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何一種隨機(jī)的修改都是可接受的。在實(shí)踐中，我們必須選擇讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠學(xué)習(xí)對(duì)抗的修改類(lèi)型。在理想情況下，我們也應(yīng)該使用可以快速近似推斷的模型族。我們可以認(rèn)為由向量 µ 參數(shù)化的任何形式的修改，是對(duì) µ 所有可能的值訓(xùn)練 p(y | x, µ) 的集成。注意，這里不要求 µ 具有有限數(shù)量的值。例如，
測(cè)試該庫(kù)和示例腳本包含了一系列測(cè)試。庫(kù)測(cè)試可在 “tests” 文件夾中找到，示例腳本的測(cè)試可以在 “examples”文件夾 中找到。這些測(cè)試可以使用 pytest 運(yùn)行（如果需要，可以使用 pip install pytest 來(lái)安裝 pytest）。你可以使用以下命令從克隆存儲(chǔ)庫(kù)的根目錄進(jìn)行測(cè)試：python
深度學(xué)習(xí)區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的不同在于： (1)強(qiáng)調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節(jié)點(diǎn)；(2)明確了特征學(xué)習(xí)的重要性。也就是說(shuō)，通過(guò)逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個(gè)新特征空間，從而使分類(lèi)或預(yù)測(cè)更容易。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，
成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，最后用驗(yàn)證集來(lái)評(píng)估它的性能。這里列出的一些隱藏單元可能并不是在所有的輸入點(diǎn)上都是可微的。例如，整流線性單元 g(z) = max{0, z} 在 z = 0 處不可微。這似乎使得 g 對(duì)于基于梯度的學(xué)習(xí)算法無(wú)效。在實(shí)踐中，梯度下降對(duì)這些機(jī)器學(xué)習(xí)模型仍然表現(xiàn)得足
攻擊模型訓(xùn)練的輪數(shù)，等等。 接著開(kāi)始訓(xùn)練目標(biāo)模型，輸出顯示了目標(biāo)模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上的準(zhǔn)確率： 開(kāi)始訓(xùn)練陰影模型，每訓(xùn)練一個(gè)陰影模型(如0到9)，都會(huì)輸出類(lèi)似的信息，展示了該陰影模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上的準(zhǔn)確率，并表明訓(xùn)練完成。 訓(xùn)練所有陰影模型后，繼續(xù)訓(xùn)練攻擊模型，訓(xùn)練了針對(duì)每
py文件開(kāi)始讀?；蛘呤悄阆肟催@個(gè)項(xiàng)目是如何訓(xùn)練的，都用了哪些訓(xùn)練的tricks，它的參數(shù)初始化是如何做的，batchsize用的多大，訓(xùn)練過(guò)程中學(xué)習(xí)率如何調(diào)整的等等，那么話不多說(shuō)，直接定位到帶train的.py文件即可。如下圖faster-rcnn的3個(gè)訓(xùn)練文件。 根據(jù)目的不管是m
團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架，于 2014 年發(fā)布。其設(shè)計(jì)初衷是為計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)（尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）提供高效的實(shí)現(xiàn)，以速度快和模塊化設(shè)計(jì)著稱。1. 核心特性高效性能：基于 C++ 實(shí)現(xiàn)，對(duì) CPU 和 GPU（CUDA）均有優(yōu)化，適合實(shí)時(shí)推理和高吞吐量場(chǎng)景。預(yù)訓(xùn)練模型庫(kù)（Model
使用深度學(xué)習(xí)方法處理計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題的過(guò)程類(lèi)似于人類(lèi)的學(xué)習(xí)過(guò)程：我們搭建的深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)對(duì)現(xiàn)有圖片的不斷學(xué)**結(jié)出各類(lèi)圖片的特征，最后輸出一個(gè)理想的模型，該模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)新圖片所屬的類(lèi)別。圖1-2展示了兩個(gè)不同的學(xué)習(xí)過(guò)程，上半部分是通過(guò)使用深度學(xué)習(xí)模型解決圖片分類(lèi)問(wèn)題，下半部分
axis=1) y = data['label'] # 劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 訓(xùn)練模型 clf = LogisticRegression()
用訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型預(yù)測(cè)間的交叉熵作為代價(jià)函數(shù)。 有時(shí)，我們使用一個(gè)更簡(jiǎn)單的方法，不是預(yù)測(cè) y 的完整概率分布，而是僅僅預(yù)測(cè)在給定 x 的條件下 y 的某種統(tǒng)計(jì)量。某些專門(mén)的損失函數(shù)允許我們來(lái)訓(xùn)練這些估計(jì)量的預(yù)測(cè)器。 用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的完整的代價(jià)函數(shù)，通常在我
