何恺明新作再战生成:入职MIT后首次带队,IOI金牌得主邓明扬参与

与其他领先模型一比也毫不逊色,小模型都能做到1.98的FID分数,大模型更是创下了1.55的SOTA。而且它生成256x256图像速度也很快,不到0.3秒一张。这得益于自回归生成本来就很快,比扩散模型少采样很多步,再加上去噪网络又很小。最后总结一下,这项工作通过自回归建模token间的相关性,再搭配扩散过程对每个token的分布...

5G手机散热需求升级:石墨导热材料市场方兴未艾

5G仍将处于初步建设阶段,2019年5G手机渗透率预计在0.3%左右。根据3G及4G的发展估算,5G的普及将耗时5年以上,相关产业则会在曲折中缓慢发展。到2025年,5G手机渗透率有望突破90%。ForecastofSmartphoneSalesand5GSmartphonePenetration5G手机的散热需求远超4G手机,对导热材料的要求也更高。为了提升散热效果,...

使用PyTorch实现L1, L2和Elastic Net正则化

current_loss=0.0#Processiscomplete.print('Trainingprocesshasfinished.')我们在本身的一个简单的MLP中增加了一个compute_l1_loss方法,在我们计算完基本的损失后,还会计算模型参数的L1损失,然后与基本损失相加,最后使用这个最终损失来进行反向传播。L2正则化也很容易。我们不取权重值的绝对值,而是...

MiniCPM:揭示端侧大语言模型的无限潜力|拟合|模态|预训练|调度器|...

因此我们在0.04B,0.1B,0.3B,0.5B上分别做了6组学习率实验,我们发现虽然模型大小扩大了10倍,但是最优学习率偏移并不明显,均在0.01左右,我们在2.1B的规模上进行了简单验证,发现在0.01的学习率确实能取得最低的Loss。

旷视研究院提出Circle Loss,统一优化视角,革新深度特征学习范式

可以看到，在上述三个任务中，CircleLoss都表现出非常强的竞争力。在人脸上，采用分类模式，CircleLoss超过了该领域先前的最好方法（如AM-Softmax，ArcFace）；在细粒度检索中，采用样本对学习方式，CircleLoss又媲美了该领域先前的最高方法（如Multi-Simi）。值得一提的是，以往这两种范式下的损失函数...

中金:拜登资本利得税影响解析 会动谁的奶酪?0.3%的人群和主动基金...

但由于此次上调税率门槛高(100万美元以上),故实际受影响人群只占0.3%(www.e993.com)2024年11月8日。不过,由于财富分布不均,极少人持长期资本利得却占60%(5800亿美元),因此CFRB测算提高税率可以每年贡献400亿美元财政收入。这一变化,有可能会促使部分高收入人群将更多投资放入不受资本利得税影响的IRA账户,但这一部分每年有缴纳上限,因此实际抵消...

Pytorch 0.3.0 发布,实现多方面提速,增加对ONNX支持

loss=-m.log_prob(action)*rewardloss.backward()新的功能1、目前,有些损失函数能直接计算mini-batch中每个sample的损失值。2、构建了一个in-builtProfiler,能对模型进行瓶颈分析,这个Profiler同时支持CPU和CUDA模型。更多信息可以参见httppytorch/docs/0.3.0/autograd.html#...

蜗牛游戏宣布2023年第四季度及全年财报业绩

加州卡尔弗城2024年4月2日/美通社/--Snail,Inc.(纳斯达克股票代码:SNAL)(以下简称"蜗牛"或"公司")是一家领先的全球独立开发商和发行商,专注于互动数字娱乐,今日宣布截至2023年12月31日的第四季度和全年的财务业绩。蜗牛游戏首席执行官JimTsai评论道:"过去的一年对于蜗牛游戏来说充满了令人激动的里程...

360数科夺得OCR国际技术竞赛冠军,商超小票文本行识别如何做到最佳?

2.2.3loss选择针对文本识别任务形近字很难识别出来的问题,如"0"和"O"。我们采取了CenterLoss[18],该损失函数可通过缩小各分类编码与其所属类别中心的距离以更好地对相似的类别作出区分。使用CenterLoss后,模型F1score提升0.6%。

YOLO内卷时期该如何选模型?

虽然有实验证明大模型小模型用哪个好,但是这样的设置每个模型单独调优就只为了争0.几的mAP也位面太麻烦了,而且只是COCO数据集的mAP,模型原模原样重训两遍0.3以内的mAP波动都还算正常的。自监督蒸馏是一个v6的特色,涨点很多如下表,之前yolov7的1280P6大尺度模型也使用了辅助头蒸馏,...