我如何使用保存的权重来进行预测，而不需要任何训练过程？ - 腾讯云开发者社区

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告别深度学习炼丹术！谷歌大脑提出“权重无关”神经网络

而今天，谷歌再向炼丹术发起 “攻击”：提出一种神经网络结构的搜索方法，该方法无需任何显式的权值训练即可执行任务！...MNIST分类网络演化为使用随机权重使用随机权重的网络架构不仅易于训练，而且还提供了其他优势。例如，我们可以为同一个网络提供一个(未经训练的)权重集合来提高性能，而不需要显式地训练任何权重参数。...在没有进行任何权重训练的情况下，当我们使用一组未经训练的权重时，精度提高到> 90%。为了寻找具有强归纳偏差的神经网络架构，我们提出通过降低权重的重要性来搜索架构。...权重无关的神经网络搜索概述在探索神经网络拓扑空间时，权值无关的神经网络搜索避免了权重训练，方法是在每次rollout时采样一个共享的权值。网络将通过多次rollout进行评估。...可以使用基于人口信息的强化对权重进行微调，但原则上可以使用任何其他学习算法。为了在训练分布之外可视化智能体的性能，可以使用比原始设置更多更杂初始条件。

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反向传播是什么？

深度学习系统能够学习极其复杂的模式，它们通过调整权重来实现这一点。深度神经网络则通过反向传播的过程进行调整，如果没有反向传播，深度神经网络就无法执行识别图像和解释自然语言等任务。...深度神经网络的权值是神经网络单元之间的连接强度。当数据通过神经网络时，计算权值并进行假设，到达网络的最后一层时，就可以预测这些特性与数据集中的类之间的关系。...预测值与实际值的差值为损耗/误差，反向传播的目的是减少损耗。这是通过调整网络的权重来实现的，使假设更接近于输入特性之间的真实关系。在神经网络上进行反向传播之前，必须对神经网络进行常规前向训练。...当创建一个神经网络时，初始化一组权值。权值将随着网络的训练而改变。神经网络的前向训练过程可以分为三个步骤：神经元激活、神经元传递和前向传播。 ? 在训练深度神经网络时，需要利用多个数学函数。...“梯度下降”是更新权重以降低错误率的过程。利用反向传播方法预测神经网络参数与误差率之间的关系，建立梯度下降网络。训练一个具有梯度下降的网络，需要通过前向传播计算权值，反向传播误差，然后更新网络权值。

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机器学习——Dropout原理介绍

常用的防治过拟合的方法是在模型的损失函数中，需要对模型的参数进行“惩罚”，这样的话这些参数就不会太大，而越小的参数说明模型越简单，越简单的模型则越不容易产生过拟合现象。...此外，还可以使算法使用一个比较大的学习率，来加快学习速度，从而使算法在一个更广阔的权值空间中搜索更好的权值，而不用担心权值过大。...这样dropout过程就是一个非常有效的神经网络模型平均方法，通过训练大量的不同的网络，来平均预测概率。...的训练过程，则这个dropout的训练过程如出一辙；不需要怎么修改，就可以直接运行，因为在toolbox中已经修改完成了。　　...这个过程比较简单，而且也没有使用L2规则项，来限制权值的范围；主要是用于理解dropout网络，在训练样本比较少的情况下，dropout可以很好的防止网络过拟合。

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告别深度学习炼丹术！谷歌大脑提出“权重无关”神经网络

而今天，谷歌再向炼丹术发起 “攻击”：提出一种神经网络结构的搜索方法，该方法无需任何显式的权值训练即可执行任务！ ?...MNIST分类网络演化为使用随机权重使用随机权重的网络架构不仅易于训练，而且还提供了其他优势。例如，我们可以为同一个网络提供一个(未经训练的)权重集合来提高性能，而不需要显式地训练任何权重参数。...在没有进行任何权重训练的情况下，当我们使用一组未经训练的权重时，精度提高到> 90%。为了寻找具有强归纳偏差的神经网络架构，我们提出通过降低权重的重要性来搜索架构。...权重无关的神经网络搜索概述在探索神经网络拓扑空间时，权值无关的神经网络搜索避免了权重训练，方法是在每次rollout时采样一个共享的权值。网络将通过多次rollout进行评估。...可以使用基于人口信息的强化对权重进行微调，但原则上可以使用任何其他学习算法。为了在训练分布之外可视化智能体的性能，可以使用比原始设置更多更杂初始条件。

