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分布式训练 Parameter Sharding 之 Google Weight Sharding

在许多图像和语言模型中，向前和向后传播使用权重作为卷积或矩阵乘法的输入，而卷积或矩阵乘法通常对其输入具有较低的精度要求。...在像 Cloud TPUs这样具有分片内存布局（tiled memory layouts）的处理器中，拆分某些维度可能比拆分其他维度更昂贵。...这是因为折叠的维度在reduce结果中已经丢失，因此它们无法分片，但每个副本的本地结果不同于其他副本，其仅从其自己的输入分片捕获数据。...在许多图像和语言模型中，向前和向后传播使用权重作为卷积或矩阵乘法的输入，而卷积或矩阵乘法通常对其输入具有较低的精度要求。...首先，一个明显的问题是通信很容易受到延迟限制；其次，小分片本身可能需要在平铺内存布局中进行大量填充，因此实际传输的数据大小可能比完整张量大得多。

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Charpter 9:卷积网络

(也就是全连接),然而卷积网络具有稀疏交互的特征.使核的大小远小于输入大小完成.我们用小的核检测那些小的且有意义的特征....当然,把卷积神经网络当作一个具有无限强先验的全连接网络来实现会导致极大的计算浪费。但把卷积神经网络想成具有无限强先验的全连接网络可以帮助我们更好地洞察卷积神经网络是如何工作的。...只有当其中的每个运算的输出和输入具有相同的通道数时,这些多通道的运算才是可交换的 零填充(英文和TF中参数一样,记住对编程有帮助): 有效卷积 valid 无论怎样都不使用零填充.输出像素更加规范,但导致每一层网络都在减小...相同卷积 same 用足够的零填充保持输入输出具有相同的大小.但边界像素欠表示 全卷积 full (很少用) 进行足够的零填充,保证每个像素在每个方向上被访问相同次数.导致输出靠近边界部分比中间部分是更少像素的函数...在这种情况下,我们的多层感知机对应的邻接矩阵是相同的,但每一个连接都有它自己的权重.这有时也被称为 非共享卷积(unshared convolution),因为它和具有一个小核的离散卷积运算很像,但并不横跨位置来共享参数

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    语义分割和转置卷积

    Stride:2, kernel:4x4 因此，填充的输入图像取决于步长： Ip_d= (I-1)*s s=步长，I= 输入维度，Ip_d 填充输入维度 输出图像维度取决于填充输入图像维度和核大小...如下： O_d = I * s+ max(k — s, 0)；所有变量和上面的公式相同 我建议你稍微玩一下代码。 Same Padding 很简单但相当神秘。...Same padding 通常在图像边界之外填充空的行和列。在正常的卷积过程中，即使填充是相同的，Kernel 可以用上面提到的步长扫描完整图像，实际上也不会在输入图像上填充任何东西。...然而，这些滤波器的性能是一个实验领域。我发现这里的 Same padding 比 Valid padding 更优秀。...设置 kernel 值为一个偶数值不是好的实践，但是如果你想使用 Valid padding 将图片放大 2 倍，似乎没有别的办法。

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    优化表（一）

    性别栏的选择值将为50%。更具区分性的特性(例如街道名称Street Name)的选择性值通常只有很小的百分比。 所有值都相同的字段的选择性为100%。...为了确定这一点，优化器首先测试一小部分或几条记录，如果这些记录都具有相同的字段值，它将测试多达100,000条随机选择的记录，以支持非索引字段的所有值都相同的假设。...异常值的存在可能会极大地改变选择性值。 选择性用于查询优化。 在SELECT查询中指定的字段和在视图的SELECT子句中指定的字段使用相同的选择性值。 请注意，视图的行分布可能与源表不同。...调优表无法计算外部表的字段选择性值、平均字段大小或映射块计数值。 何时运行调优表 应该在每个表填充了具有代表性的实际数据之后，在该表上运行tune Table。...虽然TuneTable可以在实时数据上运行，但建议在具有实际数据的测试系统上运行TuneTable，而不是在生产系统上运行。可以使用可选的系统模式配置参数来指示当前系统是测试系统还是活动系统。

