目录 1 Co-teaching+ (ICML, 2019) 1.1 动机 1.2 贡献 1.3 实验分析 1.4 我的想法 2 MixUp (ICLR, 2018) 2.1 动机 2.2 贡献 2.3 实验分析 2.4 我的想法 3 MenterMix (ICML, 2020) 3.1 动机 3. ...
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2021-07-21 17:41:16
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最近在做试验中遇到了一些深度网络模型加载以及存储的问题，因此整理了一份比较全面的在 PyTorch 框架下有关模型的问题。首先咱们先定义一个网络来进行后续的分析： 1、本文通用的网络模型 import torch import torch.nn as nn ''' 定义网络中第一个网络模块 Net1 ...
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2021-07-01 17:35:47
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python将数据快速分成训练集和测试集 参考博客： python将一个文件夹下图片按比例分在两个文件夹下_qq_32039433的博客-CSDN博客 代码如下： 神经网络模型训练时得到的数据并没有分成测试集和训练集，所以需要自己按比例进行分割，如下是进行的按照3：7进行数据分割python代码。 ...
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2021-06-29 15:29:56
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基于序列到序列（seq2seq）的神经网络模型在开放领域对话生成的任务上经常会出现低丰富度（low-diversity）的问题，即生成的回复无趣且简单。因此，作者提出利用非对话的文本语料去提高对话模型的多样性。相比于传统的对话语料，非对话的文本语料不仅容易获得而且主题包罗万象，因此作者从论坛、书籍和 ...
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2021-06-09 10:39:45
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一、Kubernetes的网络模型和网络策略 PS ：K8S网络插件官方手册 https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/cluster-administration/networking/ 1.1、Kubernetes网络模型和CNI插件 在Kubernetes中 ...
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2021-05-24 13:15:06
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nn.Module 函数详解 nn.Module是所有网络模型结构的基类，无论是pytorch自带的模型，还是要自定义模型，都需要继承这个类。这个模块包含了很多子模块，如下所示，_parameters存放的是模型的参数，_buffers也存放的是模型的参数，但是是那些不需要更新的参数。带hook的都 ...
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2021-04-28 11:52:07
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摘要：介绍带噪学习领域前沿方法，解决不完美场景下的神经网络优化策略，旨在提升模型性能。 Introduction： 神经网络的成功建立在大量的干净数据和很深的网络模型基础上。但是在现实场景中数据和模型往往不会特别理想，比如数据层面有误标记的情况，像小狗被标注成狼，而且实际的业务场景讲究时效性，神经网 ...
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2021-04-15 11:59:55
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为了完成不同计算机或网络或架构之间的成功通信，国际标准化组织（ISO，1984）提出了OSI七层模型。 OSI（Open System Interconnect），即开放式系统互联。OSI网络模型分为七层：应用层，表示层，会话层，传输层，网络层，数据链路层，物理层。 应用层 应用层由网络应用程序使用 ...
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2021-04-01 13:48:59
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1、AlexNet AlexNet中的trick：AlexNet将CNN用到了更深更宽的网络中,其效果分类的精度更高相比于以前的LeNet,其中有一些trick是必须要知道的. ReLU的应用：AlexNet使用ReLU代替了Sigmoid，其能更快的训练，同时解决sigmoid在训练较深的网络中出 ...
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2021-01-30 11:48:39
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Linux内核将所有的外部设备都看做一个文件来操作，对一个文件的读写操作会调用内核提供的系统命令，返回一个FD（File Descriptor，文件描述符）。对一个socket的操作也是作为一个I/O操作来处理的，称为socketfd（socket描述符），它指向内核的一个结构体（文件路径、数据区等 ...
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2021-01-18 10:40:31
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