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訓(xùn)練Resnet，Vit，Cswin時(shí)，設(shè)置amp_level="O2"（半精度）時(shí)，cswin不收斂，vit，resnet收斂，而設(shè)置amp_level="O0"（全精度）時(shí)，三個(gè)模型都正常收斂。一致找不到原因？有誰知道可能的原因嗎？
一、問題描述 1.在進(jìn)行sam模型遷移到昇騰的時(shí)候存在精度問題，模型鏈接： https://github.com/facebookresearch/segment-anything 2 .兩臺(tái)機(jī)器上訓(xùn)練loss圖對(duì)比，發(fā)現(xiàn)從一開始訓(xùn)練的時(shí)候就出現(xiàn)了差別，從圖中對(duì)比看出來npu第一
可能會(huì)導(dǎo)致模型在訓(xùn)練過程中產(chǎn)生振蕩，無法收斂甚至錯(cuò)過最優(yōu)解；而學(xué)習(xí)率過小，則會(huì)使模型收斂速度過慢?？梢圆捎脛?dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率的策略，如學(xué)習(xí)率衰減。隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，逐漸降低學(xué)習(xí)率，這樣在訓(xùn)練初期可以利用較大的學(xué)習(xí)率快速接近最優(yōu)解，而在后期則通過較小的學(xué)習(xí)率來進(jìn)行精細(xì)調(diào)整，以達(dá)到更好的
【功能模塊】mindspore.ops.Dropout2D()【操作步驟&問題現(xiàn)象】使用mindspore.ops.Dropout2D()模型訓(xùn)練時(shí)loss值不下降（loss值一直保持和隨機(jī)初始化的結(jié)果接近），使用nn.Dropout()則正常下降【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內(nèi)容或者附件）
output 3. 跨模型共享知識(shí)：跨域遷移學(xué)習(xí) 跨模型共享知識(shí)是另一個(gè)加速收斂的有效策略。在許多應(yīng)用中，訓(xùn)練一個(gè)新的擴(kuò)散模型通常需要大量的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)集。但如果我們能夠?qū)⒁呀?jīng)訓(xùn)練好的模型（例如圖像生成模型）應(yīng)用到新的任務(wù)中，就能夠大幅加快模型的收斂速度，這種方法被稱為遷移學(xué)習(xí)。 在擴(kuò)散模型中應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)
第8層：FC-SoftmaxCaffe AlexNet實(shí)現(xiàn)模型結(jié)構(gòu)如下：模型創(chuàng)新點(diǎn)：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(gè)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
【功能模塊】1.0版本中，通過運(yùn)行官網(wǎng)的LeNet示例，發(fā)現(xiàn)將GRAPH_MODE更改為PYNATIVE_MODE之后，模型的loss不能正確下降，反而是維持在固定值上下波動(dòng)通過添加net.set_grad()也無濟(jì)于事【代碼】def conv(in_channels, out_channels
【功能模塊】【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、將原來的pytorch模型,重新用mindspore寫了一遍,最后兩個(gè)模型對(duì)比,結(jié)構(gòu),參數(shù),以及需要訓(xùn)練的參數(shù)個(gè)數(shù)都一模一樣,所設(shè)置的參數(shù),初始化都一樣 . 在pytorch上面可以很明顯看到Loss變化, 而mindspore上loss一直上下波動(dòng)(基本趨于穩(wěn)定)
所有程序在附件中上傳val Loss: -inf Acc: 0.3333epoch: 192 step: 2, loss is 6.687668epoch time: 315.700 ms, per step time: 157.850 msepoch: 199 step: 2,
據(jù)集的制作和訓(xùn)練，發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練幾輪后，完全沒有收斂的跡象。loss值基本不變。【解決過程】因?yàn)?span id="nd5p9hj" class='cur'>模型可以正常進(jìn)行訓(xùn)練，但是loss不收斂，所以對(duì)訓(xùn)練的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，發(fā)現(xiàn)依然沒有收斂的跡象。先排除訓(xùn)練腳本的錯(cuò)誤。因?yàn)槭褂眠@個(gè)腳本可以正常的產(chǎn)出模型，只是正確率基本為零。推測(cè)是數(shù)據(jù)集制作錯(cuò)誤
雖然modelarts能夠幫助我們?cè)诰€上完成深度學(xué)習(xí)的模型，但是訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型是怎么部署的
者目標(biāo)等），再到更高層的目標(biāo)、目標(biāo)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(xué)習(xí)借鑒的這個(gè)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(gè)編碼器層疊加而成，如多層感知機(jī)(multi-layer
目標(biāo)等），再到更高層的目標(biāo)、目標(biāo)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(xué)習(xí)借鑒的這個(gè)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(gè)編碼器層疊加而成，如多層感知機(jī)(multi-layer
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(xùn)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)。
decomposition）是解釋學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)算法的能力、數(shù)據(jù)的充分性以及學(xué)習(xí)任務(wù)本身的難度所共同決定的。 偏差：度量了學(xué)習(xí)算法的期望預(yù)測(cè)與真實(shí)結(jié)果的偏離程度，即刻畫了學(xué)習(xí)算法本身的擬合能力 方差：度量了同樣
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)
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(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
教程總體簡介：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
