path loss model
NLP预训练模型的可解释性有哪些进展?
大型语言模型（LMs）能够通过对一些输入-标签对（示范）进行调节，并对新的输入进行预判，从而仅通过推理...
目前的文生图模型在 GPU 上训练和推理存在哪些优化...
如果是训练的话，那么还可能会通过引入Distributed Optimizer来减少不同数据并行replica之间在optimize过程中...
行人属性识别(Pedestrian attribute recognition)研究...
人类属性识别(Human Attribute Recognition，HAR)或行人属性识别(Pedestrian Attributes Recognition，PAR)，...
keras实现复杂深度学习模型很麻烦么?
model = Sequential() model.add(Dense(8, input_shape=(10,), activation="relu")) model.add(De...
模型蒸馏的logits是什么?
self.logits) with tf.name_scope("loss"): loss = 0.1*tf.nn.softmax_cross_entropy...
Pytorch中搭建深度学习模型使用两个网络模块时,loss不...
loss不能反向传播，只能说你写的有问题，我能想到的就是两种情况，第一种，你的参数没设置自动求导，...
卷积神经网络CNN输入的数据格式(基于python)?
model.summary() # 显示模型的架构 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_cross...
深度学习如何进阶?
如果小于2则直接中断本次循环。2、将数据输入mixup_fn生成mixup数据，然后输入model计算loss。
业界有哪些易用的分布式训练框架?
一、按照并行方式分类 数据并行：Horovod, Pytorch_DDP，BytePS，楼上的bagua等 模型并行：megatron 为...
BERT预训练模型为什么没有收敛?
bert2BERT，通过两种参数初始化方式来复用小模型的知识到大模型，以提高预训练效率。功能保留初始化(FPI)...