default和no anchor相比，影响并不是很大，总的来说，这些结果表明，我们之前高估了Anchor points在多语言预训练中的作用。 参数共享 Sep表示哪些层不是跨语言共享的。...模型对于不同语言的学习是相似的，模型可以通过对学习跨语言具有相似含义的文本表示进行对齐来减少它们的模型容量。...BERT模型的相似性 单语言BERTs对齐 使用该方法来衡量相似度，X和Y表示单语言Bert的输出特征 Word-level对齐 对单语言bert的对齐能力进行实验，使用双语词典MUSE benchmark...单语对齐的结果表明，我们可以通过一个简单的线性映射对单语BERT模型的上下文进行对齐，并将这种方法用于跨语言迁移。模型在中间层取得了最好的迁移对齐性能，而不是最后一层。...在较低层取得了最好的结果。作为参考，LASER（用数百万个平行句子训练）取得了更好的性能结果。 这些发现表明，词汇级、上下文词汇级和句子级BERT特征都可以用一个简单的正交映射进行对齐。
2203.06311v2.pdf 来源： 清华大学 论文名称：ELLE: Efficient Lifelong Pre-training for Emerging Data 原文作者：Yujia Qin 内容提要 现有的预训练语言模型...（PLM）通常使用固定的、不更新的数据进行训练，而忽略了在现实场景中，各种来源的数据可能会不断增长，而这需要PLM能够持续地整合新旧信息。...虽然这个目标可以通过对所有新老数据重新大规模训练来实现，但众所周知，这样的过程在计算上是十分昂贵的。为此，本文提出了ELLE，旨在对新来的数据进行高效的持续预训练。...具体来说，ELLE包括(1)功能维持的模型扩展，它能够灵活地扩展现有PLM的宽度和深度，以提高知识获取的效率；(2)预植领域提示词（prompt），从而让模型能够更好地区分预训练期间学到的通用知识，正确地激发下游任务的知识...我们在BERT和GPT上使用来自5个领域的数据来试验，结果表明ELLE在预训练效率和下游性能方面优于各种传统的持续学习方法。
为了解决传统语言难以捕捉DNA语义之间信息的问题，作者提出了一个新颖的预训练双向编码表示DNABERT来通过上下文信息对DNA序列进行全局或者迁移分析。...通过实验表明，作者的模型能够在众多下游任务上达到SOTA水平，并且，DNABERT可以直接对核苷酸分子的重要性进行排名和分析输入序列上下文之间的关系，从而获得更好的可视化信息和精确的motifs提取。...而根据语言学的研究，从字母和词汇到语法和语音学DNA的序列模型确实和人类语言在有着很多的相似性，因此近些年很多深度学习工具被运用在了相关的领域上，如大量采用的CNN到提取序列特征的RNN和LSTM，以及简化的版本...模型中有多个这样的层，最后得到的结果用于BERT的预训练任务，掩码任务依旧是传统方式，遮盖部分然后预测，通过交叉熵的损失函数进行反向传播，但是next sentence prediction的任务改为对...而后作者又在小白鼠的数据集上进行了迁移实验，从f图看出结果依旧表现很好，说明模型抓取到了DNA共有的深层语义，进一步突出了预训练的重要性。
预训练模型的发展历程2.1 传统NLP方法的局限性在传统的NLP方法中，研究者们通常需要手动设计特征提取器、规则和模型结构，以应对不同的自然语言处理任务。...在具体任务中，研究者们可以使用预训练模型的权重作为初始化参数，然后在少量标注数据上进行微调，以适应具体任务的要求。这种迁移学习的方式显著降低了在特定任务上的数据需求，提高了模型的泛化能力。4....预训练模型在情感分析中的应用5.1 情感分析模型的微调预训练模型在情感分析任务中可以通过微调来适应特定领域或应用。通过在包含情感标签的数据上进行微调，模型能够更好地理解情感色彩，提高情感分析的准确性。...未来，我们可以期待预训练模型在以下方面的进一步发展：更高效的模型结构： 研究者们将致力于设计更加高效、轻量级的预训练模型，以适应各种计算环境和设备。...从文本生成到情感分析，再到语义理解，预训练模型在各个领域都展现出强大的潜力。
这是对现代生产级大型语言模型的首次详细理解。这种可解释性将帮助我们提高人工智能模型的安全性，具有里程碑意义。...Anthropic 的研究团队通过与 Claude 等模型进行交互发现，很明显模型能够理解和运用广泛的概念，但研究团队无法通过直接观察神经元来辨别它们。...首次成功提取大模型数百万个特征 研究人员第一次成功地从 Claude 3.0 Sonnet（Claude.ai 上当前最先进模型家族的一员）的中间层提取了数百万个特征，这些特征涵盖特定的人和地点、与编程相关的抽象概念...Anthropic 希望从广义上确保模型的安全，包括从缓解偏见到确保 AI 诚实行动、防止滥用 —— 包括在灾难性风险情境中的防护。...Anthropic 发现的特征表征了模型在训练过程中学到的所有概念的一小部分，并且使用当前的方法找到一整套特征将是成本高昂的。
