本文在LogME方法的相关描述上，组织基于论文作者所在学院的官方公众号上的一篇文章，LogME：通用快速准确的预训练模型评估方法。...简单来说就是预训练模型选择问题，就是针对用户给定的数据集，从预训练模型库中选择一个最适合的预训练模型用于迁移学习，核心就是要对每一个预训练模型进行迁移性评估(Transferability Assessment...02 LogME方法 LogME的优越性能来自于以下三个方面： 无须梯度计算 为了加速预训练模型选择，我们仅将预训练模型 ? 视作特征提取器，避免更新预训练模型 ? 。...首先让我们看看，LogME给出的打分标准与人的主观感觉是否一致。我们为分类问题和回归问题分别设计了一个toy实验，使用生成数据来测量LogME的值。...接下来，用LogME来进行预训练模型选择。使用若干个常用预训练模型，通过耗时的微调过程得到它们的迁移性指标，然后衡量LogME与迁移性指标的相关性。相关性指标为加权肯达尔系数 ?
该目录包含了几种广泛使用的卷积神经网络（CNN）图像分类模型的训练和测试代码。它包含脚本，允许您从头开始训练模型或从预训练（pre-train）的模型进行fine-tune。...您现在可以使用ImageNet数据集进行训练或测试了。 预训练模型 当参数比较多时神经网络一般性能会更好，此时决策面会逼近的更完美。...还要注意，这些精度是通过使用单个图像作为参考进行评估来计算的。 一些学术论文通过多种尺度统计将具有更高的准确性。 ?...当使用与训练模型不同数量的类对分类任务进行Fine-tune时，新模型将具有与预训练模型不同的最终“logits”层。...在评估模型的性能时，您可以使用eval_image_classifier.py脚本，就像下面展示的： 下面我们给出一个例子关于下载预训练的模型和它在imagenet数据集上的性能评估。
它的主要功能包括： SRZoo 提供了多种超分辨率方法的官方预训练模型； 通过 SRZoo，可以非常容易就通过提供的超分辨率方法来获取超分辨率(super-resolved)的图片； 可以在不同配置环境下使用超分辨率模型...： https://arxiv.org/abs/2006.01339 使用要求 Python3.6 或者更新的版本 TensorFlow1.12 或者更新版本 预训练的超分辨率模型 下面是提供的一些预训练模型...：预训练模型文件路径 input_path：输入的低分辨率图片的路径 output_path：输出的超分辨率图片的保存路径 scale：提高的倍数 self_ensemble ：指定是否应用 geometric...主要采用文件夹evaluators 里的评估方法 output_name:输出的 CSV 文件的路径 这里你可以自定义自己的评估方法，通过继承基类BaseEvaluator ，代码是保存在文件夹evaluators...模型转换 也可以对其他预训练的超分辨率模型进行转换。详情可以查看文件夹converter 中的信息。另外，根据config 文件夹的内容来编写你需要进行转换的模型的配置信息。
迁移学习指的是，通过对预训练模型的参数进行微调，将训练好的模型应用到相似或者只有细微差异的不同任务中。通过这个方法，我们可以基于一些性能顶尖的深度学习模型得到别的高性能模型。...： 我们想要通过微调在COCO数据集上预训练的模型，来检测桃子。...因为COCO数据集的模型训练目标是检测苹果和橘子，因此只调整预训练模型顶层的一些参数就足够了。...脚本会为三个数据集中的每一个输出一个record文件，并且下载图片到data子目录中，你可以在here看到三个.record后缀的文件 2.2 配置模型参数 下面的步骤与与你准备使用的模型有关，也与新类和原始训练类的关系有关...推理和评估模型 为了评估模型效果, 我们借助在步骤3中创建的 frozen_inference_graph.pb 文件，来运行在步骤2.1中创建的coco_testdev.record 将detection_inference.py
为此采用了一种特定的参数化，该参数化在不同的模型大小中保持适当的超参数。使用的 µ-Parametrization是一种在无限宽度限制内学习所有特征的独特方法。...通过在 PyTorch 默认值和 µP 的初始化和学习率缩放之间进行插值来更改参数化。µP 实现了模型的最佳性能。此外对于给定的学习率，更广泛的模型总是表现更好。...该团队还考虑了如何通过将 P 与非宽度维度的基本启发式方法相结合，在实际训练环境中使用 P。 该团队将经过验证的单独超参数组合在一个更现实的场景中。...为了直接调整它，比较了 µTransfer（将调整后的超参数从小型代理模型传输到大型目标模型）。在这两种情况下，调整都是使用随机搜索完成的。...这种新技术可以通过大大降低预测要使用的训练超参数的需求来加快对 GPT-3 等大型神经网络以及可能更大的继任者的研究。