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博客 | 新的网络优化方法：随机权值平均

就好比这篇快照集成的论文，作者在训练同一个网络的过程中保存了不同的权值快照，然后在训练之后创建了同一架构、不同权值的集成网络。...组合若干模型，接着使用这些模型的预测以得到最终的预测结果。而本文我想给大家介绍的论文中，作者提出了一种全新的权值空间内的集成。...该方法通过组合同一网络在训练的不同阶段的权值得到一个集成，接着使用组合的权值做出预测。这种方法有两个好处：组合权重后，我们最终仍然得到一个模型，这有利于加速预测。...它只保存两个模型，而不是许多模型的集成：第一个模型保存模型权值的平均值（WSWA）。在训练结束后，它将是用于预测的最终模型。第二个模型（W）将穿过权值空间，基于周期性学习率规划探索权重空间。 ?...预测时只需要平均模型，基于其进行预测将比之前描述的集成快很多，因为在那种集成中，你需要使用多个模型进行预测，最后再进行平均。

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深度学习最新方法：Snapshot Ensembling以及OUT!随机加权平均才是未来！！！

，再用相同的输入对模型进行预测，然后使用某种平均方法来确定集成模型的最终预测。...Snapshot 集成：每次学习速率周期结束时保存相应的模型，然后在模型预测过程中同时使用已保存的所有模型进行预测。当集成方法与深度学习相结合时，可以通过组合多个神经网络的预测来产生最终的预测结果。...这种方法通过在不同训练阶段组合相同网络的权重来集成模型，然后使用这种组合权重的集成模型进行预测。...你只需要两个单独的模型，而不需要用很多模型进行集成：第一个模型用来存储模型权重的平均值 ( 如公式中的 w_swa ) 。这将在训练结束后得到最终的模型，并用于预测。...在预测阶段，你只需要那个具有平均权重的模型，并对其进行预测，这比使用上述那些需要使用多个模型来进行预测的集成方法要快得多。 ▌结语本文的作者在 PyTorch 上开源了这篇论文的实现。

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深度学习最新方法：随机加权平均，击败了当前最先进的Snapshot Ensembling

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学界 | 新的网络优化方法：随机权值平均

就好比这篇快照集成的论文(https://arxiv.org/abs/1704.00109)，作者在训练同一个网络的过程中保存了不同的权值快照，然后在训练之后创建了同一架构、不同权值的集成网络。...组合若干模型，接着使用这些模型的预测以得到最终的预测结果。而本文我想给大家介绍的论文中，作者提出了一种全新的权值空间内的集成。...该方法通过组合同一网络在训练的不同阶段的权值得到一个集成，接着使用组合的权值做出预测。这种方法有两个好处：组合权重后，我们最终仍然得到一个模型，这有利于加速预测。...它只保存两个模型，而不是许多模型的集成：第一个模型保存模型权值的平均值（WSWA）。在训练结束后，它将是用于预测的最终模型。第二个模型（W）将穿过权值空间，基于周期性学习率规划探索权重空间。 ?...预测时只需要平均模型，基于其进行预测将比之前描述的集成快很多，因为在那种集成中，你需要使用多个模型进行预测，最后再进行平均。

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手把手教你从零起步构建自己的图像搜索模型

模型的预测过程运行速度快（因为是单独的前向计算），但是我们每次添加了新的图片到图片训练集中就需要重新训练一个新的模型。...有一种更简单的「hacky」方法，包括重新赋予激活的权重。我们通过加载我们最初丢弃的最后一层权重来做到这一点，并且仅使用与我们正在寻找的类的索引相关联的权重来重新对嵌入进行加权。...让我们根据 Imagenet 中的第 284 类 Siamese cat 来给我们的激活赋予权值，以此来研究它是如何工作的。...图像的嵌入层大小为 4096，而单词的嵌入大小为 300——我们如何使用一个来搜索另一个？...标记我们现在只需将我们的图像提供给我们训练有素的网络，就可以轻松地从任何图像中提取标签，并保存输出成大小为 300 的矢量，并从 GloVe 中找到我们的英语单词索引中最接近的单词。

