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數(shù)據(jù)量足夠，為什么盤古大模型微調(diào)效果仍然不好 這種情況可能是由于以下原因?qū)е碌?，建議您排查： 數(shù)據(jù)質(zhì)量：請檢查訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量，若訓練樣本和目標任務不一致或者分布差異較大、樣本中存在異常數(shù)據(jù)、樣本的多樣性較差，都將影響模型訓練的效果，建議提升您的數(shù)據(jù)質(zhì)量。 父主題： 大模型微調(diào)訓練類
非常大的數(shù)據(jù)集，正則化帶來的泛化誤差減少得很小。在這些情況下，使用Dropout和更大模型的計算代價可能超過正則化帶來的好處。只有極少的訓練樣本可用時，Dropout不會很有效。在只有不到 5000 的樣本的Alternative Splicing數(shù)據(jù)集上 (Xiong et al
教程全知識點簡介：1.深度學習課程概述包括深度學習與機器學習區(qū)別、深度學習應用場景、深度學習框架介紹、項目演示、開發(fā)環(huán)境搭建（pycharm安裝）。2. TensorFlow基礎(chǔ)涵蓋TF數(shù)據(jù)流圖、TensorFlow實現(xiàn)加法運算、圖與TensorBoard（圖結(jié)構(gòu)、圖相關(guān)操作、默
310具有16TOPS INT8的算力，而ResNet50模型的計算量是3.8GFPOS，所以這個FPS結(jié)果并不是很好，是不是Atlas 200 DK提供的帶寬有限導致FPS指標無法達到更好？ Atlas 200 DK能提供多大的帶寬呢？還是因為只使用了ascend 310中的一個AI core
部分原因是邊界太松，另一部分原因是很難確定深度學習算法的容量。確定深度學習模型容量的問題特別困難是由于有效容量受限于優(yōu)化算法的能力。對于深度學習中的一般非凸優(yōu)化問題，我們只有很少的理論分析。我們必須記住雖然更簡單的函數(shù)更可能泛化（訓練誤差和測試誤差的差距小），但我們?nèi)匀恍枰x擇一
并使計算機比以往任何時候都更加智能。借助深度學習，我們可以制造出具有自動駕駛能力的汽車和能夠理解人類語音的電話。由于深度學習的出現(xiàn)，機器翻譯、人臉識別、預測分析、機器作曲以及無數(shù)的人工智能任務都成為可能，或相比以往有了顯著改進。雖然深度學習背后的數(shù)學概念幾十年前便提出，但致力于創(chuàng)
背景對理解深度學習是有用的，深度學習經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮：20世紀40年代到60年代深度學習的雛形出現(xiàn)在控制論（cybernetics）中，20世紀80年代到90年代深度學習表現(xiàn)為聯(lián)結(jié)主義（connectionism），直到2006年，才真正以深度學習之名復興，深度學習是支撐人工智
使用深度學習方法處理計算機視覺問題的過程類似于人類的學習過程：我們搭建的深度學習模型通過對現(xiàn)有圖片的不斷學**結(jié)出各類圖片的特征，最后輸出一個理想的模型，該模型能夠準確預測新圖片所屬的類別。圖1-2展示了兩個不同的學習過程，上半部分是通過使用深度學習模型解決圖片分類問題，下半部分
為偏好更簡單或更光滑的模型。對貝葉斯方法的批判認為先驗是人為主觀判斷影響預測的來源。當訓練數(shù)據(jù)很有限時，貝葉斯方法通常泛化得更好，但是當訓練樣本數(shù)目很大時，通常會有很高的計算代價。
正變得越來越流行，因為它可以很好地處理帶有少量標記數(shù)據(jù)的監(jiān)督問題。例如，一個設(shè)計良好的半監(jiān)督生成對抗網(wǎng)絡(luò)在MNIST數(shù)據(jù)集上僅使用25個訓練樣本，其準確率達到90%以上。半監(jiān)督學習是針對具有大量未標記樣本和少量標記樣本的數(shù)據(jù)集而設(shè)計的。傳統(tǒng)上，監(jiān)督學習使用標記的數(shù)據(jù)集，而非監(jiān)督學
深度學習是機器學習的一種，而機器學習是實現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學習結(jié)構(gòu)。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。研究深度學習的動機在于建立模擬人腦進行分析學
