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在致力于深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性。 在本篇文章中，我們講解深度學(xué)習(xí)可解釋性領(lǐng)域中的一個(gè)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(xué)習(xí)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(duì)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
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度學(xué)習(xí)的模型有很多，目前開(kāi)發(fā)者最常用的深度學(xué)習(xí)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(jī) (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(dòng)編碼器 (AutoEncoder)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
被當(dāng)作同一個(gè)組的告警進(jìn)行收斂。 間隔 告警規(guī)則啟動(dòng)的時(shí)間間隔，即啟動(dòng)收斂的時(shí)間間隔，目前支持的范圍是[5，30]分鐘。 收斂條件 配置當(dāng)前告警規(guī)則的收斂條件，滿足條件的告警會(huì)按照設(shè)置的收斂維度進(jìn)行收斂。 當(dāng)前支持通過(guò)告警類型、級(jí)別、告警詳情篩選需要收斂的告警。其中告警詳情可以填寫(xiě)
常見(jiàn)的模型壓縮方法有以下幾種： 模型蒸餾 Distillation，使用大模型的學(xué)到的知識(shí)訓(xùn)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，
型的深度學(xué)習(xí)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(duì)這些模型進(jìn)行描述。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 在無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練出現(xiàn)之前，訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常非常困難
隨著ChatGPT的推出，大模型迅速成為AI界熱點(diǎn)。大模型訓(xùn)練需要強(qiáng)大的算力支撐，涉及數(shù)據(jù)、模型、框架、算子、硬件等諸多環(huán)節(jié)。由于規(guī)模巨大，訓(xùn)練過(guò)程復(fù)雜，經(jīng)常出現(xiàn)loss不收斂的情況（模型精度問(wèn)題），主要表現(xiàn)為loss曲線起飛或者毛刺等，且模型的下游任務(wù)評(píng)測(cè)效果變差。影響大模型loss收斂的原因是多
模型管理 模型管理簡(jiǎn)介 創(chuàng)建模型 模型推理
教程總體簡(jiǎn)介：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、4.2 詞嵌入與NLP、學(xué)習(xí)目標(biāo)、4.3 seq2seq與Attention機(jī)制、總結(jié)、每日作業(yè)、5.1 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、高級(jí)主題、5.2 自動(dòng)編碼器、在職高新課-深度學(xué)習(xí)、要求、目標(biāo)、課程安排、環(huán)境要求、1.1 深度學(xué)習(xí)介紹、深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、1
”問(wèn)題，作者提出MetaHIN模型。MetaHIN在模型層面探索了元學(xué)習(xí)的能力，同時(shí)在數(shù)據(jù)層面研究了異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力。在MetaHIN中，作者提出使用多方面的語(yǔ)義上下文來(lái)增強(qiáng)每個(gè)用戶的任務(wù)，因此設(shè)計(jì)了一種新穎的語(yǔ)義增強(qiáng)型任務(wù)構(gòu)建器，用于在元學(xué)習(xí)場(chǎng)景中捕獲異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中的語(yǔ)義
很快被作為深度學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)工具應(yīng)用在了各種場(chǎng)合。BN**雖然好，但是也存在一些局限和問(wèn)題，諸如當(dāng)BatchSize太小時(shí)效果不佳、對(duì)RNN等**絡(luò)無(wú)法有效應(yīng)用BN等。針對(duì)BN的問(wèn)題，最近兩年又陸續(xù)有基于BN思想的很多改進(jìn)Normalization模型被提出。BN是深度學(xué)習(xí)進(jìn)展中里程