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【深度学习】翻译：60分钟入门PyTorch（二）——Autograd自动求导

我们首先先简单了解一下这个包如何训练神经网络。背景介绍神经网络(NNs)是作用在输入数据上的一系列嵌套函数的集合，这些函数由权重和误差来定义，被存储在PyTorch中的tensors中。...神经网络训练的两个步骤：前向传播：在前向传播中，神经网络通过将接收到的数据与每一层对应的权重和误差进行运算来对正确的输出做出最好的预测。...prediction = model(data) # 前向传播我们利用模型的预测输出和对应的权重来计算误差，然后反向传播误差。完成计算后，您可以调用.backward()并自动计算所有梯度。...如果您事先知道您不需要这些参数的梯度，那么“冻结”部分模型是很有用的(这通过减少autograd计算带来一些性能好处)。...另外一个常见的用法是微调一个预训练好的网络，在微调的过程中，我们冻结大部分模型——通常，只修改分类器来对新的做出预测,让我们通过一个小示例来演示这一点。

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深度学习基础指南

计算机有一个具体的可能行动清单，并根据这些规则做出决定。机器学习指的是机器学习使用大数据集而不是硬编码规则的能力。机器学习允许计算机自己学习。...当你使用监督学习训练人工智能时，你给计算机一个输入内容并告诉计算机预期的输出内容。如果人工智能产生的输出是错误的，它将调整计算方法。这个过程在数据集上迭代完成，直到 AI 不再犯错误为止。...监督学习的一个例子是天气预报人工智能。它学习用历史数据预测天气。训练数据有输入（压力、湿度、风速）和输出（温度）。无监督学习是使用没有特定结构的数据集进行机器学习的任务。...当你使用无监督学习训练人工智能时，你让人工智能对数据进行逻辑分类。无监督学习的一个例子是一个电子商务网站的行为预测人工智能。它不会通过使用标记的输入和输出数据集来学习。...我们将会通过一个飞机票价评估服务来学习深度学习是如何工作的。我们会使用监督学习方法来训练这个系统。

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华盛顿大学 | 模型优化新方法！以任务向量为中心，编辑模型生成预期效果（含源码）

为此，本文提出了一种以任务向量为中心来引导神经网络产生预期结果的新范式。最近阳的越来越多，各位注意身体，好运常伴。介绍目前大部分的机器学习系统都是基于预训练模型进行调优。...在实践中，我们经常希望在预训练后对模型进行编辑，以提高下游任务的性能，减少不需要的模型结果，并让模型与人类偏好一致。...为此，本文提出了一种基于任务向量编辑神经网络的新范式，它编码了目标任务必备的所有信息。受权重插值方法的启发，本文利用微调模型的权重减去预训练权重来获得这样的向量，如下图(a)所示。 ...设 θ_{pre} 为预训练的模型的权值， θ^t_{ft} 为任务t经过微调后的相应权值，则任务向量 τ_t 可以通过 θ^t_{ft} 与 θ_{pre} 之间的元素差得出，即 τ_t=θ^t_{ft...这种操作允许我们重复使用和转移来自模型内部或大量公开可用的微调模型的知识，而不需要额外的训练或访问训练数据。我们探索了各种图像分类和自然语言处理任务的加法。

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CatBoost, XGBoost, AdaBoost, LightBoost，各种Boost的介绍和对比

在这个过程中，由于权值由之前的算法更新并发送给其他算法，使得分类更加容易和成功。让我们用一个例子来解释这个复杂的顺序算法过程: 假设有两个标签，红色和蓝色。...在新模型中，错误分类样本的偏差增大，而正确分类样本的偏差减小，这两种模型的学习效果较好。接下来的步骤将重复相同的过程。综上所述，强分类是在弱分类的配合下发生的。...自动设置，不需要用户设置]预测结果缓存大小，通常设置为训练实例的个数。...该缓存用于保存最后boosting操作的预测结果。...Catboost 还计算每个数据点的残差，并使用其他数据训练的模型进行计算。这样，每个数据点就得到了不同的残差数据。这些数据被评估为目标，并且通用模型的训练次数与迭代次数一样多。