如果你还是担心隐私问题，可以直接去 GitHub 上获取开源数据和代码，训练自己的模型进行测试。...基于非成对数据的图像翻译（Unpaired Image Translation）方法中的循环一致性损失（Cycle Loss）无法对输入输出的 id 进行有效约束。 那么如何解决这些问题呢？...不同于原始的 AdaLIN，这里的「Soft」体现在不直接使用卡通特征统计量来反归一化解码特征，而是通过可学习的权重 w_μ 和 w_σ 来加权平均卡通特征和编码特征的统计量，并以此对归一化后的解码特征进行反归一化...编码特征统计量 μ_en 和 σ_en 提取自特征提取阶段中各 Resblock 的输出特征，卡通特征统计量则通过全连接层提取自 CAM（Class Activation Mapping）模块输出的特征图...为了使输出结果体现人物信息，除了常规的 Cycle Loss 和 GAN Loss，研究人员还引入了 ID Loss：使用预训练的人脸识别模型来提取输入真人照和生成卡通画的 id 特征，并用余弦距离来约束
在全局特征聚合步骤中，我们使用 L2 范数对每个通道上的特征图进行聚合，得到一个聚合后的向量。在特征归一化步骤中，我们使用标准除法归一化函数对聚合后的向量进行归一化。...在特征校准步骤中，我们使用归一化后的向量对原始的特征图进行校准。整个 GRN 层的计算量非常小，因此可以很容易地添加到卷积神经网络中，从而增强特征竞争，提高模型性能。...表格中展示了不同的实验情况，包括不同的特征归一化方法、特征加权方法以及在预训练和微调阶段中使用 GRN 的效果。实验结果表明，GRN 可以有效地提高模型的性能，特别是在预训练阶段。...然而，更大的模型体系中，ConvNeXt V2 是略微落后于其他方法的。作者认为这可能是因为一个巨大的 ViT 模型可以从自监督的预训练中获益更多。...它提供了多种常用的预训练模型，包括分类、检测、分割等常见任务的预训练模型，并且支持在自定义数据集上进行预训练。
不可否认的是，默认的Frozen的BN的行为在迁移学习中确实是有training这个坑存在的，个人认为fchollet的修复方法更简单一点，并且这种方式达到的效果和使用预训练网络提取特征，单独训练分类层达到的效果是一致的...因为预训练模型是用图像数据训练的，底层卷积层可以识别线条，边缘或者其他有用的模式作为特征使用，所以可以用预训练模型的权重作为一个很好的初始化值，或者只对模型的一部分用自己数据进行训练。 ?...最重要的两个例子就是BN和Dropout层。对BN层，训练时我们需要用mini batch的均值和方差来缩放输入。在推导时，我们用训练时统计到的累计均值和方差对推导的mini batch进行缩放。...如上图所示，假设我们从Conv K+1层开始微调模型，冻结左边1到k层。...(二) :文本数据的展开、过滤和分块 特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF 特征工程(四): 类别特征 特征工程(五): PCA 降维 特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠
小网络速度快, 最快每秒处理 600+ 图像 高效的 Patch 特征提取 常用的异常检测特征提取网络都是 ImageNet 预训练的 backbone, 典型的是 WideResNet-101,...轻量级教师-学生网络 为了提取异常特征, 文章使用了教师-学生网络架构, 只是该架构中教师网络是上一步训练得到的 PDN 网络. 同样学生网络也用 PDN 结构....由于官方开放了预训练模型，该步骤可省略，核心代码在 pretraining.py 文件中 预训练使用 ImageNet 数据集，首先配置 ImageNet 数据位置 加载特征提取模型（默认 Wide_ResNet101..._2），提取下采样 4 × 和 8 × 的特征 在 ImageNet 数据集上创建 Dataloader 在图像特征上统计得到特征均值方差用于归一化 随后用特征提取模型蒸馏教师网络，过程中使用统计特征的均值方差归一化特征...训练 60000 步后保存教师网络 异常检测 有了预训练模型后可以进行异常检测模型训练了，核心代码在 efficientad.py 文件中 配置好 ImageNet 数据路径和 MVTec 数据路径就可以开始训练了
