如何使用 Bootstrap Vue Spinner 组件 微调器用于向用户指示正在进行的过程。它们适用于不需要很长时间即可完成的操作，并且有助于增强应用程序的响应能力。继续阅读以了解有关 Vue Bootstrap 微调器组件及其提供的各种自定义选项的更多信息。 Boostrap Vue Spinner 组件（b-spinner
文档理解是文档处理和提取中最重要的步骤。这是从非结构化或半结构化文档中提取信息并将其转换为结构化形式的过程。提取后的结构化表示可以支持各种下游任务，例如信息检索，汇总，分类等。有许多不同的方法可以理解文档，但它们都有一个共同的目标:创建文档内容的结构化表示，以便用于进一
https://mp.weixin.qq.com/s/SCFzFIshY9a2wdsPnfffVA 从美团这篇推荐文章里看看一些信息 https://mp.weixin.qq.com/s/axgC09tpzx2p4tb0p7-fPA NLP 的 不可能三角 对模型规模（缺 P1）： 一般在超大模型显示出极好的 zero/few-shot 能力和微调后强大的性能时发生。 常用的
©原创作者 | 康德 链接： https://arxiv.org/abs/2110.06274 Github: https://github.com/microsoft/LiST 本文提出一种在少样本学习情况下对大型预训练语言模型(PLMs)进行有效微调的方法-LiST。LiST比最近采用提示微调的方法有了显著的改进，主要使用了两个关键技术。 第一个
迁移学习 动机 利用在一项任务上训练的模型执行相关任务 由于DNN需要大量数据且训练成本高，因此在深度学习中很受欢迎 方法 特征提取。 针对相关任务培训模型并重新使用它 从相关模型进行微调 相关性 半监督学习 在极端情况下，zero-shot/few-shot学习 多任务学习，其中
最新语言模型的创新 2018年被称为”NLP的ImageNet时刻“：进展惊人，越来越大的LSTM和基于Transformer的架构在庞大的数据集上得到了训练 Matthew Peters撰写的ELMo论文介绍了从语言模型来的嵌入（Embeddings from Language Model，ELMo）：这些是从深度双向语言模型的内部状态中学到的上下
不同数据集下使用微调： 数据集1-数据量少，但数据相似度非常高-在这种情况下，我们所做的只是修改最后几层或最终的softmax图层的输出类别。 数据集2-数据量少，数据相似度低-在这种情况下，我们可以冻结预训练模型的初始层（比如k层），并再次训练剩余的（n-k）层。由于新数据集的相似度较低，因此根据
使用FasterRCNN训练模型时，因为做的是交通场景下的出租车识别，自己标注了一部分数据，为增强效果，先在数据集BDD100K上训练，然后在自己数据集上进行微调。 使用·faster_rcnn_r50_fpn_1x进行训练 BDD100K数据集下载地址：https://doc.bdd100k.com/download.html 模型下载地址：https:/
模型微调 微调模型的方法： 1.特征提取（仅改变最后的输出层）：去掉输出层，将剩下的整个网络当做一个固定的特征提取机，应用到新的数据集中 2.采用预训练模型的结构（采用预训练模型的结构，所有的权重初始化，重新训练） 3.训练特定层，冻结其他层（将模型起始的一些层的权重保持不变，重新训练后
问题： 1、大型神经网络学习速度很快，性能也往往优于其他较小的模型，但它们对资源的巨大需求限制了其在现实世界的部署，所以当部署网络到资源有限的设备上，需要对网络进行剪枝（识别和剪枝冗余的结构），使性能几乎无损失情况下，网络更苗条更简单。 2、剪枝方法：a、采用L1或L2正则化的细粒度剪枝
贴一下汇总贴：论文阅读记录 论文链接：《Bridging Subword Gaps in Pretrain-Finetune Paradigm for Natural Language Generation》 一、摘要 预训练-微调范式的一个众所周知的局限性在于它由一刀切的词汇表造成的不灵活性。这可能会削弱将预训练模型应用于自然语言生成 (NLG)
文章目录 1.前言 2.什么是预训练和微调 3.预训练和微调的作用 4.在一个新任务上微调一个预训练的模型代码实现 1.前言 预训练（pre-training/trained）和微调（fine tuning）这两个词经常在论文中见到，今天主要按以下两点来说明。 什么是预训练和微调？ 它俩有什么作用? 2.什么是预训练