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    线性时间选择（Top K）问题（Java）

    元素选择问题的一般提法 给定具有n个元素的一个线性序集和一个整数k，其中，l小的元素， 即如果将这n 个元素依其线性序排列时，排在第k个的元素即为要找的元素。...2、分治法求解 一般的选择问题， 特别是中位数的选择问题似乎比找最小元素要难。但事实上， 从渐近阶的意义上看，它们是一样的。一般的选择问题也可以在OCn) 时间内得到解决。...需要O(n2)计算时间（在找最小元素时，总是在最大元素处划分） 但可以证明，算法randomizedSelect可以在O(n)平均时间内找出n个输入元素中的第k小元素。...设所有元素互不相同。在这种情况下，找出的基准x至少比3(n-5)/10个元素大，因为在每一组中有2个元素小于本组的中位数，而n/5个中位数中又有(n-5)/10个小于基准x。...同理，基准x也至少比3(n-5)/10个元素小。而当n≥75时，3(n-5)/10≥n/4所以按此基准划分所得的2个子数组的长度都至少缩短1/4。

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    A full data augmentation pipeline for small object detection based on GAN

    我们的管流程将视频数据集作为输入，并返回相同的数据集，但带有新的合成小目标（图1）。假设是，从可以在大量数据集中找到的较大目标的视觉特征开始，可以生成高质量的合成小目标，并将其放入现有图像中。...我们的系统提供的最终结果是一个新的数据集，该数据集使用相同的视频图像创建，但填充了越来越多的单反物体，取代了固定数量的SLR目标。...生成器网络（G）将与噪声向量（z）连接的HR图像作为输入，并生成比输入小4×的单反图像（r＝4）。例如，一个128×128的对象将导致一个32×32的目标。...DeepFill是一种基于生成模型的方法，可以利用周围的图像特征来合成新的图像结构。 Deep fill将帧 和掩码 作为输入，并返回相同的图像 ，但填充了空区域。...流程将数据集作为输入，并返回相同的数据集，其中图像填充有带注释的小合成目标。所提出的流水线需要HR和LR目标来训练DS-GAN，还需要用于HR目标的经过训练的对象分割系统。

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    深度学习理论篇之 ( 十二) -- 降维之池化

    ，随后经过梯度计算进行权重更新），因此，如果一个网络的构成都是卷积的话，那么这个网络虽然比全连接网络需要学习的参数或者说计算的参数较少，但卷积神经网络的参数量依旧很多，于是，是否有新的一种能够对卷积提取后的特征进行更好的保留...，从而可以从后往前来推出我们需要多大的池化核才能保证输出的特征图的大小才是我们想要的，从这个公式可能大家也发现了值得注意的地方，池化的公式与卷积的公式非常的相似，不同的地方在于没有填充p，另外，公式与图像的深度似乎没有关系...以上实例图虽然是maxpolling操作，但其余的池化操作都是类似的，从中可以明显的看到输出特征图相对于输入特征图变为了1/2,也就是实现了降维的效果，为之后的网络层减小输入尺寸，最终实现加速训练的效果...END 结语 本周我们学习了池化操作，很简单，但是其提出的思想却不简单，希望大家好好回顾一下卷积和池化的相同与不同以及其使用的意义，目前为止，我们已经讲了全连接，卷积，池化，似乎已经可以构建一个完整的神经网络模型啦...，小编大概计算了一下，下周可能回家写不了文章，之后会补上，至于怎么补，会不会就是大家期待已久的实战呢？

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    2024年YOLO还可以继续卷 | MedYOLO是怎么从YOLO家族中一步一步走过来的？

