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其他领域 总体来说， 系列网络，对于实时、参数量这块的影响，还是蛮大的，催发了不少论文，各位可以一起先学习下整个Mobile Net系列网络哦～ 老铁们！奥利给！看文章之前，先关注下咱哈！...图 计算过程 超参数设计 在 原论文中，还提出了两个超参数，一个是 α 一个是 ρ 。 其中参数 α ，称为宽度因子。使用超参数 ɑ 对 卷积核的个数以及 卷积核的个数进行等比例缩小。...如下图 是分别采用不同的 α 值对应的精确度、计算量和参数量， α 值越小，对应的精度越低，但其计算量和参数量也会越少。用户可以根据不同的场景来选择不同的 α 参数。 ?...随着 ρ 值降低，模型精度和计算量都在减少，但参数量并没有减少。 ?...，简单来说就是在 - 的倒残差结构中加入 模块，对 × 卷积层后输出的特征矩阵采用两个全连接层来计算出特征矩阵每一个通道的“重要度”，然后给每个通道乘以相应的重要度得到一个全新的特征矩阵。
参赛人员可以提交验证集的HR结果已度量其模型的PSNR指标并得到反馈，但模型的参数量、推理耗时则需要参赛人员自己统计。...Testing：在最终的测试阶段，参赛人员可以拿到100LR测试图像，参赛人员需要提交其超分结果到Codalab评估服务器并将相应代码与说明书email给竞赛组织人员，方便组织人员统计最终的结果。...MLVC与SC-CVLAB与参数量与FLOPs方面占优，但推理耗时并不匹配；404NotFound与MLVC具有比IMDN更少的参数朗，但推理速度反而更慢。 ?...但同时需要注意：参数量、FLOPs仍然是评价模型高效性的非常重要的参考指标。...递归降低参数量：Zhang9678提出采用LSTM降低参数量，InnoPeak_SR提出了递归残差模块； 网络剪枝：SC_CVLAB提出了一种细粒度畅通剪枝策略从过参数模型中得到轻量型模型； 替换MSRResNet
尽管近期的一些RealSR通过关于退化空间的建模取得极大的进展(比如BSRGAN、Real-ESRGAN)，但这些方案严重依赖于重骨干网络(比如RRDB)，对于处理不同退化强度的图像不够灵活(内容自适应性不足...具体来说，它采用一个很小的回归网络预测输入图像的退化参数，同时骨干部分采用了类似CondConv的"多专家"方案进行处理。...在推理效率方面，RRDB比SRResNet的FLOPs高7倍，推理速度慢4倍；SwinIR具有可接受的FLOPs与Params，但其实际推理速度反而最慢(attention与IO的缘故)。...上图给出了一个用户交互调制效果对比，可以看到：**当把模糊相关的参数手动调大后，重建结果更为锐利(见Fig5-c)；当对噪声相关的参数进行调制时可以更灵活的处理细节与噪声之间的均衡(见Fig5-e，Fig5...3个人理解 这篇论文可谓把盲图像超分的两个流派(IKC流派显示进行退化核建模和BSRGAN流派进行隐式建模)给打通，兼具两大盲超分流派的优势：IKC流派的数据自适应性、BSRGAN流派的超大退化核空间。
但高通对2024财年第一财季（2023年四季度）仍给出了强劲预估：营收将达到91亿美元至99亿美元，高于市场预期。这也直接推动了高通公司股价在当日盘后交易中上涨超3%。...而高通之所以给出了积极的2024财年第一财季业绩指引，主要是基于对智能手机市场下滑已经放缓，呈现出了积极复苏的迹象。...数据显示，华为在2022年和2023年分别向高通采购了2300-2500万片和4000-4200万片面向智能手机的骁龙SoC，给高通带来了一笔额外的收入。...对此，Cristiano Amon在财报会上称：“我们没有更多的计划出售我们的4G SoC（系统级芯片）给华为。展望未来，华为对高通的贡献将非常小。...在日前举办的2023骁龙峰会上，高通发布了最高支持100亿参数大模型的智能手机芯片平台骁龙8 Gen3，同时还推出了面向Windows PC的支持130亿参数大模型的骁龙X Elite芯片平台。
一种可能的方案是提升通道数量，但这会带来指数级的参数量与计算量提升。为解决该问题，我们提出了MAConv，见下图。...下表对比了卷积、组卷积以及MAConv在参数量、内存占用、FLOPs以及推理耗时方面的对比。...此外，从上表还可以看到： MAConv在LR图像上取得了最佳PSNR/SSIM指标，这说明所生成的模糊核可以更好的保持数据一致性； 提升通道数，MAConv的性能可以进一步提升，但同时也带来了参数量与FLOPs...上图给合成图像上的核估计对比，可以看到：MANet可以从 图像块上精确估计模糊核，当块尺寸提升后性能进一步提升。 在真实应用场景，图像还可能存在噪声与压缩伪影。...尽管KernelGAN可以从LR图像估计模糊核，但其性能与HAN、DIP相近； IKC具有比其他方案更优的性能，但仍弱于所提MANet。
