机器学习中，数据归一化是非常重要，如果不进行数据归一化，可能会导致模型坏掉或者训练出一个奇怪的模型。 为什么要进行数据归一化 现在有一个训练数据集，包含两个样本，内容如下： 肿瘤大小（cm） 发现时间（d...
...关注，它提出了缩放指数型线性单元（SELU）而引进了自归一化属性，该单元主要使用一个函数 g 映射前后两层神经网络的均值和方差以达到归一化的效果。该论文的作者为 Sepp Hochreiter，也就是当年和 Jürgen Schmidhuber 一起发明 LST...
...理 GAN 的论文，该研究从损失函数、对抗架构、正则化、归一化和度量方法等几大方向整理生成对抗网络的特性与变体。作者们复现了当前较佳的模型并公平地对比与探索 GAN 的整个研究图景，此外研究者在 TensorFlow Hub 和 GitHub ...
...突破。我们在CIFAR10，STL-10和ILSVRC2012数据集上测试了谱归一化的功效，通过实验证实了相对于那些使用此前提出的训练稳定技术训练的GAN，谱归一化GAN（SN-GAN）能够生成质量相同乃至更好的图像。这个描述太低调了，这篇论...
...为Internal Covariate Shift。为了解决这个问题出现了批量归一化的算法，他对每一层的输入进行归一化，保证每层的输入数据分布是稳定的，从而加速训练 批量归一化（Batch Normalization/BN） Normalization——归一化 Batch——...
...为Internal Covariate Shift。为了解决这个问题出现了批量归一化的算法，他对每一层的输入进行归一化，保证每层的输入数据分布是稳定的，从而加速训练 批量归一化（Batch Normalization/BN） Normalization——归一化 Batch——...
...么一句话概括，Group Normalization（GN）是一种新的深度学习归一化方式，可以替代BN。众所周知，BN是深度学习中常使用的归一化方法，在提升训练以及收敛速度上发挥了重大的作用，是深度学习上里程碑式的工作。但是其仍然存...
...COCO训练集训练了一个Mask R-CNN模型，基干网络是用了群组归一化（GroupNorm）的ResNet-50 FPN。随后，用相应的验证集评估随机权重初始化（紫色线）和用ImageNet预训练后再微调（灰色线）两种方法的边界框平均检测率（AP）。可以看...
...ont) plt.grid(alpha=0.5) plt.show() 效果展示 4 准备数据:归一化数值 计算样本3和样本4之间的距离: 问题： 飞行常客里程数对于计算结果的影响将远远大于其他两个特征的影响 解决方式： 处理不同取值范围的特征值时,通常...
...ont) plt.grid(alpha=0.5) plt.show() 效果展示 4 准备数据:归一化数值 计算样本3和样本4之间的距离: 问题： 飞行常客里程数对于计算结果的影响将远远大于其他两个特征的影响 解决方式： 处理不同取值范围的特征值时,通常...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