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使用“BERT”作为编码器和解码器(BERT2BERT)来改进Seq2Seq文本摘要模型

来源：Deephub Imba本文约1500字，建议阅读5分钟在本文中，想展示如何使用仅编码器模型的预训练权重来为我们的微调提供一个良好的开始。 BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。...首先，编码器模型（例如，BERT、RoBERTa、FNet 等）学习如何从他们阅读的文本中创建固定大小的特征表示。这种表示可用于训练网络进行分类、翻译、摘要等。...在本文中，想展示如何使用仅编码器模型的预训练权重来为我们的微调提供一个良好的开始。我们将使用 BERT 作为编码器和解码器来训练一个摘要模型。...交叉注意力层使模型能够根据输入来调节预测。将 BERT 模型直接用作解码器是不可能的，因为构建块是不一样，但是利用BERT的权值可以很容易地添加额外的连接并构建解码器部分。...只有 1% 的差异通常不会转化为句子质量的巨大变化。这里我们也没有做任何的超参数调整，如果调整优化后会变得更好。混合搭配方法可以让我们进行更多的实验。

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漫画，用Python预测你有没有女朋友，男朋友可以预测不

我们要做的就是根据训练集的数据来训练出模型来判断我们是否有女朋友，在进行训练之前，我从练数据集中随机选取了10个样本作为我们的交叉验证数据集，目的是用来测试我们模型的准确性。...机器学习的模型有很多种，我这次采用了逻辑回归和决策树进行分类决策，但是发现决策树的准确率更好，那就重来讲一下决策树，并引入混淆矩阵来评判决策树模型的好坏。...如果你在学习Python的过程当中有遇见任何问题，可以加入我的python交流学企鹅群：【611+530+101】，多多交流问题，互帮互助，群里有不错的学习教程和开发工具。...学习python有任何问题（学习方法，学习效率，如何就业），可以随时来咨询我什么是决策树算法呢？大家都买过西瓜吧，那么大家都是从几个方面来判断西瓜是否是纯熟的呢？...：上面的表格中，可以看出我将4个坏瓜错误的预测成好瓜，而将1个好瓜错误的预测成了坏瓜，而理想的情况下我应该全部预测正确，也就是上表的“1”和“4”应该为0，而“42”应该为43，而“3”应该为7。

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新手入门机器学习十大算法

使用该方法时，我的一些经验是删除非常相似的变量，并尽可能消除数据中的噪声。总而言之，线性回归是一种快速而简单的算法，非常适合大家作为入门的第一种算法来尝试。...预测过程是通过遍历树的分裂直到到达叶节点并输出该叶节点处的类值。决策树学模型的优势在于学习以及预测的速度都非常快。并且树模型适用于各种各样的问题，不需要对数据进行任何特殊的处理。...如果我们的数据集可以使用KNN的方法训练出良好的结果，那么就可以尝试使用LVQ算法来减少存储整个训练数据集的内存需求。 LVQ的表示是码本（权值）向量的集合。...这些码本在开始时随机选择的，并且适合于在学习算法的多次迭代中最佳地总结训练数据集。在学习之后，可我们以使用码本向量来进行与KNN类似的预测。...这一过程是通过从训练数据种构建模型，然后创建第二个模型来完成的，该模型试图纠正来自第一个模型的错误。以此类推，添加模型直到能完美预测训练集或是添加最大数量的模型。