而ChatGPT本Chat，也现身Grok评论区，开始了和马斯克新一天的斗嘴…… 那么，话不多说，来看看马斯克这波为怼OpenAI，究竟拿出了什么真东西。...结构上，Grok-1采用了混合专家（MoE）架构，包含8个专家，总参数量为314B（3140亿），处理Token时，其中的两个专家会被激活，激活参数量为86B。...除了参数量前所未有，在工程架构上，Grok也是另辟蹊径—— 没有采用常见的Python、PyTorch或Tensorflow，而是选用了Rust编程语言以及深度学习框架新秀JAX。...为怼OpenAI怒而Open 大家伙知道，马斯克因为OpenAI不Open，已经向旧金山高等法院提起诉讼，正式把OpenAI给告了。...虽然时间点上似乎又是马斯克一贯的迟到风格，但xAI的这波Open如今看来确实不是口嗨，还是给了网友们一些小小的震撼。 有xAI新晋员工感慨说： 这将是激动人心的一年，快系好安全带吧。
于是Hinton采用了教师模型的输出概率q，同时为了更好地控制输出概率的平滑程度，给教师模型的softmax中加了一个参数T。...为了初始化一个更好的学生模型，作者提出了两种策略，一种是PKD-skip，即用BERT-base的第[2,4,6,8,10]层，另一种是PKD-last，采用第[7,8,9,10,11]层。...TinyBERT[5]就提出了two-stage learning框架，分别在预训练和精调阶段蒸馏教师模型，得到了参数量减少7.5倍，速度提升9.4倍的4层BERT，效果可以达到教师模型的96.8%，同时这种方法训出的...作者参考其他研究的结论，即注意力矩阵可以捕获到丰富的知识，提出了注意力矩阵的蒸馏，采用教师-学生注意力矩阵logits的MSE作为损失函数（这里不取attention prob是实验表明前者收敛更快）。...但对于soft label则不同了，不过表中不少模型还是采用了CE，只有Distilled BiLSTM发现 更好。个人认为可以CE/MSE/KL都试一下，但MSE有个好处是可以避免T的调参。
但不管怎么说，这篇文章还是非常值得研读一番，故再次推荐给各位。...但Transformer的性能距离最佳的CNN仍存在差距，不由产生出一种Transformer不过如此的感觉。...基于自注意力的ViT在ImageNet分类方面表现出了极大的潜力，在没有额外数据前提下，但其性能距离最优秀的CNN仍具有差距。...因此,值投影可以写成如下形式： Dense Aggregation Outlook注意力采用稠密方式聚合上述投影值表达，描述如下： 下图给出了Pytorch风格的伪代码实现，其中Eqn3，Eqn4,...上表给出了所提方法与其他CNN、Transformer等方法的性能对比，从中可以看到： 在不同水平模型下，所提方法均取得了比其他方案更佳的性能； 以VOLO-D1为例，它仅需26.6M参数，在224分辨率即可取得
该本文的思想非常简单，就是简单的把重参数化思想嵌入到类FSRCNN架构中即可；但这种方法就是这么的有效，推理端无损涨点吧。...上图(b)给出了不同超分模型理论上的FPS，即使是FSRCNN也仅仅能达到理论上的37FPS(即利用率100%)；当采用更大更深的超分模型时理论处理速度甚至不足3FPS。...话说，很早之前还在找ACNet的作者丁博请教了ACNetV2中的 与 合并的问题，当时还提到了这里可能的bottleneck的作用，哪成想自己的实验才做了几组，arm就把这个给开出来了，泪奔！...折叠后的x2超分网络参数量： 我们采用上述网络取得了最佳的PSNR指标。然而，为获得更好的硬件加速，我们构建了另一个版本的SESR，它移除黑色线部分的全局跳过链接并采用ReLU替代PReLU。...image-20210318154828566 上表给出了x4超分方面的性能对比，我们同样可以观察到与上述类似的结论。但同时需要注意：由于SESR在上采样阶段没有引入多个卷积，因此计算量节省更多。
但保存时会有个黄色警告，忽略就OK。 ? 3.自制生产时间：因这物料设定为自制件，故需要填写自制的提前期，如果是外购的，则要填计划交货时间。注：VM类型必须填写这个时间参数，是计算公式的重要参数。...预测视图设定以下参数： 1）“预测模型”（Forecastmodel）字段：这个字段决定了相应的物料在运行预测的时候将采用哪一种预测模型。在本测试案例中采用的是基本的趋势模型。...可以看到，由于采用的预测模型是趋势模型，因此系统自然而然地为计算出了预测模型中的基准值与趋势值。但这并不是所要探讨的重点。...在上图中，SAP系统已经自动为计算出了这一次预测的MAD值，它大约为706。 现在导入公式一中的这几个参数，其运算结果就是的安全库存值了。 已经推算了安全库存值的计算。...但新增了最小安全库存参数，为方便演示，值比上面自动计算的要大 ? 执行预测程序后，当自动计算的安全库存值小于最小安全库存时，结果就会参考最小安全库存值大小并计算重订货点。 ?