全局响应归一化（GRN） 全局响应归一化（GRN）层是一种新的卷积神经网络层，它的作用是在每个通道上对特征图进行归一化处理，从而增强通道间的特征竞争。...在全局特征聚合步骤中，我们使用 L2 范数对每个通道上的特征图进行聚合，得到一个聚合后的向量。在特征归一化步骤中，我们使用标准除法归一化函数对聚合后的向量进行归一化。...在特征校准步骤中，我们使用归一化后的向量对原始的特征图进行校准。整个 GRN 层的计算量非常小，因此可以很容易地添加到卷积神经网络中，从而增强特征竞争，提高模型性能。...表格中展示了不同的实验情况，包括不同的特征归一化方法、特征加权方法以及在预训练和微调阶段中使用 GRN 的效果。实验结果表明，GRN 可以有效地提高模型的性能，特别是在预训练阶段。...然而，更大的模型体系中，ConvNeXt V2 是略微落后于其他方法的。作者认为这可能是因为一个巨大的 ViT 模型可以从自监督的预训练中获益更多。
综上，微调具有如下优势： 不需要针对新任务从头开始训练网络，节省了时间成本； 预训练好的模型通常都是在大数据集上进行的，无形中扩充了我们的训练数据，使得模型更鲁棒、泛化能力更好； 微调实现简单，使我们只关注自己的任务即可...预训练模型可以获得大量任务的通用表现特征，那么能否直接将预训练模型作为特征提取器，从新任务中提取特征从而可以进行后续的迁移学习呢？...例如，计算机视觉中著名的DeCAF方法就为视觉任务提供了一种从预训练模型中提取高级特征的通用方法。在小样本学习中，特征嵌入+ 模型构建的两阶段方法在近年来取得了不错的效果。...这促使我们重新思考预训练模型的使用方法：如果将从源域数据中学到的模型在目标域上直接提取特征，然后利用源域和目标域的特征构建模型，能否取得更好的效果？...我们给出深度学习中可能的预训练模型的应用方法： 用法1：预训练网络直接应用于新任务； 用法2：预训练-微调，此即使用最广泛的方法； 用法3：预训练网络充当新任务的特征提取器，例如DeCAF等； 用法4：
基于此，我们将中心点特征 和 在特征维度进行拼接，实现特征扩维，这样可以在更深的网络层中编码更多的语义信息： 其次是几何信息提取 (Geometry Extraction)。...我们先使用均值和标准差对 的坐标进行归一化，并使用三角函数进行相对位置 的编码，来获取 的相对几何权重，标记为 。之后，我们通过下面的公式得到加权后的邻域特征 。...特别的是，我们没有像其他任务一样对每个物体的点云坐标进行归一化，这是为了保留在原始空间中的 3D 位置信息，实现更好的检测性能。 3....以分类任务为例，我们直接将 Point-NN 与预训练模型预测的分类 logits 进行相加，来提供互补的 3D 知识提升性能。...和其他无需训练的 3D 模型的比较 现有的 3D 模型中，有一类基于 CLIP 预训练模型的迁移学习方法，例如 PointCLIP 系列，它们也不需要进行 3D 领域中的训练过程。
2.图像的神经表示 图像的神经表示指的是通过神经网络模型对图像进行编码和表示的方法。传统的图像表示方法通常使用手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。...归一化的神经表示（Neural Representation Normalization）是一种在神经网络中对特征表示进行标准化的技术。...它的目的是通过对神经表示进行归一化处理，使得不同样本的特征表示在统计上具有相似的分布，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。在神经网络中，每个神经元的输出表示了输入数据的某种特征。...这些特征往往具有不同的尺度和范围，可能会对模型的训练和表征能力产生不利影响。神经表示归一化的目的是通过对特征进行调整，使得它们具有相似的均值和方差，从而减少特征之间的差异。...return image 2.3 整体框架 如图所示，给定一个弱光图像IL，我们首先通过神经表示(NRN，第3.2节)对其进行归一化，以提高模型对不同退化条件的鲁棒性。
在实际操作中，通常用预训练的网络权值对自己网络的权值进行初始化，以代替原先的随机初始化。...第二种称为 Fixed Feature Extractor，即将预训练的网络作为新任务的特征提取器，在实际操作中通常将网络的前几层进行冻结，只训练最后的全连接层，这时候预训练网络便是一个特征提取器。...Keras为我们提供了经典网络在ImageNet上为我们训练好的预训练模型，预训练模型的基本信息如表1所示。 表1 Keras主要预训练模型 ?...基于ResNet的迁移学习实验 我们以一组包含五种类别花朵数据为例，使用ResNet50预训练模型进行迁移学习尝试。...基于resnet50的迁移学习模型 试验模型的基本策略就是使用预训练模型的权重作为特征提取器，将预训练的权重进行冻结，只训练全连接层。构建模型如下代码所示。