这里未使用常规的卷积，而是在模型内部使用了反向卷积（又叫 Mobilenet V2），以便执行实时推断。 ? 注：你可以修改网络架构，来训练更高 PCKh 的模型。...tf-pose-estimation 库：https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation 超参数 训练步骤中，使用 experiments 文件夹中的 cfg...编辑 experiments 文件夹中的参数文件，它包含几乎所有超参数和训练中需要定义的其他配置。...以下是对应的 tensorboard 图。 ? 基准（PCKh） 运行以下命令，评估 PCKh 值。.../ai_challenger_valid.json \ --img_path=/root/hdd \ --output_node_name=hourglass_out_3 预训练模型 CPM：https
”关注我 投稿作者：小黄弟, 来自:中国电科智慧城市建模仿真与智能技术重点实验室 文字编辑：gloomyfish 如果你觉得文章对你有帮助，欢迎转发支持 tf-slim TF-Slim是一个用于定义、训练和评估复杂模型的...tensorflow轻量级库，在slim库中已经有很多官方实现的网络并用ImageNet进行了预训练，如VGG、ResNet、Inception等，可直接拿来使用。...本文将用Opencv的dnn模块调用预训练的InceptionV4模型进行图像分类及深度特征的提取。...路径下在https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim 下载预训练的分类模型，如图 ?...下载InceptionV4的Checkpoint文件，格式为ckpt，Opencv只能调用冻结好的pb文件，所以需要将ckpt文件转为pb文件。
在接下来的两个部分中，我们将使用针对 TensorFlow 的两个最佳的经过预训练的 CNN 模型和一个犬种数据集来重新训练模型并生成更好的犬种识别模型。...基于论文《艺术风格的习得表示》实现的 Magenta 预训练样式迁移模型，消除了一个模型只能具有一种风格的限制，并允许多种风格包含在单个模型文件中，您可以选择使用这些样式的任意组合。...您可以在这个页面上快速浏览该演示，但可以在此处下载两个预训练的检查点模型。 由于检查点文件中保存了某些NaN（不是数字）错误，因此无法直接在您的移动应用中使用。...我们不会详细说明如何删除这些数字并生成可在您的应用中使用的.pb模型文件（如果感兴趣，您可以查看这里），我们仅使用 TensorFlow Android 示例tensorflow/examples/android.../assets中包含的经过预训练的stylize_quantized.pb模型文件来查看其工作原理。
TensorFlow Hub是一个允许发布和重用预制ML组件的库。使用TF.Hub，重新训练预训练模型的顶层以识别新数据集中的类变得很容易。TensorFlow Hub还可以分发没有顶层分类层的模型。...模型训练与评估 在准备好数据集并通过在预先训练的模型之上附加多标签神经网络分类器来构成模型之后，可以继续进行训练和评估，但首先需要定义两个主要功能： 损失函数：您需要它来度量过渡批次的模型误差（成本）。...也许可以通过使用模型来推荐更有用的标签！ 导出Keras模型 训练和评估模型后，可以将其导出为TensorFlow保存的模型，以备将来使用。....pb文件的导出目录的路径来重新加载tf.keras模型。...可以冻结预训练的模型，并且在训练过程中仅更新分类图层的权重。 直接为宏F1优化：通过引入宏软F1损失，可以训练模型以直接增加关心的指标：宏F1得分@阈值0.5。
二：重头训练一个新的模型 重头训练一个模型需要大量的专业知识，但是这并不影响我开始这部分的介绍 :p，我会以一个简单的例子开始，你可以测试一下你是否有兴趣深入下去。...三：使用成熟模型 除了很多限制的使用第三方接口和门槛很高的重头训练以外，我们还可以选择使用成熟的模型，tensorflow已经有js版本了，并且已经有比较多的开源模型和类库。...优化PB文件 基于tensorflow.js 1.15.x环境 ? 7. 转成PB文件到json文件 ? 到这里，全部步骤已经完成了。...到这里，有同学可能要问：为什么前端要选择python而不是nodejs或者浏览器中的js来训练模型呢？...相信不久的将来，tf.js除了适合前端应用以外，对训练、部署这些周边支撑也会有高效的解决方案！ 结语： 四种应用方案各有利弊，具体选用哪种，就要case by case来评估了。
