啥是卷积核?动画演示|向量|转置|输入层|大语言模型_网易订阅

这样,3x1的kennel首先与图像进行卷积,然后应用1x3的kennel。在执行相同操作时,可以减少参数数量。所以,空间可分离卷积节省了成本,但是一般不使用它做训练,而深度可分离卷积是更常见的形式。深度可分离卷积包括两个步骤:深度卷积和1*1卷积.下面是一个深度可分离卷积的例子:对于形状是7*7*3的输入层,有3个通道。

经典神经网络 | 从Inception v1到Inception v4全解析

最左侧前一版Inception模块中的5×5卷积变成了两个3×3卷积的堆叠。将n*n的卷积核尺寸分解为1×n和n×1两个卷积。例如,一个3×3的卷积等价于首先执行一个1×3的卷积再执行一个3×1的卷积。这样同样可以只使用约(1x3+3x1)/(3x3)=67%的计算开销。下图是此替换的有...

3*3卷积+1*3卷积+3*1卷积=白给的精度提升

其中是一个矩阵,和是具有兼容尺寸的两个2D核,是在对应位置的求和操作。注意可能会被裁剪或者执行Padding操作。这里,“兼容”意味着我们可以把较小的内核“修补”到较大的内核上。在形式下,p层和q的下面这种转换是可行的:例如,3x1和1x3是和3x3兼容的。通过研究滑动窗口形式的卷积计算,可以很容易地验证这一点,如...

从Inception v1到Inception-ResNet,一文概览Inception家族的...

例如,一个3×3的卷积等价于首先执行一个1×3的卷积再执行一个3×1的卷积。他们还发现这种方法在成本上要比单个3×3的卷积降低33%,这一结构如下图所示:此处如果n=3,则与上一张图像一致。最左侧的5x5卷积可被表示为两个3x3卷积,它们又可以被表示为1x3和3x1卷积。(图源:https:...

致命幻觉问题、开发GPU替代品,大模型还面临这10大挑战

知识蒸馏:一种训练小模型(学生)模仿较大模型或模型集合(教师)的方法;低秩分解:关键思想是用低维张量替换高维张量以减少参数数量。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...

最顶尖的大语言模型人才,只关心这10个挑战

2.知识蒸馏:即训练出一个小模型(学生模型),它能够模仿一个更大的模型或模型集合(教师模型)(www.e993.com)2024年11月4日。3.低秩分解:它的关键思想是使用低维张量来替代高维张量,以减少参数的数量。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。

可分离卷积基本介绍

空间可分离卷积简单地将卷积核划分为两个较小的卷积核。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。

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SVM两个地方有距离的概念:其一,在求超平面参数的时候有距离的概念,其表现为在与超平面一定距离内的点着重关注,而其他的一切点都不再关注。被关注的点称之为“支撑向量”。其二,预测新样本的时候,和LR一样,距离代表置信度。逻辑回归只能解决二分类问题,多分类用softmax。相关参考链接...