引言 好久没有给大家分享关于NLG的文章了，那么今天就给大家分享两篇关于文本生成的文章，首先第一篇是基于预训练Transformer的条件语言生成模型；然后第二篇是基于单一多模态模型的图文生成；最后...正文开始 1 条件语言生成模型 论文概要 目前预训练的双向 Transformer，如 BERT，在各种语言理解任务中取得了显着的改进，但如果将它们直接应用于自然语言生成并不简单。...., 2019) 中的统一建模，它在编码和解码方面共享相同的 Transformer 参数。序列到序列建模是通过在双向 Transformer 中采用精心设计的自注意力掩码来实现的。...虽然它们已经显示出一些初步的前景，但这些方法仍然面临双向生成的两个主要挑战：特征离散化过程引起的信息损失，以及交叉熵损失训练引起的误差积累。...针对上面遇到的两个挑战，这里文章给出了两个主要设计，即两级粒度特征表示和序列级训练。
后续的主题都围绕这个最基本的目标，但如何去预测呢？一个办法是通过假设一个函数f(x,w)f(x, w)，其中ww是该函数的参数，然后让它去拟合图中每个蓝色点。...而当M = 9时，因为绳子对于数据集而言太长了，它有这样的能力使得模型去符合每个点，自然就把噪声点给考虑进来了。...如果所给的数据集越庞大（噪声比例降低！），同样的M = 9时，则不会出现过拟合现象。如下图所示： ? 所以本节提出了三种解决方案： 1. 增大数据集的量 2....采用交叉验证的方法（机器学习中常用来避免过拟合） 3. 采用正则化方法来约束参数 第一种在前面已经提过了，就不再赘述了。...那么为什么采用交叉验证能够有效的解决模型过拟合问题呢？我的思考，仅供参考。
总体说一下 由于预训练模型的兴起，最近的研究很多投身于如何在不遗忘预训练模型的参数的同时，又能学到新的下游任务的finetune的方法。...比如Henry Gouk提出的distance-based的方法，将finetune学习到的参数控制在原始预训练参数一个球形范围内；哈工大的Sanyuan Chen在EMNLP也提出了recall and...learn的方法，即边预训练边学习下游任务的方法，并提出了RecAdam新的算法。...本文的方法采用了更为巧妙地方法，通过mask掉部分梯度来防止更新过度从而导致原始的预训练信息的遗忘，有点像在反向传播中使用前向传播的dropout的方法，巧也，妙也。...很好在自己的实验上进行落地，所以给大家推荐一下。
但这会引起一个问题：「预训练和下游任务，输入不一致，因为下游任务的时候，输入基本上是不带【MASK】的，这种不一致会损害BERT的性能」，这也是后面研究的改善方向之一），当然BERT自身也做出了一点缓解...在预训练中，我们只通过15%的masked tokens去更新参数，而85%的token对参数更新是没有起到作用的，ELECTRA论文中发现，采用100%的tokens能有效的提高模型效果。...下面看看ALBERT与BERT 优化点； 3.1 减少参数 3.1.1 矩阵分解 [npuuc5y2pf.png] 这是从输入的embedding维度去减少参数，BERT采用的是WordPiece，大概有...AR是以前常用的方法，但缺点是不能进行双向的编码。因此BERT采用了AE，获取到序列全局的信息。...但本文作者指出了BERT采用AE方法带来的两个问题： BERT有个不符合真实情况的假设：即被mask掉的token是相互独立的。
今天给大家分享一篇来自微博的点击率预估论文，借鉴NLP领域的ELMO和Bert的思想，提出了一种使用上下文信息来优化特征嵌入的CTR预估框架，一起来看一下。...受到此思路的启发，论文提出了名为ContextNet的CTR预估框架，该框架可以基于样本信息对embedding进行优化，同时能够有效的建模特征之间的高阶交互信息。...，对于聚合层的参数，采用参数共享的方式，而对于映射层的参数，则是每个特征都有其对应的单独的参数，有点类似于多任务学习中的share-bottom结构。...首先来看embedding合并部分，这里采用的是Hadamard积的方式： 至于非线性变换，论文给出了两种实现方式，分别为point-wise feed-forward network（简称PFFN）...connection得到输出，计算公式如下： 再来看下SFFN，这里只需要经过一层全连接网络和Layer Normalization即得到最终的输出： 尽管SFFN从模型结构上来看比PFFN更加简单，但实际效果却比