一、模型微调理论知识 二、模型微调三连问 三、特征提取与模型微调比较 四、模型微调代码解析 五、Reference https://www.bilibili.com/video/BV1n54y1C7NP
1.Roberta 2.XLM 3.XLNet 4.Electra https://mp.weixin.qq.com/s/um9jnDLGt5JejmVyeOSukw 5 Albert https://mp.weixin.qq.com/s/um9jnDLGt5JejmVyeOSukw 6 调参技巧 6.1 How to Fine-Tune BERT for Text Classification 论文笔记 论文地址：How to Fine-Tune BERT for Text C
用x64dbg反汇编的的代码与OllyDBG和c32asm有非常大的不同，后面那两款基本输出偏差不是很大。下载x64dbg源代码看到里面很多都是*.a,*.lib的使用。真正的代码层已经越来越少公开了。怎么办无奈用OllyDBG打开OllyDBG和c32asm并输出反汇编后的文件。接下来就是对汇编语言做分析转
019 年 2 月，OpenAI 发表了一篇 论文，描述了基于 AI 的文本生成模型 GPT-2，该模型基于 Transformer 架构，针对互联网大量的文本上进行训练。从文本生成的角度来看，所包含的演示是令人印象深刻的：在很长的时间范围内，文本是连贯的，语法和标点符号近乎完美。与此同时，其允许任何人下载模型（考虑
最近阅读了提出BERT的论文，做一个简要的阅读记录，供大家和自己阅读。 题目： BERT：Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 通过深层双向Transformer来提高语言理解能力 摘要 我们引入了一种新的语言表示模型叫做BERT，BERT代表了：Bidirectiona
本文是对近期有关大规模预训练语言模型方法的综述 对预训练语言模型（LM）进行微调已成为在自然语言处理中进行迁移学习的事实上的标准。在过去的三年中（Ruder，2018），微调（Howard＆Ruder，2018）取代了预训练嵌入特征提取的使用（Peters et al., 2018），而预训练语言模型也更
微调torchvision 0.3的目标检测模型 本文将微调在 Penn-Fudan 数据库中对行人检测和分割的已预先训练的 Mask R-CNN 模型。它包含170个图像和345个行人实例，说明如何在 torchvision 中使用新功能，以便在自定义数据集上训练实例分割模型。 1.定义数据集 对于训练对象检测的引用脚本，实
resnet预训练模型 resnet模型与之前笔记中的vgg模型不同，需要我们直接覆盖掉最后的全连接层 先看一下resnet模型的结构： 我们需要先将所有的参数都设置成requires_grad = False 然后再重新定义fc层，并覆盖掉原来的。 重新定义的fc层的requires_grad默认为True for p in model.parame
使用迁移学习后使用微调再次提高模型训练的准确率 1、微调 所谓微调：冻结模型库的底部的卷积层，共同训练新添加的分类器层和顶部部分卷积层。这允许我们“微调”基础模型中的高阶特征表示，以使它们与特定任务更相关。 只有分类器已经训练好了，才能微调卷积基的顶部卷积层。 如果
刚开始学，照着别人代码打的，微调了，挺有意思，
什么是预训练和微调？ 预训练(pre-training/trained)：你需要搭建一个网络来完成一个特定的图像分类的任务。首先，你需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整直到网络的损失越来越小。在训练的过程中，一开始初始化的参数会不断变化。当你觉得结果很满意的时候，就可以将训练模型的参数
文章目录9.1 图像增广9.1.1 常用的图像增广方法9.1.1.1 翻转和裁剪9.1.1.2 变化颜色9.1.1.3 叠加多个图像增广方法9.1.1 使用图像增广训练模型9.2 微调9.2.1 热狗识别9.2.1.1 获取数据集9.2.1.2 定义和初始化模型9.2.1.3 微调模型9.3 目标检测和边界框9.4 锚框 9.1 图像增广
