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OPPP取得卷积神经网络专利,降低数据处理过程中的运算量并提高数据处理的效率溥仪晚年去理发,一本正经问了理发师一个问题,惹得众人哄堂大笑

hqy hqy 发表于2025-02-24 浏览13 评论0

金融界2024年3月25日消息,据国家知识产权局公告,OPPO广东移动通信有限公司取得一项名为“卷积神经网络、基于卷积神经网络的数据处理方法和装置“,授权公告号CN111415000B,申请日期为2020年4月。

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原创 三大消息:特朗普宣布全部遇难!解放军接到特殊任务;菲这次玩砸了

hqy hqy 发表于2025-02-24 浏览16 评论0

这个问题听起来确实挺傻的。这就是好像一个政治人物,说他不懂政治,一个修车师傅说他不懂车的构造一样,除了徒惹笑话之外,基本起不到任何作用。如果马科斯实在不明白,那么他们可以看看乌克兰的现状,看看历史上的古巴危机,那么,他总应该明白了。当然,菲律宾领导人的言论,并不是他真的不明白这件事,而是想要故意装可怜,想要营造一种“大国欺负小国”的假象。

探索深度学习与自然语言处理:常见的微调策略揭秘史前文明?撒哈拉沙漠里的神秘“巨眼”,到底是什么来头?

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探索深度学习与自然语言处理:常见的微调策略揭秘史前文明?撒哈拉沙漠里的神秘“巨眼”,到底是什么来头?

hqy hqy 发表于2025-02-24 浏览15 评论0

在深度学习与自然语言处理领域,常见的微调方法主要包含以下几种:

Fine-tuning(全参数微调):作为最传统的微调方法,它需要对预训练模型中的所有参数进行更新,以此来适应特定任务。该方法通常能取得最佳性能,不过其计算成本相对较高。 Prompt-tuning(提示微调):此方法通过精心设计特定的输入提示(prompts),而非修改模型权重,来使模型适应下游任务。这样能使模型在计算成本较低的情况下适应各类任务。 Parameter-efficient fine-tuning(参数高效微调):这组方法主要是通过仅训练模型参数的一个子集或者新添加的一组参数,以此减少所需的参数数量以及计算资源。对于资源有限的环境而言,这些技术意义重大。 Adapter Training(适配器训练):适配器是一种添加到预训练模型中的小型神经网络,用于针对特定任务进行微调。这些适配器仅占原始模型大小的一小部分,从而使得训练速度更快,内存需求也更低。 Progressive Shrinking(渐进收缩):该技术在微调过程中会逐渐减小预训练模型的大小,进而产生比从头开始训练的模型性能更优的小型模型。 Prefix Tuning(前缀微调):这种方法涉及学习特定任务的连续提示,并在推理过程中将其添加在输入之前。通过对这个连续提示进行优化,模型能够在不修改底层模型参数的情况下适应特定任务。 P-Tuning:此方法涉及对可学习的“提示记号”参数进行训练,这些参数与输入序列相连。这些提示记号具有任务特异性,在微调过程中对其进行优化,从而使模型在保持原始模型参数不变的情况下,在新任务上有良好的表现。