    作者的结果表明，单击方法在具有基于 Patch 或滑动窗口方法的结构的检测中表现尤为出色，这些方法似乎在这些结构上表现不佳，如nnDetection[3]所使用的方法。...存储库包含后两者（即目标性和分类损失）的焦损失选项，但本文中并未使用这些选项。 nnDetection框架是在相同的数据集上，使用与MedYOLO相同的训练和测试划分进行训练，以便进行比较。...三线性插值允许作者平滑地将3D输入数据转换为立方形状，但并未提高输入数据的信息。更复杂的插值方法，如超分辨率，可以提供额外的细节并增加在 Reshape 过程中创建的切片的价值。...为了处理矩形输入，YOLOv5对输入数据进行重采样和填充以获得方形形状，这降低了重采样过程中的畸变。...对于2D数据，这个过程是计算成本低的，但是医学影像的大内存占用和高度各向异性的形状使其成为将3D输入数据填充到立方体的实际困难，限制了作者只能使用重采样技术。

    1.1K10

    卷积神经网络中的傅里叶变换：1024x1024 的傅里叶卷积

    并且计算傅里叶变换的高效算法，即快速傅里叶变换 (FFT)可将复杂度降低到 O(N log(N))。而且更重要的是只要核比输入信号小，那么计算的复杂度就是恒定的。...这有两个优点：首先，可以重用 1D DFT 的算法；其次，它有助于为 2D DFT 建立直觉，因为可以单独解释行和列。 但离散傅里叶变换有一个小细节：卷积定理不适用于 DFT。...根据我们上面的观察，这应该意味着具有小核的 CNN 充当高带宽滤波器，因此容易产生输入噪声。核尺寸越大，滤波器的带宽越低，选择性越强。...5、计算2D 逆 rFFT 逆 FFT 具有与 FFT 相同的 fft_length 参数： out = tf.signal.irfft2d(filterd_image, fft_length=[image_shape...本文的设计在频域而不是空间域工作的，可能还不完善但是却给出了一些新的想法，特别是对于大输入图像和大尺寸核的处理上。在使用频域似乎有违现有的理论，但实际上可以加快计算速度。

    1.4K30

    你可以恢复模糊的图像吗？

    一个有用的表示形式是将卷积解释为矩阵乘法，从上面的等式中可以很容易的写出来： 等价于矩阵方程 通过这种表示，似乎知道A和y，那么x可以通过求解上面的方程来计算。...在矩阵形式中，这将对应于 A 是正方形（行和列的书面相同），从而我们可以将其求逆并将x计算为： 现在，我们的输入是 4x4，输出是 2x2。我们如何获得与输入相同大小的输出？...一种方法是向输入图像中添加填充，例如 0 填充： 这样，输出将像原始输入一样是 4x4。...详细地说，对于这种带有填充的卷积的简单情况，输出尺寸可以计算为： 如果我们希望输入和输出具有相同的大小，那么填充必须是： 这产生了一个重要条件：内核大小必须是奇数，因为填充是一个整数值。...请注意，尽管填充的输入是 6x6，对应于 36 个元素，但这些元素中只有 4x4 是唯一且未知的变量。因此，方程中的 x 只能是 16x1，而不是 36x1。

    1.1K20

    如何在Ubuntu 16.04上使用MySQL全文搜索提高搜索效果

    在这一步中，我们将创建一个带有news表格的名为testdb的数据库，我们将使用一些代表来自虚构新闻聚合器站点的文章的示例数据填充该数据库。...id表是具有特殊类型的表的主索引AUTO_INCREMENT，它使用下一个可用ID自动填充ID字段。 现在将一些示例数据添加到表中。...它的小尺寸和定制的数据结构允许索引比使用主表空间选择查询更有效地运行。 现在我们有了一些数据，我们可以开始编写查询来使用FTS搜索该数据。...以下命令运行相同的查询，但添加了两件事： 它通过添加仅显示具有非零相关性分数的行WHERE MATCH (title,content,author) AGAINST ('traveling to parks...例如，一组科学论文可以很好地使用3的小字间隙，但搜索论坛帖子可能会有8或更高的差距，这取决于您希望结果的宽度或范围。 结论 在本指南中，您使用了MySQL中的全文搜索功能。

