另外还有些建议可能并不适用，甚至可能对于特定的任务来说是不好的建议，所以请谨慎使用！ 这些都是一些广为人知的方法，我们也是站在了巨人的肩膀上！本文的目的只是高屋建瓴地对如何在实践中使用它们进行总结。...它确实很有效，相对于较传统的优化器（如原版梯度下降），我们更喜欢使用 ADAM。...粗略地说，方差缩放初始化根据每一层输入或输出的数量（在 TensorFlow 中默认为输入的数量）来调整初始随机权重的方差，从而帮助信号在不需要其他技巧（如梯度裁剪或批归一化）的情况下在网络中更深入地传播...将批处理大小减小到 1 可以向你提供与权重更新相关的更细粒度的反馈，你应该将该过程在 TensorBoard（或者其他的调试/可视化工具）中展示出来。 删掉批归一化层。...上方的图是非常平滑的，但是你可以看到，它极其迅速地过拟合了测试输入，并且随着时间推移，整个训练集的损失降到了 0.01 以下。这个过程没有降低学习率。
但为什么是深度缩放呢?直觉告诉我们，更深层次的网络可以捕获更丰富、更复杂的特性，并能很好地概括新任务。 很好。那么，让我们把网络扩展到1000层?...即使你避免渐变消失，并使用一些技术使训练平滑，添加更多的图层并不总是有帮助。例如，ResNet-1000具有与ResNet-101类似的精度。...更广泛的网络往往能够捕获更细粒度的特性。此外，较小的型号更容易训练。 这不正是我们想要的吗?小模型，提高精度?...但在我们研究它之前，我们先讨论第三个缩放维度。三个的组合也可以，对吧? Resolution (r): 直观地说，在高分辨率图像中，特征更细粒度，因此高分辨率图像应该更好地工作。...直觉告诉我们，随着图像分辨率的提高，网络的深度和宽度也应该增加。随着深度的增加，更大的接受域可以捕获包含更多像素的类似特征。此外，随着宽度的增加，将捕获更多的细粒度特性。
理想的图大模型应具备以下4个关键期望特征（如图1）： 图1 图大模型所需特征图示 1.1 具有缩放定律的图模型（Graph models with scaling laws） 缩放定律表明，大语言模型...图大模型有望展现出较小模型所缺乏的新兴能力，但实现这一目标面临诸多困难，包括收集更多图数据、解决技术难题（如解决图神经网络的过平滑和过压缩问题）以及工程和系统挑战。...深度和过平滑：深度 GNN 可能会受到过平滑的影响，导致其判别能力下降。而图Transformer在未出现类似的问题。...一种合理的解释是，图Transformer自适应地关注更相关的节点，使它们能够有效地过滤和捕获信息模式。 可扩展性和效率：GNN 以其相对简单的操作，可以为某些任务提供计算优势。...SGQuant探索了图学习中的PTQ，提出了多粒度量化技术。
人们如何在图上学习？Clémentine Fourrier 指出，图是对由关系链接项目的描述，其中，从前神经方法到图神经网络仍然是目前人们常用的图上学习方法。...图与 ML 中使用的典型对象非常不同，由于其拓扑结构比“序列”（如文本和音频）或“有序网格”（如图像和视频）更复杂：即便可以将其表示为列表或矩阵，但这种表示不可以被视为是有序对象。...在今天，这些特征仍用于数据增强和半监督学习，尽管存在更复杂的特征生成方法，但根据任务找到如何最好地将这些特征提供给到网络至关重要。...如果网络层数太多，则存在每个节点成为完整图的聚合的风险（并且节点表示对所有节点收敛到相同的表示），这被称为过度平滑问题，可通过以下方式来解决： 将 GNN 缩放到足够小的层数，从而不会将每个节点近似为整个网络...例如缩放到更大或更密集的图，或是在不过度平滑的情况下增加模型大小。
请注意，在训练中，标签平滑会将激活值驱动到紧密的簇中，而在验证集中，它会在中心周围传播，并充分覆盖了预测的置信度范围 正如图像所显示的，标签平滑为最终的激活产生了更紧密的聚类和更大的类别间的分离。...标签平滑的隐式网络校正功能 在本文中，Hinton 等人从可视化过程出发，展示了如何在不需要手动调节温度的情况下，自动校准网络，减少网络校准误差。...通过使用这种度量方法，他们能够使用一种称为温度缩放的训练后的修改器来调整给定神经网络的校准值，并使网络更好地与它的真实能力保持一致(减少 ECE)，从而提高最终精度。...正如你所看到的，使用标签平滑训练产生的网络具有更好的 ECE(预期校准误差)，更简单地说，相对于它自己的精度有一个更理想的置信度。...总结 在几乎所有的情况下，使用标签平滑训练可以产生更好的校准网络，从而更好地泛化，最终对不可见的生产数据产生更准确的预测。因此，标签平滑应该是大多数深度学习训练的一部分。
