对单元格的限制
具体来说，给定网格宽度w和高度h，建议的分割池首先为x轴和y轴生成随机偏移量sx和sy，分别从0到整个网格宽度w和高度h(即， 0X))、spm(f(X)和sps(f(X))。我们根据量表将它们分开，因为我们想要独立地研究不同量表的贡献。...实验中采用基于VGG16网络的Fast R-CNN作为检测模型。4.1、数据集和设置我们采用以下四个数据集来建立跨领域的适应场景，以评估模型的适应能力和比较方法。...对于UDA设置，我们的方法使用提出的基于分割池的自适应生成SOTA性能。有趣的是，场景1 (S!U)的性能比场景3 (C!U)要低得多，尽管它们共享相同的测试集。...它们是互补的，并将它们结合起来，进一步增强了鉴别器，从而得到更好的域不变表示。共享不同鉴别器之间的参数：对于基于分割池的自适应，我们使用相同的鉴别器体系结构，具有不同规模的共享参数。
对于i＝1，…，n，内容自适应梯形还可以扩展到考虑帧速率的自适应确定，以及跨越内容帧速率的一小组子集。 为了减少在线计算，所提出的方法依赖于ML技术。...有工作已经提出了一种在稍微不同的场景中的方法，将具有不同时空复杂度的大量视频片段用作离线训练集。...有相关文献提出了一种在2D可视化复杂度空间中的方法，其中x轴是空间复杂度的指示器，y轴是相对于空间复杂度的时间复杂度的指示器。...通过执行以下有序步骤来确定给定(Rmax i，Qmax i)组合的给定ABR段的内容自适应(Bi，Ri)对。图2说明了本方法的关键阶段。首先，对该段进行相同的视频分析以获得复杂性度量。...这种编码参数的微调过程不在本文的范围之内。 段可以包含多达两个部分场景和许多完整场景，这取决于片段持续时间。所提出的方法已扩展到工作现场的水平，以确保一致的质量。
Ensemble learning结合不同机器学习模型预测，被广泛用于神经网络以实现最先进的性能，得益于丰富的历史和理论保证，成功的挑战，如Netflix奖和各种Kaggle竞赛。...AdaNet能够添加不同深度和宽度的子网络，以创建多样化的集成，并通过参数数量来改善性能。 ? AdaNet自适应地生成了一系列神经网络。...分布式训练支持可显著缩短训练时间，并可与可用的CPU和加速器（例如GPU）进行线性扩展。 ? AdaNet在cifar 100上每训练步(x轴)对应精度(y轴)。...重复使用相同的架构还是鼓励多样性？虽然具有更多参数的复杂子网将倾向于在训练集上表现更好，但由于其更大的复杂性，它们可能不会推广到没见过的数据中。这些挑战源于模型性能评估。...子网络的搜索空间可以简单到使用不同的随机种子复制相同的子网络配置，训练具有不同超参数组合的数十个子网络，并让AdaNet选择一个进入最终集成。
如何再训练 再训练可以通过使用相同的预训练数据或其他特定于任务的数据集进行简单的微调来实现。...(1) 对矩阵中的列进行排列可以在剪枝过程中提供更多可能，以保持参数的数量或满足特殊限制，如 N:M 稀疏性。只要两个矩阵对应的轴按相同的顺序排列，矩阵乘法的结果就不会改变。...Q（轴 1）和 K^⊤（轴 0）上相同排列，自注意力模块的结果不变。...W_1（轴 1）和 W_2（轴 0）上有着相同的排列，可以保持 FFN 层的输出不变。为简单起见，图示省略了偏差项，但也应对它们应用相同的排列。...DeepSpeed 库实现了灵活的多专家、多数据并行，以支持使用不同数量的专家来训练 PR MoE。 图 16。PR MoE 架构与标准 MoE 的对比图。
