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
上述的两阶段现象广泛存在于不同结构的神经网络训练于不同任务上的不同数据集的训练过程中。我们在图像数据集(CIFAR-10数据集、MNIST数据集、CUB200-2011数据集(使用从图片中裁剪出来的鸟类图像)和Tiny-ImageNet数据集)上训练了VGG-11/13/16和AlexNet。我们在SST-2数据集上训练了用于情感语义分类...
像人类一样学习,基于信息瓶颈构建类脑算法新形态
信息瓶颈的理念在用于图像分类的小数据集Minst已经展示出其效力,达到了91%的准确度,而在包含更多图片和类型的大数据CIFAR-10上,该模型也取得了大约61%的准确率,如图3所示。尽管与传统方法存在差异,但这一成果验证了信息瓶颈原则在处理复杂数据中的应用潜力。??图3:在MNIST和CIFAR-10数据集上,研究者对反向传播和...
比Stable Diffusion便宜118倍!1890美元训出11.6亿参数高质量文...
作者还在大规模训练中添加了两个包含1500万个图像文本对的合成图像数据集:JourneyDB和DiffusionDB。对于小规模消融,研究人员通过从较大的COYO-700M数据集中对10个CIFAR-10类的图像进行二次采样,构建了一个名为cifar-captions的文本到图像数据集。评估使用DiT-Tiny/2模型和cifar-captions数据集(256×256分辨率)进行...
Variational Inference with Normalizing Flows 2015 全译
结果还包括哈密顿变分方法,但模型规范不同,因此提供了该方法在此数据集上可达到性能的指示。CIFAR-10自然图像数据集(Krizhevsky和Hinton,2010)包含50,000张训练图像和10,000张测试图像,这些图像是尺寸为3×32×32像素的RGB图像,我们从中提取了3×8×8的随机块。颜色级别被转换到[ε,1-ε]范围内,其...
ICLR 2024 | 鸡生蛋蛋生鸡?再论生成数据能否帮助模型训练
文中构造了四个不同规模的数据集:CIFAR-10、HalfCIFAR-10(CIFAR-10的一半)、CIFAR-10+10万张生成图片、CIFAR-10+100万张生成图片,通过改变randomresizedcrop(RRC)来反应不同的数据增广强度。下图4中表明最优数据增广强度随着数据规模的增大而减小(HalfCIFAR-10:0.02,CIFAR-10:0.08,CIFAR-10+0.1...
谷歌开源效率怪兽GPipe,速度提升25倍,CIFAR-10精度达到99%
目前我们已知ImageNet模型越好,迁移就越好(www.e993.com)2024年11月13日。Google在CIFAR10和CIFAR100数据集上进行了迁移学习实验,将最佳公布的CIFAR-10精度提高到99%,将CIFAR-100精度提高到91.3%。哪里能获取到GPipe?Github:httpsgithub/tensorflow/lingvo/blob/master/lingvo/core/gpipe.py...
有人声称“解决了”MNIST与CIFAR 10,实现了100%准确率
研究人员使用一个封闭式方程来计算可能的最佳比例因子。最终实现的分类结果在CPU上的执行速度比其他方法快几个数量级。作者报告了在AFHQ数据集、FourShapes、MNIST和CIFAR10的结果,在所有任务上都实现了100%的准确率。MNIST被认为是机器学习的HelloWorld,是大家入门时都会用到的数据集,其包含7...
探索神经网络规模下限,MNIST-1D数据集迈出了第一步
CIFAR-10数据集中的样本数是MNIST的4倍,但训练样本的总数量是一样的。CIFAR-10在区分MLP和CNN架构,以及各种CNN架构(如vanillaCNNs与ResNets)方面做得更好。FashionMNIST数据集与MNIST大小相同,但(区分)难度会更大一些。最后一个选择是Scikit-learn的数据集:有几十个选择,有些是人工合成的,有些是真实的。但要...
26秒单GPU训练CIFAR10,Jeff Dean也点赞的深度学习优化技巧
今日,一位名为DavidPage的myrtle.ai科学家和他的团队对ResNet训练进行了一系列改造,将在单GPU上训练CIFAR10数据集并达到94%准确率所需的时间减少到了26秒,比DAWNBench排行榜现在的第一名高了10秒以上。这一项目获得了JeffDean的点赞。myrtle.ai研究科学家DavidPage的推特...
Edgeboard试用 — 基于CIFAR10分类模型的移植
我们使用CIFAR10数据集。CIFAR10数据集包含60,000张32x32的彩色图片,10个类别,每个类包含6,000张。其中50,000张图片作为训练集,10000张作为验证集。!mkdir‐p/home/aistudio/.cache/paddle/dataset/cifar#wget将下载的文件存放到指定的文件夹下,同时重命名下载的文件,利用‐O!wget"httpai‐atest...