然而，对于大多数Backbone，如VGG、ResNet或DenseNet，由于池化操作或与stride=2的卷积，每一层的特征映射都被缩小，使得其FPN不能更好地融合这些特征。...作者相信添加中等尺度的特征图可以使不同尺度的过渡更平滑，从而更好地在轻量级体系结构上检测目标。基于这个想法构建了一个只有3个输出层的Baseline，然后逐步综合插入中间尺度的层。...作者认为尺度差距太大，导致各层的特征融合不平滑。如图2所示，在原始层之间创建各种合成层，使预测图缩放到1/2、1/3、1/4、1/6等，从而提供一个更平滑的尺度空间来拟合尺度不断变化的GT。...图2-b SFPN基本结构,SFPN-5 图2-c SFPN基本结构,SFPN-9 3、带有合成输出层的SFPN 所提出的合成层使特征的尺度更加连续，在特征融合阶段转移更平滑。...总的来说，该方法使原始层减少了特征损失，同时考虑了更多不同大小的目标，新的合成层也能更适应不同的目标大小，预测出更合适的包围框。
与更传统的优化器相比，如 Vanilla 梯度下降法，我们更喜欢用ADAM优化器。...根据我们的经验，这比常规的高斯函数、截尾正态分布（truncated normal）和 Xavier 能更好地泛化/缩放。...▌减少批量处理规模 将批处理大小减小到 1，可以为你提供与权重更新相关的更细粒度的反馈，你应该使用TensorBoard（或其他一些调试/可视化工具）展示出来。...就像是创可贴上的吸水垫，它也有它可以发挥效果的地方，但前提是你知道网络没有 Bug。 ▌增加批量处理的规模 一个更大的批处理规模，如果可以的话，整个训练集减少梯度更新中的方差，使每个迭代更准确。...▌检查你的重构 大幅度的矩阵重构（如改变图像的X、Y 维度）会破坏空间局部性，使网络更难学习，因为它也必须学会重塑。（自然特征变得支离破碎。
为了找到体素网格中的采样位置，需要首先根据网格分辨率对每个 3D 点进行缩放。 哈希编码的导数是局部的，即当 3D 点越过网格单元边界时，对应的哈希项将会不同。...如果让程函损失用更大的步长来计算数值表面法线，能在更大规模上确保表面法线的一致性，由此能得到一致和连续的表面。反过来，如果程函损失的步长更小，就只能影响更小的区域，就能避免细节平滑。...哈希网格分辨率：如果从优化一开始，所有哈希网格都被激活，为了捕获几何细节，细粒度哈希网格就必须首先「忘记」粗粒度优化（更大步长）所学到的东西，并用更小的步长「重新学习」。...因此，一开始只会激活一组初始的粗粒度哈希网格，当步长缩小至其空间大小时，会在优化过程中渐进式地激活更细的哈希网格。这样一来，就能避免「重新学习」过程，从而更好地捕获细节。...图 4：定性比较不同的从粗到细优化方案 当使用解析梯度时（AG 和 AG+P），粗粒度的表面通常带有伪影。当使用数值梯度时（NG），可以得到更好的粗粒度形状，细节也更为平滑。
2.3 KAN的逼近与神经缩放 关于KAN缩放的基本观点浓缩为以下2点： 1）2层的KAN表征可能是非平滑的，更深的KAN表征可以获得更平滑的逼近。 2）有限维度的KAN就可以很好的逼近样本函数。...下面我们来看看缩放定律： 神经缩放定律是测试损失（Loss）随着模型参数的增加而减小的现象，即 ℓ ∝ N_−α_，其中 ℓ 是测试 RMSE（均方根差），N 是参数数量，α 是缩放指数。...（MLP一般不按数据分区进行训练） 对于 KAN，可以先训练一个参数较少的 KAN，然后通过使Spline网格粒度更细，使其扩展到参数较多的 KAN，这一方式降低了复杂度。...当然这一点可能也有一些问题，因为实际的AI芯片中并未对粒度计算提供太多的设计，激活函数个数越多，区间越细事实上会造成更大的存储带宽瓶颈。...我们团队在2019年发表的EDA algorithm dissertation中就定义了类似KAN层的算符隐层（具备非线性表征能力），直接将非线性函数/算子引入MLP结构，使之成为更加通用，适配范围更大的基础架构
直观来说，这种复合缩放的方法是有意义的，例如输入图像更大，则网络需要更多层来增加感受野，并且需要更多的通道来捕获更大图像上的更细粒度的语义信息。...因此，传统方法主要在这三个维度之一进行缩放CNN： 深度()：缩放深度是最常见的方法。这基于更深的网络可以捕获更丰富、更复杂的特征，并且可以很好地泛化新任务。...对于小模型，缩放宽度是最常用的。这基于更宽的网络往往能够捕获更细粒度的特征，并且更容易训练。然而，极宽但浅的网络往往难以捕获更高级别的特征。 分辨率()。感觉多尺度训练是最常用的了？...这基于使用更高分辨率的输入图像，网络可以捕获更细粒度的特征。 下面的Figure3展示了缩放单个维度会模型精度的影响。 ?...因此论文提出了一种简单而高效的复合缩放方法，使我们能够以更原则的方式轻松地将基线CNN模型缩放到任何目标资源约束，同时保持模型效率。 8.