何一種隨機(jī)的修改都是可接受的。在實(shí)踐中，我們必須選擇讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠學(xué)習(xí)對(duì)抗的修改類(lèi)型。在理想情況下，我們也應(yīng)該使用可以快速近似推斷的模型族。我們可以認(rèn)為由向量 µ 參數(shù)化的任何形式的修改，是對(duì) µ 所有可能的值訓(xùn)練 p(y | x, µ) 的集成。注意，這里不要求 µ 具有有限數(shù)量的值。例如，
Network)，分為兩個(gè)階段： 預(yù)訓(xùn)練(Pretraining) 全局微調(diào)(Fine tuning)預(yù)訓(xùn)練階段，從低層開(kāi)始，每個(gè)RBM單獨(dú)訓(xùn)練，以最小化RBM的網(wǎng)絡(luò)能量為訓(xùn)練目標(biāo)。低層RBM訓(xùn)練完成后，其隱層輸出作為高層RBM的輸入，繼續(xù)訓(xùn)練高層RBM。以此類(lèi)推，逐層訓(xùn)練，直至所有RBM訓(xùn)練完成。預(yù)
inference rule）。目前還沒(méi)有在深度非線性網(wǎng)絡(luò)上對(duì)這種近似推斷規(guī)則的準(zhǔn)確性作任何理論分析，但經(jīng)驗(yàn)上表現(xiàn)得很好。然后像平常一樣使用模型。實(shí)現(xiàn)相同結(jié)果的另一種方法是在訓(xùn)練期間將單元的狀態(tài)乘 2。無(wú)論哪種方式，我們的目標(biāo)是確保在測(cè)試時(shí)一個(gè)單元的期望總輸入與在訓(xùn)練時(shí)該單元的期望總輸入是大致相同的（即使近半單位在訓(xùn)練時(shí)丟失）。
對(duì)抗訓(xùn)練有助于體現(xiàn)積極正則化與大型函數(shù)族結(jié)合的力量。純粹的線性模型，如邏輯回歸，由于它們被限制為線性而無(wú)法抵抗對(duì)抗樣本。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)⒑瘮?shù)從接近線性轉(zhuǎn)化為局部近似恒定，從而可以靈活地捕獲到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的線性趨勢(shì)同時(shí)學(xué)習(xí)抵抗局部擾動(dòng)。對(duì)抗樣本也提供了一種實(shí)現(xiàn)半監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法。在與數(shù)據(jù)集中的標(biāo)簽不相關(guān)聯(lián)的點(diǎn)
我們從外表上變得更像一個(gè)程序猿呢？當(dāng)然是訓(xùn)練我們的打字速度了啊！訓(xùn)練打字很羨慕那些盲打速度炒雞快的人，看起來(lái)就比較炫酷。但很多IT男打字速度并不快，甚至還有些二指禪的朋友們，太影響裝13效果了。那么今天我們就來(lái)使用Python寫(xiě)一個(gè)打字訓(xùn)練的小工具吧。先來(lái)看看使用效果…我們使用P
件就達(dá)到GB級(jí)別，單單本機(jī)訓(xùn)練就需要41Min。同時(shí)，每臺(tái)網(wǎng)管設(shè)備納管幾千臺(tái)設(shè)備，訓(xùn)練花的時(shí)間將按設(shè)備數(shù)對(duì)應(yīng)倍數(shù)增加，單進(jìn)程執(zhí)行網(wǎng)管設(shè)備局點(diǎn)數(shù)據(jù)分析的時(shí)間將到達(dá)Month級(jí)別。KPI異常檢測(cè)項(xiàng)目希望能夠根據(jù)KPI數(shù)據(jù)特點(diǎn)，顯著縮短訓(xùn)練時(shí)間，以滿足快速測(cè)試算法調(diào)優(yōu)的需求。 華為解決方案 1
學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得的信息對(duì)諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語(yǔ)音和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)先前相關(guān)技術(shù)。深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)，
PyTorch DDP 在大規(guī)模數(shù)據(jù)場(chǎng)景下訓(xùn)練AI Agent，并提升訓(xùn)練效率。 六、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 訓(xùn)練速度提升：分布式訓(xùn)練相較單機(jī)訓(xùn)練加速約 1.8 倍； 收斂效果穩(wěn)定：在百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)集上能穩(wěn)定收斂； 泛化性能增強(qiáng)：加入正則化和數(shù)據(jù)增強(qiáng)后，測(cè)試集準(zhǔn)確率提升約 5%。 七、總結(jié)與展望
Python、R、Scala、Julia、C++ 等多語(yǔ)言 API，適合不同開(kāi)發(fā)者生態(tài)。深度學(xué)習(xí)接口 Gluon（高階 API）簡(jiǎn)化模型構(gòu)建，兼顧易用性與靈活性。分布式與輕量化：原生支持多 GPU 與分布式訓(xùn)練，優(yōu)化通信效率。模型可輕量化部署至移動(dòng)端（通過(guò) MXNet Model Server
Pre-training，即一種基于對(duì)比文本-圖像對(duì)的預(yù)訓(xùn)練方法或者模型。 CLIP是一種基于對(duì)比學(xué)習(xí)的多模態(tài)模型，與CV中的一些對(duì)比學(xué)習(xí)方法如moco和simclr不同的是， CLIP的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是文本-圖像對(duì)：一張圖像和它對(duì)應(yīng)的文本描述，這里希望通過(guò)對(duì)比學(xué)習(xí)， 模型能夠學(xué)習(xí)到文本-圖像對(duì)的匹配關(guān)系。 如下圖所示，CLIP包括兩個(gè)模型：