aggregating）是通過(guò)結(jié)合幾個(gè)模型降低泛化誤差的技術(shù)(Breiman, 1994)。主要想法是分別訓(xùn)練幾個(gè)不同的模型，然后讓所有模型表決測(cè)試樣例的輸出。這是機(jī)器學(xué)習(xí)中常規(guī)策略的一個(gè)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(xué)習(xí)模型的能力是訓(xùn)練數(shù)據(jù)、算法設(shè)計(jì)（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(xùn)練數(shù)據(jù)：能力的“原材料”• 作用：數(shù)據(jù)是模型學(xué)習(xí)的直接來(lái)源，決定了模型能學(xué)到什么。數(shù)據(jù)的質(zhì)量（標(biāo)注準(zhǔn)確性、噪聲）、多樣性（覆蓋場(chǎng)景）和規(guī)模直接影響模型的泛化能力。• 例
我參考了Model Arts的例子想要用MindSpore也實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別，根據(jù)腳本遷移了網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)最后是調(diào)通了，但是Loss不收斂，訓(xùn)練得到的模型推理結(jié)果比預(yù)期長(zhǎng)了一段。請(qǐng)問(wèn)有專家可以幫忙看看問(wèn)題出在哪里嗎？附加一些說(shuō)明，也許可以更好解決我遇到的問(wèn)題Model Arts上，是用兩
移動(dòng)端模型必須滿足模型尺寸小、計(jì)算復(fù)雜度低、電池耗電量低、下發(fā)更新部署靈活等條件。模型壓縮和加速是兩個(gè)不同的話題，有時(shí)候壓縮并不一定能帶來(lái)加速的效果，有時(shí)候又是相輔相成的。壓縮重點(diǎn)在于減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量，加速則側(cè)重在降低計(jì)算復(fù)雜度、提升并行能力等。模型壓縮和加速可以從多個(gè)角度來(lái)優(yōu)化?？傮w來(lái)看，個(gè)人認(rèn)為主要分為三個(gè)層次：1
Standard模型訓(xùn)練 ModelArts Standard模型訓(xùn)練提供容器化服務(wù)和計(jì)算資源管理能力，負(fù)責(zé)建立和管理機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練工作負(fù)載所需的基礎(chǔ)設(shè)施，減輕用戶的負(fù)擔(dān)，為用戶提供靈活、穩(wěn)定、易用和極致性能的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練環(huán)境。通過(guò)ModelArts Standard模型訓(xùn)練，用戶可以專注于開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練和微調(diào)模型。
Standard模型部署 ModelArts Standard提供模型、服務(wù)管理能力，支持多廠商多框架多功能的鏡像和模型統(tǒng)一納管。 通常AI模型部署和規(guī)模化落地非常復(fù)雜。 例如，智慧交通項(xiàng)目中，在獲得訓(xùn)練好的模型后，需要部署到云、邊、端多種場(chǎng)景。如果在端側(cè)部署，需要一次性部署到不
學(xué)習(xí)率過(guò)低，會(huì)導(dǎo)致?lián)p失下降非常緩慢，訓(xùn)練過(guò)程耗時(shí)較長(zhǎng)，模型可能陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題。 科學(xué)計(jì)算大模型的學(xué)習(xí)率調(diào)優(yōu)策略如下： 學(xué)習(xí)率太小時(shí)，損失曲線幾乎是一條水平線，下降非常緩慢，此時(shí)可以增大學(xué)習(xí)率，使用學(xué)習(xí)率預(yù)熱（Warm-up）的方法，在訓(xùn)練初期逐步增加學(xué)習(xí)率，避免初始階段學(xué)習(xí)率過(guò)小。 學(xué)習(xí)率太大時(shí)，損失曲線劇烈
收斂一致性可能解釋不了深度學(xué)習(xí)中的泛化現(xiàn)象推薦理由：為了探究深度學(xué)習(xí)泛化能力背后的原理，學(xué)術(shù)界提出了泛化邊界的概念，然后嘗試用「收斂一致性」理論推導(dǎo)、設(shè)計(jì)出了各種各樣的泛化邊界描述方法，似乎已經(jīng)取得了不少成果。但這篇論文中作者們通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，雖然其中的許多泛化邊界從數(shù)值角度看
深度學(xué)習(xí)源于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，可理解為深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)它可以獲得深層次的特征表示，免除人工選取特征的繁復(fù)冗雜和高維數(shù)據(jù)的維度災(zāi)難問(wèn)題。目前較為公認(rèn)的深度學(xué)習(xí)的基本模型包括： 基于受限玻爾茲曼機(jī)(Restricted Boltzmann Machine，RBM)的深度信念網(wǎng)絡(luò)(Deep
主導(dǎo)的過(guò)擬合。正則化的目標(biāo)是使模型從第三種情況轉(zhuǎn)化為第二種情況。在實(shí)踐中，過(guò)于復(fù)雜的模型族不一定包括目標(biāo)函數(shù)或真實(shí)數(shù)據(jù)生成過(guò)程，甚至也不包括近似過(guò)程。我們幾乎從未知曉真實(shí)數(shù)據(jù)的生成過(guò)程，所以我們永遠(yuǎn)不知道被估計(jì)的模型族是否包括生成過(guò)程。然而，深度學(xué)習(xí)算法的大多數(shù)應(yīng)用都是針對(duì)這樣的