它支持多种文件格式，如JPEG、PNG、SVG等，让用户可以轻松地导入和导出各种类型的图像文件。...此外，该软件还有众多创意工具，如钢笔工具、橡皮擦、形状工具等，这些工具可以帮助用户轻松地创建矢量图和复杂的图案。用户也可以使用此软件来设计各种媒体，如海报、宣传单、网站布局等。...还有，Adobe Ch 2022还内置了一些创新性的工具，如深度学习技术和AI技术，这些工具可以帮助用户更快地完成设计和编辑任务。...例如，它内置了一个可将图像转换为矢量图的工具，可以将复杂的图像转换为可以进行缩放和编辑的形状矢量。此外，它还拥有一个自动色彩修正工具，在不影响图像质量的前提下，帮助用户准确地调整图像的色彩。...无论您是需要制作海报或宣传单，还是需要进行图像处理和编辑，这个软件都能满足您的需求。其易用性和高效性使它成为业内最受欢迎和信赖的软件之一。
总结来说，Unity的动画系统是一个综合性的工具，能够满足从简单到复杂的各种动画需求，使开发者能够轻松地为游戏角色和对象创建流畅和逼真的动画效果。 Unity动画系统的最新更新和改进有哪些？...随着Unity 5.0的发布，Mecanim资源的构建和编辑API得到了更新，使得用户可以更方便地使用这些功能。...2D 动画系统：从Unity 4.3开始，Unity引入了新的2D动画系统，提供了更细粒度的控制，并且进行了许多修复、调整和性能改进。...美术与设计新功能：在Unity 2021.2版本中，为美术和设计人员推出了新的功能与改进，旨在优化创意流程和制作沉浸式体验。 如何在Unity中高效地使用Animator组件进行复杂动画制作？...可以利用动画曲线（Animation Curves）来精细调整动画属性，如位置、旋转、缩放等，以实现更加自然和流畅的动画效果。 优化和调试动画： 在实际应用中，经常需要对动画进行调试和优化。
然而，这些细粒度的量化方法在张量内部使用不同的缩放因子，这可能会阻止线性层的计算直接使用低比特矩阵乘法，从而降低了推理速度。...如果阈值设置得过小，这些较大的激活通道中的关键信息可能会丢失。相反，如果阈值过大，大多数通道的量化精度将会显著降低。在这种情况下，针对LLMs的量化通常采用更细粒度的方法。...此外，为了进一步增加每个张量量化的准确性，作者还对权重应用了展平操作，这有效地降低了权重的最大值，并促进了值的更均匀分布。 Achieving High-precision 通道间的平滑处理。...通道间的平滑对于实现张量通道上值的更均匀分布至关重要，进一步展平张量，大大降低张量的最大值，显著减少量化的难度。上述操作是4位每张量量化的关键前提。...作者简单地用作者的INT8或INT4量化线性层替换原始的浮点（FP16）线性层，作为量化模型。 为了平滑通道，将 \alpha 设置为0.5。
第1个问题：锚箱的维度为手动挑选，网络可学习合适地调整锚箱，但为网络挑选更好的先验能更容易学到更好的检测器。...如，tx=1时，x=wa+xa，预测的位置右移一个锚箱宽度；tx=−1时，x=xa−wa，预测的位置左移相同的宽度。 该公式无约束，使锚箱可到达图像中任意位置。...约束位置预测更易学参数化，使网络更稳定。带直接预测边界框的中心位置聚类相比带锚箱的中心位置聚类提高近5%。 2.6 细粒度特征 更改后的YOLO在13×13的特征图上检测。...大物体上检测充分，但小物体可能需要更为细粒度的特征。Faster R-CNN和SSD在不同大小的特征图上运行RPN，从而获得不同的分辨率。...检测时，网络反传检测损失；分类时，网络反传标签所在节点以上节点的损失。如，标签为“狗”时，深入树更下层（“德国牧羊犬”还是“金毛犬”）会对预测引入误差，因为标签未给出狗种类信息。
