最顶尖的大语言模型人才,只关心这10个挑战
例如,可以将一个3x3的张量分解为一个3x1的张量和一个1x3的张量的乘积,从而不再有9个参数,而只有6个参数。4.剪枝:指通过去除模型中对整体性能贡献较小的权重或连接来减小模型的大小。这四种技术至今仍然流行。Alpaca是通过知识蒸馏进行训练的,QLoRA则采用了低秩分解和量化的组合方式。05、设计新的模型架构自...
致命幻觉问题、开发GPU替代品,大模型还面临这10大挑战
例如用户可以将3x3张量分解为3x1和1x3张量的乘积,这样只有6个参数,而不是9个;剪枝。以上这四种方法仍然很流行,例如用知识蒸馏训练Alpaca,QLoRA将低秩分解和量化结合起来。5.设计一种新的模型架构自2012年AlexNet发布以来,包括LSTM、seq2seq在内的许多架构开始变得流行,然后又变得过...
3*3卷积+1*3卷积+3*1卷积=白给的精度提升
更正式地,我们让表示第i个3x3卷积层的第j个核,L代表3x3卷积层的个数,max和abs代表逐像素的求最大值和取绝对值操作,所以平均核矩阵可以计算为:其中,我们在Figure6(a)和Figure6(b)上给出了经过正常训练的ResNet56和融合了ACNet的A值。某个网格的数值和颜色表示该参数在所有位置上平均重要性。从Figure5(a)...
可分离卷积基本介绍
最常见的情况是将3x3的卷积核划分为3x1和1x3的卷积核,如下所示:图1:在空间上分离3x3内核现在,我们不是用9次乘法进行一次卷积,而是进行两次卷积,每次3次乘法(总共6次),以达到相同的效果。乘法较少,计算复杂性下降,网络运行速度更快。图2:简单且空间可分离的卷积最著名的可在空间上分离的卷积是用于边缘...
【连载18】GoogLeNetInceptionV3
before_conv3_3x3=Conv2D(name="before_conv3_3x3/1",filters=64//filter_control,kernel_size=(3,3),strides=(1,1),kernel_initializer='he_normal',activation='relu',padding='same',kernel_regularizer=l1_l2(0.00001))(before_conv2_3x3)...
万字长文带你看尽深度学习中的各种卷积网络(下篇)
在卷积中,3x3卷积核可以直接对图像进行卷积操作(www.e993.com)2024年9月11日。在空间可分离卷积中,首先由3x1卷积核对图像进行卷积,之后再应用1x3卷积核。在执行相同的操作中,这就要求6个而不是9个参数了。此外,比起卷积,空间可分离卷积要执行的矩阵乘法运算也更少。举一个具体的案例,在卷积核为3x3的5x5图像上做卷积,...
一文读懂物体分类AI算法
3.conv3-relu3:第三层的输入为第二层的输出,也就是13x13x128的像素矩阵。先经过卷积核大小为3x3x192的卷积运算,步长为1。然后就是relu非线性激活。注意这一层没有max-pooling和LRN。第三层运算后为两组13x13x1924.conv4-relu4:第四层先经过卷积核大小为3x3,步长为1的卷积运算,然后经过relu非线...
MATLAB的Cell数组操作
将元胞数组转换为普通的矩阵iscell判断输入是否为元胞数组例3-28cellfun函数使用示例。>>clear>>a={20,'matlab',3-7i;ones(2,3),1:3,0}a=[20]'matlab'[3.0000-7.0000i][2x3double][1x3double][0]