字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學習是一個復雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關(guān)技術(shù)。深度學習在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術(shù)，以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類
什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 我們常常用深度學習這個術(shù)語來指訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程。有時它指的是特別大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練。那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)究竟是什么呢？在這個文章中，我會說一些直觀的基礎(chǔ)知識。讓我們從一個房價預測的例子開始說起。 假設(shè)你有一個數(shù)據(jù)集，它包含了六棟房子的信息。所以，你
Problem Description 時間過的好快，一個學期就這么的過去了，xhd在傻傻的看著表，出于對數(shù)據(jù)的渴望，突然他想知道這個表的時針和分針的夾角是多少?，F(xiàn)在xhd知道的只有時間，請你幫他算出這個夾角。 注：夾角的范圍[0，180]，時針和分針的轉(zhuǎn)動是連續(xù)而不是離散的。
Web開啟服務、TensorFlow Client對接模型服務、Web Server開啟、項目總結(jié)、模型導出與部署、深度學習課程、1.1 深度學習與機器學習的區(qū)別、深度學習的應用場景、1.2 深度學習框架介紹、深度學習介紹、2.1 TF數(shù)據(jù)流圖、TensorFlow介紹、2.2 圖與TensorBoard、2
不斷發(fā)展和進步，深度學習逐漸被應用于企業(yè)界，并取得了顯著的成功和商業(yè)價值。從2012年開始，深度學習在企業(yè)界的應用開始加速發(fā)展。許多大型科技公司開始將深度學習應用于語音識別、圖像分類、自然語言處理等領(lǐng)域，并取得了突破性的進展。這些成功的應用案例進一步推動了深度學習在企業(yè)界的發(fā)展，
數(shù)值（假設(shè)有可能確定真實參數(shù)），而不是函數(shù)值。一種度量我們和真實參數(shù)相差多少的方法是計算均方誤差期望，即計算m 個從數(shù)據(jù)生成分布中出來的訓練樣本上的估計參數(shù)和真實參數(shù)之間差值的平方。有參均方誤差估計隨著m 的增加而減少，當m 較大時，Cramér-Rao 下界(Rao, 1945;
失函數(shù)來度量訓練樣本的輸出損失，接著對這個損失函數(shù)進行優(yōu)化求最小化的極值，大家是不是對這個并不陌生？！對DNN的損失函數(shù)用梯度下降法進行迭代優(yōu)化求極小值的過程就是反向傳播算法。在進行DNN反向傳播算法前，需要選擇一個損失函數(shù)，來度量訓練樣本計算出的輸出和真實的訓練樣本輸出之間的損
能夠選擇一個函數(shù)來擴展到訓練集上沒有的點。萬能近似定理說明了，存在一個足夠大的網(wǎng)絡(luò)能夠達到我們所希望的任意精度，但是定理并沒有說這個網(wǎng)絡(luò)有多大。Barron (1993) 提供了單層網(wǎng)絡(luò)近似一大類函數(shù)所需大小的一些界。不幸的是，在最壞情況下，可能需要指數(shù)數(shù)量的隱藏單元（可能一個隱
在許多情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在獨立同分布的測試集上進行評估已經(jīng)達到了人類表現(xiàn)。因此，我們自然要懷疑這些模型在這些任務上是否獲得了真正的人類層次的理解。為了探索網(wǎng)絡(luò)對底層任務的理解層次，我們可以探索這個模型錯誤分類的例子。 Szegedy et al. (2014b) 發(fā)現(xiàn)，在精度達到人