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什么是集成学习算法

1) 平均法平均法，又分为简单平均法和加权平均法，简单平均法就是先求和然后再求均值，而加权平均则多了一步，即每个学习器通过训练被分别赋予合适的权值，然后求各个预测结果的加权和，最后再求均值。...关于加权投票法举一个简单的例子，比如预测结果为 A 的有 3 个学习器，权值分别为 0.1、0.2 和 0.3，那么结果 A 的票数就为三者之和，即 0.6，而预测结果为 B 的只有 2 个学习器，但权值分别为...并联结构中的每个学习器所使用的数据集均采用放回重采样的方式生成，也就是说，每个学习器生成训练集时，每个数据样本都有相同的被采样概率。训练完成后，Bagging 采用投票的方式进行预测。...在模型训练过程中，Boosting 算法总是更加关注被错误分类的样本，首先对于第一个弱学习器预测发生错误的数据，在后续训练中提高其权值，而正确预测的数据则降低其权值，然后基于调整权值后的训练集来训练第二个学习器...Boosting 算法的训练过程是呈阶梯状的，后一个学习器会在前一个学习器的基础上进行学习，最终以某种方式进行综合，比如加权法，对所有模型的预测结果进行加权来产生最终的结果。

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AI: 大模型权重的理解与应用

在这篇文章中，我们将深入探讨大模型的权重及其重要性。什么是大模型权重？大模型权重是指模型中每个神经元连接的参数。这些权重在训练过程中不断调整，以使模型能够更准确地预测输出。...这通常是通过随机数生成的方式进行的。初始权重的设置对模型训练有着重要影响。如果初始权重过大或过小，可能导致训练过程中的不稳定性或收敛速度过慢。...权重的存储和加载训练好的模型权重通常会被存储下来，以便在不同的应用中复用。例如，在深度学习框架如TensorFlow或PyTorch中，模型权重可以保存为文件，并在需要时加载。...这使得我们可以在不同的项目和环境中快速应用训练好的模型。权重在迁移学习中的应用迁移学习是一种通过使用预训练模型权重来加速新模型训练的方法。...通过使用在大规模数据集上训练好的模型权重，可以显著提高新任务的训练效率和效果。例如，使用在ImageNet上训练好的模型权重，可以在其他图像识别任务中取得优秀的表现。

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【算法】从头开始编写任何机器学习算法的6个步骤：感知器案例研究

我将以感知器为例，带您经历以下6步过程，从头开始编写算法: 对算法有一个基本的了解找到一些不同的学习来源将算法分解成块从一个简单的例子开始使用可信的实现进行验证写下你的过程获得基本了解这又回到了我最初所说的...3 与阈值比较在计算了点积之后，我们准备将结果与阈值进行比较，从而对输出进行预测。同样，我将保持与上一节的笔记一致。我要让临界值z等于0。如果点积f大于0，我们的预测是1。否则，它就是零。...对于迭代的其余部分，它保持在0。当误差趋于0时，我们知道模型收敛了。这告诉我们，我们的模型已经正确地“学习”了适当的权重。在下一节中，我们将使用对较大数据集的计算权重来进行预测。...我们将使用以下步骤进行比较: 导入数据将数据分成训练集/测试集训练我们的感知器测试感知器和scikit-learn的感知器相比 1 导入数据让我们从导入数据开始。...这个函数取我们使用perceptron_train函数计算的权值的点积，以及特征，以及激活函数，来进行预测。我们唯一没有看到的是accuracy_score。

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hypernetwork在SD中是怎么工作的

前面我们有提到SD模型中最关键的部分就是噪声预测器UNet,而Unet里面的关键部分就是交叉注意力模块。Hypernetwork就是修改了这部分内容。...在训练过程中，Stable Diffusion 模型本身保持固定，但允许附加的hypernetwork进行调整。...区别在于他们如何修改它。 LoRA 模型通过改变其权重来修改交叉注意力。hypernetwork通过插入其他网络来实现。通常来说 LoRA 模型会产生更好的结果。...LoRA 利用低秩矩阵来高效地调整和存储网络权重的变化，这使得模型可以更加高效地进行特定任务的微调，而不需要对整个模型架构进行大规模的改动。...与此相对，超网络通过生成另一个网络的权重来定义训练过程，为训练中的网络提供动态的权重，从而允许在训练过程中进行更灵活的学习和调整。 embedding 嵌入向量是“文本反转”微调技术的结果。

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