比起传统的优化方法，如原始的梯度下降，我更喜欢它。注意：如果要保存和恢复权重，记得在设置好AdamOptimizer之后设置Saver ，因为 ADAM 也有需要恢复的状态(即每个权重的学习率)。...将 minibatch 大小减少到 1 可以提供与权重更新相关的更细粒度的反馈，你可以使用 TensorBoard(或其他调试/可视化工具)报告这些更新。...更大的 minibatch — 如果可以的话，使用整个训练集 — 减少梯度更新中的方差，使每次迭代更精确。换句话说，让权重更新的方向是正确的。但是！它的有用性有一个有效的上限，物理内存的限制。...用一个例子来学习一下 为了使上面描述的过程更接近实际，这里有一些损失图(通过 TensorBoard 画出来的)，用于我们构建的卷积神经网络的一些实际回归实验。 起初，这个网络根本没有学习： ?...然后，我们禁用了学习率衰减，并尝试将值移动到一个更窄的范围内，不过不是通过输入 tanh。虽然这明显使错误值低于 1，但我们仍然不能过拟合训练集： ?
假如能够双击缩放，返回”真”； enableContinuousZoom()：设置地图可以连续平滑地缩放。...disableContinuousZoom()：禁止地图连续平滑地缩放。 continuousZoomEnabled()：返回地图是否可以连续平滑地缩放的布尔值。...假如能够连续平滑地缩放，返回”真”；否则返回”假”。 enableScrollWheelZoom()：设置地图可以由鼠标滚轮控制缩放。...3.getIcon() GIcon 如构造函数所设置的，返回此标记的 icon。...trigger(source, event, …)使源对象触发自定义事件。将 event 后所有剩余的可选参数依次输入给事件处理程序作为参数。
Vashishth等人（2020）提出了一种有效的特征交互方法，使图像特征更加全面和丰富，从而使目标检测模型能够更充分、更有意义地学习。相关方法很好地说明了这一点。...PAFPN通过增强特征金字塔网络的连接和路径级联，提供更强大的多尺度特征表示，使网络更好地捕捉复杂的语义信息。...与直接在原始特征图上实现相比，这种策略更具灵活性，因为stalk模块可以对特征进行平滑处理以提高质量，从而促进后续特征交互。 stalk模块包括可分离卷积，包括3x3的逐点卷积和1x1的逐点卷积。...通过引入注意力机制，BAM模块可以在通道和空间维度上对特征进行加权，使网络能够更准确地关注重要信息并提取更代表性的特征表示。...将图像缩放到适当的尺寸可以确保模型更准确、有效地学习图像的视觉特征。在训练期间，使用了随机梯度下降（SGD）作为优化器。SGD是深度学习中常用的优化算法之一。
这就是大家为什么在谈生意时更喜欢面对面，而不是通过电话会议，或者更喜欢通过电话会议而不是通过电子邮件或短信。交流的时候，我们离得越近，沟通传达的信息越多。 声音识别软件在这几年已经很先进了。...MFCCS试图以更好地对准人类感知的方式来表示音频。 从音频导出MFCCS需要决定使用多少个频段，以及时间段的广度。这些决定决定了输出mfcc数据的粒度。...对于时间步长，10到100毫秒之间的值是常见的。我选择用25毫秒。 ? 用于过滤音频内容的Mel滤波器组。 一旦导出的MFCCS可以绘制在热图上并用于可视化音频。...在达到83%的准确率之前，有许多版本的模型表现得相当糟糕。在一次迭代中，我没有正确地缩放输入，这导致几乎预测测试集中的每个文件都是“惊讶”的。那么我从这次经历中学到了什么呢？...我想做的一些事情包括：在更广泛的输入范围内测试模型，使模型适应更大范围的情感，并为云部署一个模型来进行实时情绪检测。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
