谢赛宁新作:表征学习有多重要?一个操作刷新SOTA,DiT训练速度暴涨...
当使用自监督学习训练视觉编码器时,我们知道一个事实,使用具有重建损失(reconstructionloss)的解码器的效果远远不如具有特征预测损失(featurepredictionloss)和崩溃预防机制的联合嵌入架构。这篇来自纽约大学谢赛宁团队的论文表明,即使只对生成像素感兴趣(例如,使用扩散Transformer生成漂亮的图片),包含特征预测损失也是值...
NeurIPS 2024 | 自监督湍流分析,减少99%标注数据需求
同时,该方法自然支持测试时优化,利用动态测速增强器(DVE)模块,实现了强大的跨领域鲁棒性:仅在物理合成数据上训练,即可泛化到真实世界数据上。论文题目:Dual-frameFluidMotionEstimationwithTest-timeOptimizationandZero-divergenceLoss论文链接:httpsarxiv/abs/2410.11934代码链接:httpsgi...
清华、智谱AI团队:Loss才是涌现的关键,而非模型参数|论文分享
这表明,模型在下游任务上的性能在很大程度上与预训练损失相关,而与模型大小无关。我们发现不管是在中文,还是英文任务中,overalltrainingloss都是一个较好的指标。这说明,在多语言预训练中,英文和中文tokens的学习动态可能非常相似。3.Tokensvs性能为了探究训练tokens量与模型性能之间的关系,我们用不...
Skeleton Recall Loss 分割领域的新突破:极大的减少了资源消耗...
SkeletonRecallLoss在多类分割方面表现出色,并且优于clDiceLoss,clDiceLoss由于高内存使用量(注意下面显示的out-memory错误)和随着类数量的增加而增加的训练时间而变得不可行的。可以充分的显示SkeletonRecallLoss具有内存效率,可以最大限度地减少了训练时间,无缝集成到2D和3D分割的各种架构中,并且支持多类标...
从零开始,用英伟达T4、A10训练小型文生视频模型,几小时搞定
GAN由两个深度神经网络组成:生成器和判别器。这两个网络在对抗设置中一起训练,其中一个网络生成新数据,另一个网络评估数据是真是假。GAN训练示例让我们以图像到图像的转换为例,解释一下GAN模型,重点是修改人脸。1.输入图像:输入图像是一张真实的人脸图像。
可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案
图1:两阶段现象的示意图(www.e993.com)2024年11月3日。在第一阶段,神经网络逐渐消除中高阶交互,学习低阶交互;在第二阶段,神经网络逐渐建模阶数不断增大的交互。当神经网络训练过程中测试损失和训练损失之间的lossgap开始增大时,神经网络恰好也进入训练的第二阶段。我们希望在等效交互框架里提出新的理论,精确预测出神经网络每一个时间点上神...
UCL博士生创业一年,造出最强AI「ML工程师」
简单来说,AIFunction范式就是将大问题拆分成一个个具体指令(「函数」),再用算法将它们串起来。「在这种范式下,每次喂给大模型(如o1-preview)的问题,会跟大模型接受强化学习训练时做过的数理化题目比较像。」他解释说。换句话说,这种范式创造了一个与大模型训练过程更为一致的问题解决环境,这种一致性使得...
NeurIPS 2024 | FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型TopoFR
训练基于卷积神经网络的人脸识别模型的损失函数主要分为以下两种类型:(1)基于Metric的损失函数,例如Tripletloss,Tupletloss以及Centerloss。(2)基于Margin的损失函数,例如ArcFace,CosFace,CurricularFace与AdaFace。相比于基于Metric的损失函数,基于Margin的损失函数能够鼓励模型执行更加高效...
华泰金工 | SAM:提升AI量化模型的泛化性能
对训练轨迹上的所有权重向量运用主成分分析,从中提取出两个主成分向量,分别作为二维图像的两个轴方向;生成一组二维离散点阵作为图像每个像素点的坐标,并对每个坐标点对应的神经网络权重在给定数据集上使用全部样本进行一次推理,计算损失函数值,作为该点的像素值。该步骤完成后即可绘制出一张二维的损失函数地形图像;...
观察AI模型的隐空间状态,探索潜在因子
就如同观察到一位华丽盛装的小孩X,经由Encoder层过滤(卸妆)分析,得出其母体(Population)平均值和标准偏差,其代表所属家庭(概率分布)。然后从家庭里随机抽样一位(素妆)小孩Z。再经由Decoder层生成(化妆)之后,得出^x,比较看看^x与x的误差值(Loss)。一直持续训练,来降低误差值。