我们的主要贡献是： 一个距离测量模型，可防止 VIO 标度漂移并适应任何场景结构；线性化距离- VIO 可观测性分析，显示尺度在没有激励的情况下是可观测的；在真实数据集上进行户外演示；使用全状态真值进行室内案例分析...相反，VIO 误差从启动时开始沿横移方向（X 轴）上升，与 range-VIO 相比，值最高可达 9 倍。 图 4室外数据集上 range-VIO（顶部）和 VIO（底部）的位置误差。...X 和 Y 轴是水平的，Z 是向上的。X 与导线方向对齐。 我们注意到，VIO 误差与尺度误差一致，在恒定加速度下，VIO 无法观察到这种误差。...图 5 室内数据集上 range-VIO（顶部）和 VIO（底部）的位置（左）、速度（中心）和姿态（右）误差。X 和 Y 轴是水平的，Z 是向上的。X 与导线方向对齐。...未来的扩展包括增加场景上 LRF 撞击点周围的视觉特征密度，以进一步提高准确性。我们还研究了使用磁力计和太阳传感器来解决下一个主要的不可观察方向：关于重力矢量的方向。
这种应用不仅仅局限于文字语义搜索，还可扩展至传统AI应用和机器学习场景中的人脸识别、图像搜索、语音识别等功能。...但当涉及到更复杂的语义搜索，用户可能使用描述性的词汇、同义词、或者以不同的方式表达相同的概念时，传统搜索方法可能无法正确理解或捕捉用户的意图。...这正是一些应用和场景中，采用新兴的技术，如向量嵌入（Vector Embedding）或者基于深度学习的方法，以提升语义搜索质量。...生长高度（Height）： 不同植物可能在生长高度上有显著差异，有的矮小，有的高大。生长环境（Environment）： 有些植物适应湿润的环境，而其他一些则更适应干燥的气候。...然而，在实际的业务场景中，目前向量数据库的应用场景还相对较少。抛开浮躁的外衣，向量数据库的应用场景需要开发者们和业务专家们去深入挖掘。
具体而言，BEVSpread不是将包含在截头体点中的图像特征带到单个BEV网格，而是将每个截头体点作为源，并使用自适应权重将图像特征扩展到周围的BEV网格。...它首先通过估计深度或高度将图像特征映射到3D frustum，然后通过降低Z轴自由度将frustum汇集到BEV网格上。广泛的工作集中在提高深度估计或高度估计的精度，以提高2D到3D映射的性能。...BEVSpread不是将包含在截头体点中的图像特征添加到单个BEV网格，而是将每个截头体点将视为源，并使用自适应权重将图像特征扩展到周围的BEV网格。...CoBEV融合了以几何为中心的深度和以语义为中心的高度线索，以进一步提高性能。MonoGAE考虑地平面的先验知识。与这些方法不同的是，本文提出了一种插件来提高现有基于截头体的BEV方法的性能。...Spread Voxel Pooling：在扩展体素池化阶段，我们首先通过减小Z轴自由度来计算3D几何体中每个点在BEV空间中的对应位置p。
同时，作者将解耦外观模块引入优化过程，以减少渲染图像中的外观变化。该方法优于现有的基于 NeRF 的方法，并在多个大型场景数据集上实现了 SOTA 效果，实现了快速优化和高保真的实时渲染。...基于相机位置的区域划分 如图 1(a) 所示，根据投影到地平面上的相机位置对场景进行分区，使每个单元包含相似数量的训练视图，以确保不同单元之间的迭代次数相同。...基于位置的数据选择 如图 1(b) 所示，通过扩展边界增加每个单元的训练视图 V 和点云 P 。...为此，在优化过程中引入解耦外观模块，生成一个变换图来调整渲染图像以适应训练图像中的外观变化，如图2所示。 首先对渲染图像 I^r_i 进行下采样，防止变换图学习到高频细节，并减少计算和内存的负担。...引入的渐进式数据分区策略允许独立单元优化和无缝合并，获得具有足够3D高斯点的完整场景。同时，引入的解耦外观模块解耦了训练图像中的外观变化，并实现了不同视图之间的一致渲染。
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