添加MobileNet校验文件进行进行学习 我不是从零开始训练这个模型，所以当我进行训练时，我需要使用预训练模型。...对象检测脚本需要一个方法来绑定我们的模型校验文件，标签映射和训练数据， 我们将使用配置文件来实现。repo对五个预先训练的模型类型都有配置文件。...在进行训练的同时，也开始进行评估工作。 使用以前没有训练过的数据来评估我的模型的准确性： ?...您可以通过云端控制台来浏览机器学习引擎的“作业”部分，这一部分可以验证您的作业是否运行正确，并且可以检查作业的日志。 ?...一旦模型部署完成，就可以使用机器学习引擎的在线预测API来预测新图像。
在大多数情况下，尤其是在大语言模型预训练的情况下，「高质量」并不是一个定义明确的术语，甚至不是一个仅通过人类直接观察就能清楚感知的文档属性。...在这项工作中，团队采用了训练小模型并在一组「early-signal」基准任务上对其进行评估的方法。考虑到上述关于评估基准过度拟合的注意事项，这可以合理地代表用于训练这些模型的数据的质量。...但作者认为：Common Crawl 创建这些 WET 文件的默认文本提取对于 LLM 预训练来说并不是最佳选择，有多种开源库可以提供更好的文本提取。...在实验中，他们发现仅使用 Llama3 得出的结果最为可靠。 为了将注释扩展到 FineWeb 中的数万亿词条，团队使用 Llama3-70B 注释来训练一个小型分类器。...然后，团队将问题转换为二元分类任务，使用固定阈值来确定文件是否具有教育意义。阈值为 3 时，模型在验证集上的 F1 得分为 82%，这表明它在区分高质量教育内容方面表现出色。
摘要表将在以后的阶段中使用，以生成用于模型训练的建模数据。 汇总表-训练集 可以在此处找到Jupyter笔记本中用于可视化以上图像并生成汇总表的python脚本。...模型配置和训练 下载预训练的模型 正如在开始时提到的，将使用预先训练的模型，而不是从头开始设计模型，检测模型动物园收集了广泛使用的预先训练的模型的列表。...此外，还可以使用张量板根据可视化的性能指标和在训练步骤中对验证集的预测来连续监视进度。...它使设备上机器学习推理具有低延迟和较小的二进制大小。它使用诸如量化内核之类的技术来构建更小和更快的（定点数学）模型。 目前仅支持SSD型号。目前不支持类似fast_rcnn之类的模型。...下一步是什么 到目前为止，已经完成了使用实时视频对象检测的自定义模型创建iOS应用的过程，这也是通过利用一些现有的预训练模型来快速构建思想原型的良好起点。
里面提供了图像分类的接口、常用的网络结构和预训练模型。...之后每隔300秒就会保存一次模型，由于模型较大，所以只会保留最新的5个模型。如果中断程序运行后再次运行，会首先检查train_dir文件夹中是否存在模型，如果存在则接着存在的模型开始训练。...验证模型 要查看模型的准确率，可以使用 eval_image_classifier.py 来验证，在命令行输入如下命令： python eval_image_classifier.py --checkpoint_path...inf_graph.pb 文件，但是这个文件不包含训练获得的模型参数，需要将cheeckpoint中的模型参数保存进来，方法是使用freeze_graph.py： python freeze_graph.py...三、总结 首先简要介绍了微调神经网络的基本原理，接着详细介绍了如何使用 TensorFlow Slim 微调预训练模型，包括数据准备、定义新的 datasets 文件、训练、 验证 、 导出模型井测试单张图片等
这些深度学习模型的主要缺点是除了词嵌入之外，需要从头开始训练模型。从头开始训练这类模型需要大量有标注实例，而生成这些实例的成本很高。但是，我们希望仅使用少量有标注实例来获得表现良好的模型。...内在评估方式可让我们了解 T-PTLM 在预训练阶段获得的知识，这有助于我们设计更好的预训练任务，使得模型可以在预训练阶段学习到更多知识。 图 11：用于评估 T-PTLM 研究进展的基准。...表 11：适用于 T-PTLM 的软件库。 讨论和未来方向 更好的预训练方法 仅使用 SSL 来训练模型（尤其是带有成千上万亿参数的大模型）的成本非常高。...由于在通过知识蒸馏的预训练阶段，模型可获得额外的知识，因此 a) 模型可以更快速地收敛并由此缩短预训练时间，b) 相比于仅使用 SSL 预训练的模型，在下游任务上的表现会更好。...近期出现在生物医学领域的 KART 框架可通过执行多种攻击来评估数据泄露情况。研究社区需要开发更复杂的攻击来评估数据泄露情况并开发防止预训练模型泄露敏感数据的方法。
