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項目實習生 深度學習模型優(yōu)化 深度學習模型優(yōu)化 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點： 深圳 深度學習模型優(yōu)化 人工智能 深圳 項目簡介 為AI類應(yīng)用深度學習模型研發(fā)優(yōu)化技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計，NAS搜索算法，訓練算法優(yōu)化，AI模型編譯優(yōu)化等。 崗位職責 負責調(diào)研深度學習模型優(yōu)化技術(shù)業(yè)
可能會導致模型在訓練過程中產(chǎn)生振蕩，無法收斂甚至錯過最優(yōu)解；而學習率過小，則會使模型收斂速度過慢。可以采用動態(tài)調(diào)整學習率的策略，如學習率衰減。隨著訓練的進行，逐漸降低學習率，這樣在訓練初期可以利用較大的學習率快速接近最優(yōu)解，而在后期則通過較小的學習率來進行精細調(diào)整，以達到更好的
或者學習率設(shè)置的過大，使得模型在最優(yōu)解附近震蕩，甚至跳過最優(yōu)解，導致無法收斂。您可以嘗試提升數(shù)據(jù)質(zhì)量或者減小學習率的方式來解決。 圖3 異常的Loss曲線：上升 Loss曲線平緩，保持高位：Loss保持平緩且保持高位不下降的原因可能是由于目標任務(wù)的難度較大，或者模型的學習率設(shè)置
在致力于深度學習模型的可解釋性。 在本篇文章中，我們講解深度學習可解釋性領(lǐng)域中的一個重要方向，模型可視化分析。 1 為什么要研究模型可視化 深度學習模型在很多領(lǐng)域中都得到了廣泛應(yīng)用，但是其可解釋性相關(guān)的研究并未完全完善。對于一些敏感領(lǐng)域，如金融行業(yè)，我們不僅需要可靠的模型，還需要
aggregating）是通過結(jié)合幾個模型降低泛化誤差的技術(shù)(Breiman, 1994)。主要想法是分別訓練幾個不同的模型，然后讓所有模型表決測試樣例的輸出。這是機器學習中常規(guī)策略的一個例子，被稱為模型平均（model averaging）。采用這種策略的技術(shù)被稱為集成方法。模型平均（model
深度學習模型的能力是訓練數(shù)據(jù)、算法設(shè)計（模型架構(gòu)）和算力三者共同作用的結(jié)果，各自的作用不同，且相互依賴。1. 訓練數(shù)據(jù)：能力的“原材料”• 作用：數(shù)據(jù)是模型學習的直接來源，決定了模型能學到什么。數(shù)據(jù)的質(zhì)量（標注準確性、噪聲）、多樣性（覆蓋場景）和規(guī)模直接影響模型的泛化能力。• 例
者目標等），再到更高層的目標、目標的行為等，即底層特征組合成了高層特征，由低到高的特征表示越來越抽象。深度學習借鑒的這個過程就是建模的過程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類，前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多個編碼器層疊加而成，如多層感知機(multi-layer
型的深度學習模型有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( convolutional neural network)、DBN和堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)(stacked auto-encoder network)模型等，下面對這些模型進行描述。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 在無監(jiān)督預訓練出現(xiàn)之前，訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常非常困難
目標等），再到更高層的目標、目標的行為等，即底層特征組合成了高層特征，由低到高的特征表示越來越抽象。深度學習借鑒的這個過程就是建模的過程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類：1.前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多個編碼器層疊加而成，如多層感知機(multi-layer
第8層：FC-SoftmaxCaffe AlexNet實現(xiàn)模型結(jié)構(gòu)如下：模型創(chuàng)新點：1. 使用新的激活函數(shù)Relu在Relu被使用之前，廣泛使用的激活函數(shù)是tanh,sigmodtanh:sigmod:（為什么要使用Relu）tanh sigmod這兩個激活函數(shù)的問題：存在梯度彌散，模型收斂較慢的問題，且無法表征非
雖然modelarts能夠幫助我們在線上完成深度學習的模型，但是訓練好的深度學習模型是怎么部署的
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度學習的模型有很多，目前開發(fā)者最常用的深度學習模型與架構(gòu)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)、深度置信網(wǎng)絡(luò) (DBN)、受限玻爾茲曼機 (RBM)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN & LSTM & GRU)、遞歸張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNTN)、自動編碼器 (AutoEncoder)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)
開發(fā)深度學習模型 創(chuàng)建和訓練模型 使用如下命令創(chuàng)建并訓練模型： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # create model model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28
很快被作為深度學習的標準工具應(yīng)用在了各種場合。BN**雖然好，但是也存在一些局限和問題，諸如當BatchSize太小時效果不佳、對RNN等**絡(luò)無法有效應(yīng)用BN等。針對BN的問題，最近兩年又陸續(xù)有基于BN思想的很多改進Normalization模型被提出。BN是深度學習進展中里程
長短期記憶（Long short-term memory, LSTM）是一種特殊的RNN，主要是為了解決長序列訓練過程中的梯度消失和梯度爆炸問題。簡單來說，就是相比普通的RNN，LSTM能夠在更長的序列中有更好的表現(xiàn)。
常見的模型壓縮方法有以下幾種： 模型蒸餾 Distillation，使用大模型的學到的知識訓練小模型，從而讓小模型具有大模型的泛化能力 量化 Quantization，降低大模型的精度，減小模型 剪枝 Pruning，去掉模型中作用比較小的連接 參數(shù)共享，
decomposition）是解釋學習算法泛化性能的一種重要工具。 泛化誤差可分解為偏差、方差與噪聲，泛化性能是由學習算法的能力、數(shù)據(jù)的充分性以及學習任務(wù)本身的難度所共同決定的。 偏差：度量了學習算法的期望預測與真實結(jié)果的偏離程度，即刻畫了學習算法本身的擬合能力 方差：度量了同樣
Standard模型訓練 ModelArts Standard模型訓練提供容器化服務(wù)和計算資源管理能力，負責建立和管理機器學習訓練工作負載所需的基礎(chǔ)設(shè)施，減輕用戶的負擔，為用戶提供靈活、穩(wěn)定、易用和極致性能的深度學習訓練環(huán)境。通過ModelArts Standard模型訓練，用戶可以專注于開發(fā)、訓練和微調(diào)模型。
”問題，作者提出MetaHIN模型。MetaHIN在模型層面探索了元學習的能力，同時在數(shù)據(jù)層面研究了異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)的表達能力。在MetaHIN中，作者提出使用多方面的語義上下文來增強每個用戶的任務(wù)，因此設(shè)計了一種新穎的語義增強型任務(wù)構(gòu)建器，用于在元學習場景中捕獲異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中的語義
通過HiLens平臺部署到設(shè)備上運行和管理。 開發(fā)流程 數(shù)據(jù)預處理和模型訓練 用戶在華為云ModelArts平臺或線下，進行數(shù)據(jù)預處理、算法開發(fā)和模型訓練，得到模型后，根據(jù)需要部署的設(shè)備芯片類型，完成對應(yīng)的模型轉(zhuǎn)換。 AI應(yīng)用開發(fā) 開發(fā)者可以選擇基于ModelBox框架進行推理階