CLIP模型的优点是不需要大量的标注数据，可以使用大规模的无标注图像和文本数据进行预训练。预训练后的CLIP模型可以用于多种任务，如图像分类、图像生成、图像检索等。...归一化的神经表示（Neural Representation Normalization）是一种在神经网络中对特征表示进行标准化的技术。...它的目的是通过对神经表示进行归一化处理，使得不同样本的特征表示在统计上具有相似的分布，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。在神经网络中，每个神经元的输出表示了输入数据的某种特征。...这些特征往往具有不同的尺度和范围，可能会对模型的训练和表征能力产生不利影响。神经表示归一化的目的是通过对特征进行调整，使得它们具有相似的均值和方差，从而减少特征之间的差异。...return image 2.3 整体框架 如图所示，给定一个弱光图像IL，我们首先通过神经表示(NRN，第3.2节)对其进行归一化，以提高模型对不同退化条件的鲁棒性。
本文提出了一种单映性适应（Homographic Adaptation）的策略以增强特征点的复检率以及跨域的实用性（这里跨域指的是synthetic-to-real的能力，网络模型在虚拟数据集上训练完成...这也是本框架与其他网络的不同之处：其他网络采用的是先训练好特征点检测网络，然后再去进行对特征点描述网络进行训练。网络共分成以下4个主要部分，在此进行详述： 1....图像尺寸归一化：首先对图像的尺寸进行归一化，(-1,-1)表示原来图像的(0,0)位置，(1,1)表示原来图像的(H-1,W-1)位置，这样一来，特征点的位置也被归一化到了相应的位置。...特征点位置反归一化：根据输入张量的H与W对grid(1,1,0,:)（表示第一个特征点，其余特征点类似）进行反归一化，其实就是按照比例进行缩放+平移，得到反归一化特征点在张量某个slice（通道）上的位置...+Homographic Adaptation提取角点，这一步称作兴趣点自标注（Interest Point Self-Labeling） 对第二步使用的图片进行几何变换得到新的图片，这样就有了已知位姿关系的图片对
对于不安全的数据源，爬取公开可用的网络数据存储库中收集了原始未过滤的图像数据集。从存储库中的每个网页中，作者从 标签中提取图像的 URL 链接。...判别式自监督的预培训 图像级目标 同一图像的不同裁剪中获得不同的部分，使用ViT进行编码，用过去迭代的指数移动平均值构建教师模型，从学生和教师网络中提取的特征之间的交叉熵损失学习学生模型的参数 patch...作者在这个方法中运行了3次Sinkhorn-Knopp算法步骤，并对学生应用softmax归一化。这个方法的目的是提高自监督学习模型的性能。...在计算这个正则化器之前，我们还要对特征进行L2-归一化。...有效的实施 作者对于训练大规模模型的几个改进措施，包括使用A100 GPU和PyTorch 2.0进行训练，提供代码和预训练模型，并在附录的Table 17中详细描述了模型的细节。
尽管对于提供下游任务有用信息的大型分子预训练模型的兴趣日增，但在分子领域上对多模态预训练方法的尝试却很有限。...化学领域的各种基于深度学习的方法采用深度神经网络来从原始分子数据中提取所需特征。此外，使用循环网络、变分自编码器、图网络等对全新分子设计进行了广泛研究。...具体来说，通过对结构和属性进行对称处理，该模型能够用单一预训练模型进行双向生成和预测，这在以前是不可能的。 图1a展示了SPMM的整体模型架构和训练目标。SPMM的框架扩展了双流VLP模型的结构。...对于第一个PV到SMILES生成场景，我们准备了来自PubChem的1000个SMILES的PV，这些PV不包含在预训练数据集中，并将它们输入到预训练的SPMM中以生成相应的SMILES。...图4是12个被选中的属性（我们用于预训练的53个属性中的一部分）的实际属性值与生成输出之间的散点图。很明显，SPMM预测的属性值与实际值非常接近，大部分数据点位于y = x线上。
在早期的视觉识别工作中，使用HOG进行局部对比度归一化是非常必要的。 本文的方法可以学习丰富的视觉知识并驱动基于Transformer的大型模型。...具体而言，本文的方法使用视觉Transformer主干接收mask时空输入，并预测mask内容的特定特征表示。通过这种方式，预训练的模型获得了对密集视觉信号中复杂的时空结构的充分理解。...与以前的mask视觉预测方法相比，带有HOG的MaskFeat不涉及任何外部模型，例如dVAE。结果表明，MaskFeat能够对具有较好泛化能力的大规模视频模型进行预训练。 ▊ 3. 方法 3.1....由于预测两阶段目标是从预训练的深度网络教师那里有效地学习，因此它类似于模型蒸馏的一种形式；因此，教师模型的预训练和推理的额外计算成本是不可避免的。...自监督模型中的特征被认为比监督模型中的特征包含更多不同的场景布局，并保留更多的视觉细节。监督学习的特征应该更具语义性，因为它们是通过人工标注进行训练的。
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