    2.4K40

    SQL学习之高级联结(自联结、自然联结、外联接)

    但是这边有一个重点,你必须要知道,子查询虽然方便,但是大多数DBMS的处理子查询的速度比处理联结要慢的多，如果数据量少的话,几乎没什么影响,但是如果后期数据会很大的话,就应该使用自联结！...自联结通过联结的机制,将所有公司名相同的记录联结到一起,即每一个公司的会员,都会和同一公司的其他会员联结一次,因为他们的公司名相同,这是时候指定c2.name='Tom'，就能拿到Tom和其公司所有会员的资料...通过结果图,发现内联结确实把所有用户的订单都检索出来了,但是这里内联结似乎把没有订单的用户给过滤掉了，所以我们分析得出内联结只把有订单的所有用户信息包括订单信息检索出来,但是如果用户没有订单,则该用户信息会被过滤...这边我们使用了左外联结检索出所有用户的订单 通过结果图,发现外联结也把所有用户的订单都检索出来了,但是这里外联结把没有订单的用户也检索出来了(即外联结能检索出没有关联行的行,对应的用null来填充其关联行...五、使用带聚集函数的联结 聚集函数是用来汇总数据，在我前面的随笔中所用的聚集函数的例子都是从一个表中汇总数据,其实聚集函数也可以和联结一起使用,其实联结是多个小表组装而成的一个大表(你可以这样理解).

    1.6K70

    【学术】卷积神经网络教你如何还原被马赛克的文本图像

    第一个架构尝试的是一些卷积层，它们具有相同的输入和输出维度，也就是说，当在tf.conv2d函数中填充 “SAME”设置时，才会得到结果。然而，中间层的通道数量并不是固定的。...图4:左列:模糊的图像，中间的列:目标输出，右列:输出的图像 看看图4中神经网络的输出，它只是简单地学习了恒等函数。这似乎是成本函数（cost function）的一个局部极小值。...改变层数，改变激活函数，改变成本函数和改变中间通道的数量，对网络收敛没有任何影响，但局部极小值不能以这种方式被避免。因此, 我们需要重新设计。...卷积层被允许缩小图像的尺寸，而不是强迫卷积的输出维度对所有的层都要一样。这相当于在tf.conv2d函数中填充“VALID”设置。然而，要计算每个像素的均方差的话，输出的图像需要与输入图像尺寸相同。...如果它正在发生变化，并且迅速变大，那么训练不仅变得简单，而且还为这项工作带来了巨大的成果。 在选择学习率之后，神经网络开始比以前更好地适应训练数据。

    1.7K70

    哈希Hash竞猜游戏系统开发详解技术丨哈希竞猜游戏系统开发方案解析

    计算效率高（要计算任何输入值的哈希值非常容易）2. 抗冲突（没有两条输入值可以给出相同的哈希值）3. 隐藏输入信息（不能通过哈希值推算出输入值）4....MD4先要填充消息，确保消息的长度比512的倍数小64位，例如一个16位消息要填充432位数据，使其达到448位（512*1-64）。MD4被认为不安全，已基本弃用。...MD5：Ron Rivest设计，MD4升级版，生成128位消息摘要值，MD5和MD4一样先要填充消息，但算法更复杂。...类似于MD4，但使用了更多的数学函数抵御暴力破解攻击，包括生日攻击。由于存在未公开的“重大缺陷”，在发布后不久被修订的 SHA-1取代。...2，并显著提高了NIST整体哈希算法工具包的鲁棒性（即系统所具有的在不改变初始稳定构造的情况下抵抗变化的能力）。