下面我会分享从收集“霉霉”照片到制作使用预训练模型识别照片的 iOS 应用的大体步骤： 预处理照片：重新调整照片大小并打上标签，然后切分成训练集和测试集，最后将照片转为 Pascal VOC 格式 将照片转为...幸好 TensorFlow Object Detection 上有 5 个预训练模型，可以很方便的用于迁移学习。什么是迁移学习呢？...对于这 5 个预训练模型，TF Object Detection 代码库中都有相应的配置文件示例。...在训练时，我同时也启动了验证模型的工作，也就是用模型未见过的数据验证它的准确率： 通过导航至 Cloud 终端的 ML Engine 的 Jobs 部分，就可以查看模型的验证是否正在正确进行，并检查具体工作的日志...等模型部署后，就可以用ML Engine的在线预测 API 来为一个新图像生成预测。
模型配置文件 如果您之前有转移学习的经历，那么自本教程的第2部分以来，您可能会遇到一个问题，如何修改设计用于90个COCO数据集类别的预训练模型，以处理我的新数据集的X个类别？...在所克隆的TensorFlow模型库的位置，导航到object_detection/samples/configs文件夹，在此文件夹中，您可以找到所有预训练模型的配置文件。...创建另一个名为models的文件夹，并将您选择的预训练模型的.ckpt(检查点)文件(其中3个)移动到此文件夹中。...回想一下，model_detection_zoo.md包含每个预训练模型的下载链接，每个模型的下载内容不仅包含.pb文件(我们在第1部分用在jupyter笔记本中)，还包含.ckpt文件。...我建议将此文件放在数据文件夹中。最后将num_examples设置为您拥有的评估样本数。 训练 进入到object_detection文件夹并将train.py复制到新创建的训练文件夹中。
2.代码处理的语言模型的评估 在过去的十年里，软件工程界提出了各种评估任务来评估代码模型。...2.4 存储库级评估 2.1和图3中讨论的大多数评估任务都仅限于单个文件，甚至是单个函数，因为跨文件代码建模提出的挑战超出了大多数现有语言模型的能力。...在本节中，论文首先回顾用于预训练代码语言模型的常用数据集，然后通过它们的模型架构深入到复杂的代码lm家族：仅编码器模型、编码-解码器模型、仅解码器模型、UniLM和扩散模型。...与仅编码器模型相比，编码器-解码器自然更强大，因为它们可以用于条件文本生成，而它们的编码器部分总是可以用于执行需要仅编码器架构的任务，如回归。...Ruan等人（2023）发现，LLM可以计划使用外部SQL生成器和Python生成器来解决复杂的任务，而CodePlan则证明了它们可以通过自适应规划来执行存储库级编码。
具体内容如下： 2）模型的配置文件 一般训练yolo模型的时候，是可以聚类自己标注的框作为先验框（这样可以保证标注样本最大化的利用）。我们这里就直接采用默认值了。...到这里我们的自定义数据集以及配置文件创建完毕，下面就是训练模型了。...3.模型训练 3.1、下载预训练模型 在源码yolov5目录下的weights文件夹下提供了下载smlx模型的脚本--download_weights.sh，执行这个脚本就可以下载这四个模型的预训练模型了...rect：进行矩形训练。resume：恢复最近保存的模型开始训练。nosave：仅保存最终checkpoint。notest：仅测试最后的epoch。evolve：进化超参数。...4.模型测试 评估模型好坏就是在有标注的测试集或验证集上进行模型效果的评估，在目标检测中最常使用的评估指标为mAP。
在上一篇文章中《Tensorflow加载预训练模型和保存模型》，我们学习到如何使用预训练的模型。...但注意到，在上一篇文章中使用预训练模型，必须至少的要4个文件： checkpoint MyModel.meta MyModel.data-00000-of-00001 MyModel.index 这很不便于我们的使用...有没有办法导出为一个pb文件，然后直接使用呢？答案是肯定的。在文章《Tensorflow加载预训练模型和保存模型》中提到，meta文件保存图结构，weights等参数保存在data文件中。...可以看到通过tf.graph_util.convert_variables_to_constants()函数将变量转为了常量，并存储在graph.pb文件中，接下来看看如何使用这个模型。...可以参考上一篇文件解决，相比“有代码并且从头开始训练”情况局限比较大，大部分情况只能是获取模型的一些中间结果，但是也满足我们大多数情况使用了。
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