然而,目前大多数域泛化方法需要将不同领域的数据进行集中收集。然而在现实场景下,由于隐私性的考虑,数据常常是分布式收集的。因此我们需要考虑联邦域泛化(federated domain generalization, FedDG)方法。这里需要注意的是,传统的域泛化方法常常要求直接对齐表征或操作数据,这在联邦场景下是违反数据隐私性的。此外对于跨域的联邦学习,由于客户端异构的数据分布/领域漂移(如不同的
[TOC] ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/80824/202302/80824-20230201133344225-1260068838.png) ## 类的表示(Class) 第一层:显示类的名称,如果是抽象类,则就用斜体显示。 第二层:是类的
摘要:为了评价模型的泛化能力,即判断模型的好坏,我们需要用某个指标来衡量,有了评价指标,就可以对比不同模型的优劣,并通过这个指标来进一步调参优化模型。 本文分享自华为云社区《目标检测模型的评价指标详解及代码实现》,作者:嵌入式视觉。 前言 为了了解模型的泛化能力,即判断模型的好坏,我们需要用某个指标
自动信息抽取发展了几十年,虽然模型很多,但是泛化能力很难用满意来形容,直到LLM的诞生。虽然最终信息抽取质量部分还是需要专家审核,但是已经极大的提高了信息抽取的效率。因为传统方法需要大量时间来完成数据清洗、标注和训练,然后来实体抽取、实体属性抽取、实体关系抽取、事件抽取、实体链接和指代消解等等。现在
Set/Multiset 集合使用的是红黑树的平衡二叉检索树的数据结构,来组织泛化的元素数据,通常来说红黑树根节点每次只能衍生出两个子节点,左面的节点是小于根节点的数据集合,右面的节点是大于根节点的集合,通过这样的方式将数据组织成一颗看似像树一样的结构,而平衡一词的含义则是两边的子节点数量必须在小于等1的区间以内。Set集合天生去重,所有元素都会根据元素的键值自动的排序,并且Set元素在确定后无法
摘要:DSSM 用字向量作为输入既可以减少切词的依赖,又可以提高模型的泛化能力,因为每个汉字所能表达的语义是可以复用的。 本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-推荐系统[12]:经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比》,作者:汀丶。 1.DeepFM模型 1.1模型简
论文提出了一种可扩展的多数据集目标检测器(ScaleDet),可通过增加训练数据集来扩大其跨数据集的泛化能力。与现有的主要依靠手动重新标记或复杂的优化来统一跨数据集标签的多数据集学习器不同,论文引入简单且可扩展的公式来为多数据集训练产生语义统一的标签空间,通过视觉文本对齐进行训练,能够学习跨数据集的
经过这段时间无数次的探索、试错、实验,最终积累了非常多的训练经验,在不同IP角色的训练上实际上需要调试非常多的参数以及素材。本次成功完成了Joy的Lora模型,虽然在泛化以及场景上未来还有着很多的空间,但是本次的模型已经可以帮助完成大部分的运用场景,无论是设计师,还是产品,还是运营,还是研发,都可以...
1. AIGC的行业发展 AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)是利用人工智能技术来自动生成内容的一种新型内容创作方式。它基于生成对抗网络(GAN)、大型预训练模型等技术,通过对已有数据进行学习和模式识别,以适当的泛化能力生成
鸟叫声识别在鸟类保护中具有重要意义。通过适当的声音分类,研究可以自动预测该地区的生活质量。如今,深度学习模型被用于对鸟类声音数据进行高精度的分类。然而,现有的大多数鸟类声音识别模型的泛化能力较差,并且采用复杂的算法来提取鸟类声音特征。为了解决这些问题,本文构建了一个包含264种鸟类的大数据集,以增强
摘要:本文介绍大模型低参微调套件——MindSpore PET。 本文分享自华为云社区《大模型高效开发的秘密武器——大模型低参微调套件MindSpore PET篇》,作者:yd_280874276 。 人工智能进入“大模型时代”。大模型具备更强泛化能力,在各垂直领域落地时,只需要进行参数微调,就可以
泛型 集合(List,Set) Map 泛型 泛型的本质是参数化类型,即允许在编译时对集合进行类型检查,从而避免安全问题,提高代码的复用性 泛型的具体定义与作用 定义:泛型是一种在编译阶段进行类型检查的机制,它允许在类,方法,接口后通过<> 来声明类型参数.这些参数在编译时会被具体的类型替换.jav
泛型在 C# 中提供了更加灵活、安全和高效的编程方式,它可以提高代码的可重用性、可维护性和可扩展性,同时还能够减少错误并提高性能。这么好的东西必须得多安排安排!
Go语言中的泛型(Generics)是在 Go 1.18 版本中引入的一个重要特性,它允许你编写可重用的代码,而不需要为每种数据类型重复编写相同的逻辑。 泛型通过参数化类型(type parameters)来实现,使得函数、方法、接口和结构体可以与多种类型一起工作。 下面详细介绍Go语言中泛型的基本
目录C#泛型概述什么是泛型?泛型有什么用?基本语法1.泛型方法 Method2.泛型类 class GenericClass{}3.泛型接口 public interface GenericInterface{}4.泛型委托 public delegate void Generic
本篇文章深入探讨了Go语言的泛型特性,从其基础概念到高级用法,并通过实战示例展示了其在实际项目中的应用。 关注【TechLeadCloud】,分享互联网架构、云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资
Go语言的泛型是在Go 1.18版本中引入的一个新特性,它允许开发者编写可以处理不同数据类型的代码,而无需为每种数据类型都编写重复的代码。以下是关于Go语言泛型的一些关键点: 1. 泛型是通过在函数或类型定义中使用类型参数来实现的。类型参数可以被看作是一个特殊的类型,它可以在函数或类型定义中的任何位
本文是一个比较泛的分子体系控制器实现方案,因为MindSponge分子动力学模拟框架基于Python编程语言和MindSpore框架开发,因此在高度定制化的控制器实现上有先天的优势。我们可以在MindSponge中基于力对体系进行控制、基于坐标对体系进行控制,还能基于反应坐标对体系进行控制。
ChatGPT的泛用性极高,上知天文,下通地理,参考古今,博稽中外,几乎无所不知,无所不晓。但如果涉及垂直领域的专业知识点,ChatGPT难免也会有语焉不详,闪烁其词的毛病,本次我们将特定领域的学习材料“喂”给ChatGPT,让它“学习”后再来回答专业问题。 专业领域语料问题 所谓专业领域语料问题,
## 语言模型 语言模型泛指:大语言模型LLM、通用模型GLM。 语言模型也是知识库。基于语言模型下的实现,比如ChatGPT,BERT,ChatGLM等等,这类知识库就像是已经人为处理好、编排好、可直接使用的知识库。 ## 知识图谱 知识图谱的定义由Google公司在2012年提出,被界定为用来提