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    分享几道LeetCode中的MySQL题目解法

    用户首次登录日期查询结果 用首次登录日期与原表左连接，连接条件为用户相同、且日期相差1天。因为可能存在用户不满足连续两天登录的情况，所以这里需要用左连接。...而题目要求的是每个交易日的三种平台结果都要求显示，即使结果是0！ 为此，我们还需先给查询结果“搭个框架”，即筛选出所有交易日期和3种交易平台的框架，然后再根据前面查询的结果进行填充。...进而，将两部分结果进行左连接，并对数据加以判断填充即可。...信息是从0开始的连续编号，以此生成的编号作为框架与最初得到的含有交易次数信息的表进行左连接，似乎就可以得到完整的结果。...最后，给出最终的查询结果： ? 结果简单，过程不易 ---- 以上就是LeetCode中5道比较具有代表性的题目，值得细细品味其中的分析思路和处理流程，相信多半会收益颇丰。当然，行文仅做参考。 ?

    2K20

    MySQL（九）插入、更新和删除

    ，但给出了列名，valuse必须以指定的次序匹配指定的列名，不一定按照列出现在表中的实际次序；优点是：即使表结构改变，此insert语句仍然正确工作。...（和次序）相同，可以只在insert语句后面输入一次列名就可以（单个insert语句由多组值，每组值用一堆圆括号包含，用逗号隔开） PS:MYSQL用单条insert语句处理多个插入比使用多个insert...PS：insert select语句中，不一定要求列名匹配，实际上select中的第一列将用来填充表列中指定的第一列；insert select语句中select语句可包含where子句过滤插入的数据。...可使用truncate table语句，它的执行效率比delete更快（truncate实际上是删除原来表并重新新建一个表，而不是逐行删除表中数据）。...语句使用where子句前，最好先select进行测试，保证过滤的数据是正确的； ④使用强制实施引用完整性的数据库（这样MySQL将不允许删除具有与其他表相关联的数据的行）。

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    机器学习 学习笔记（23） 卷积网络

    在很多实际应用中，只需保持k比m小几个数量级，就能在机器学习任务中取得好的表现。 image.png 参数共享是指在一个模型的多个函数中使用相同的参数。...image.png 在任何卷积网络的实现中，都有一个重要的性质，那就是能够隐含地对输入V用0进行填充使得它加宽。如果没有这个性质，表示的宽度在每一层就会缩减，缩减的幅度是比核少一个像素这么。...在这种情况下，多层感知机对应的邻接矩阵是相同的，但每一个连接都有它自己的权重，用一个6维张量W来表示，W的索引分别是：输出的通道i，输出的行j和列k，输入的通道l，输入的行偏置m和列偏置n。...局部连接层的线性部分可以表示为： ? 。这有时也被称为非共享卷积，因为它和具有一个小核的离散卷积运算很像，但并不横跨位置来共享参数。...是网络的输入像素 ? 属于类i的概率。这允许模型标记图像中的每个像素，并绘制沿着单个对象轮廓的精确掩模。 经常出现的问题是输出平面可能比输入平面要小。

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    解读 | ICLR-17 最佳论文：理解深度学习需要重新思考泛化问题

    选自morning paper 机器之心编译 参与：黄玉胜、黄小天 本文是一篇很好的综述论文：结果很容易理解，也让人有些惊讶，但其意指又会让人思考良久。...这是第一个实验中获得三个重要发现： 1）神经网络的有效容量足够记忆整个数据集。 2）尽管优化随机标签依旧容易，实际上与使用真正标签的训练比，随机标签训练的时间只多了一个小的常数时间。...） 5）随机像素（对每个图像使用不同的排列） 6）高斯（仅是为每张图片填充，如前所述） ?...我们在模型中做出的某些选择清楚的表明了模型泛化能力的差异（否则所有的架构应该具有相同的泛化能力）。在数据中没有其他真实信号时，世界上泛化能力最好的网络依旧需要回顾一下。...机器学习模型的有效容量 考虑样本大小为 n 的神经网络情况，如果网络有一个参数 p，p 比 n 更大，然后尽管一个简单的两层神经网络可以表示输入样本的任何函数。

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