需求背景：项目提出了，要自动化实现统计一个web页面打开所耗费时间； 小心思：我不是有开了gpt4.0，刚好验证下gpt的code interpreter（代码解释器）有没有那么好用； 对于这个需求我们该怎么做呢...由浅入深，自我纠错，优化技巧（可以通过给案例），反向获得问题，怀疑； 从以上信息来讲，对于这个需求我是采用混合方案，先定位角色，如你从一位拥有15年以上的测试经验并在自动化工具开发领域有很深造诣，熟悉python...编程，来对我提出的这个需求给一个方案，然后开始以GPT为主导来探讨方案，不断确认提出疑问，来持续不断的优化，比如一开始GPT是用selenium来模拟通过javascript来获取时间，但这个时间不准，...黏贴错误到gpt，会给错误修改方案，当可以执行的时候，你会发现执行的效果跟数据跟实际不大一样，开始提出问题， 然后gpt优化， 交流，代码执行还是会发现需要优化和更正问题，如提出打印相关log和一些参数...基本是围绕这个技术框架来做，但里面的细节要调整，这个刚开始给的代码解读。 后续没在做代码解读了。最后我要完成的最终结果，就是可以多个web页面，在不同浏览器启动测试各自时间。
由于计算机在美国诞生，于是美国给了一个对应关系表，称为ASCII编码 ?...总之就是，每个国家为了让计算机认识自己国家的文字，都出了许多对应的编码。 统一编码 每个国家都制定了自己的编码，每个网站都可以在自己的国家运行良好。...但互联网是让全世界连成了一体，当本国发出的信息走向国际时，多语言环境让每一种编码都措手不及。于是出现了unicode编码。...在这里插入图片描述 图中我标出了三个箭头，分别指向A、B、X三行。先说一下结果：如果我们注释掉A行，使用B和X，那么浏览器将正常显示中文字符；如果注释掉B行，使用A和X，那么浏览器将出现乱码。...于是出现了乱码，但此时，只要我们将浏览器页面编码改为gbk(html页面中可以设置字符编码)，立刻就恢复了正常。
一种可能的方案是提升通道数量，但这会带来指数级的参数量与计算量提升。为解决该问题，我们提出了MAConv，见下图。...下表对比了卷积、组卷积以及MAConv在参数量、内存占用、FLOPs以及推理耗时方面的对比。...此外，从上表还可以看到： MAConv在LR图像上取得了最佳PSNR/SSIM指标，这说明所生成的模糊核可以更好的保持数据一致性； 提升通道数，MAConv的性能可以进一步提升，但同时也带来了参数量与FLOPs...上图给合成图像上的核估计对比，可以看到：MANet可以从 9\times 9 图像块上精确估计模糊核，当块尺寸提升后性能进一步提升。 在真实应用场景，图像还可能存在噪声与压缩伪影。...尽管KernelGAN可以从LR图像估计模糊核，但其性能与HAN、DIP相近； IKC具有比其他方案更优的性能，但仍弱于所提MANet。
（2）Switch Transformer虽然有1.6万亿参数，但通过Sparse routing的改进，每轮迭代只会触发部分Expert的计算，而每个token也只会路由给一个Expert，所以对算力的需求并没有随着参数量的增加而大幅增长...背景 在深度学习中，模型通常对所有输入重复使用相同的参数。而MoE模型则是为每个例子选择不同的参数。于是一个稀疏激活的模型（参数数量惊人但计算成本不变）诞生了。...虽然有效，但计算量也非常大（Strubell等人，2019年）。为了提高计算效率，我们提出了一种稀疏激活模型：Switch Transformer。...Switch Transformer编码块 Switch Transformer在Mix of Expert的基础上，采用sparsely activated方法，只使用了模型权重的子集，转换模型内输入数据的参数达成相同的效果...然而，这为我们的模型提出了一个问题，该模型在运行时动态路由token，这可能导致在exper上的不均匀分布。
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