为什么在最后一批中准确率下降了？_为什么验证准确率不能以正常的方式在历次中增加？_为什么我在keras 3d CNN中的准确率总是0？ - 腾讯云开发者社区

本文是《23种设计模式在王者荣耀中的应用》专栏的最后一期。主要内容一个是对过去做一总结，另一个是对前几期相关知识中未涉及的内容在本文做一补充。...文章链接：在王者荣耀角度下分析面向对象程序设计B中23种设计模式之中介者模式 2.2.6 备忘录模式备忘录模式在不破坏封装性的前提下，捕获一个对象的内部状态，并在该对象之外保存这个状态...文章链接：在王者荣耀角度下分析面向对象程序设计B中23种设计模式之策略模式 2.2.10 模板方法模式模板方法模式定义一个操作中算法的骨架，而将一些步骤延迟到子类中。...文章链接：在王者荣耀角度下分析面向对象程序设计B中23种设计模式之模板方法模式 2.2.11 访问者模式访问者模式表示一个作用于某对象结构中的各个元素的操作。...文章链接：在王者荣耀角度下分析面向对象程序设计B中23种设计模式之享元模式 2.3.5 外观模式外观模式为系统中的一组接口提供一个一致的界面，Facade模式定义了一个高层接口

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“猜画小歌”的一些细节和思考

Quickdraw的CNN-RNN模型 "猜画小歌"用到的quickdraw模型本质上是一个分类模型，输入是笔画的点的坐标信息和每笔起始的标识信息，应用几个级联的一维卷积，再使用 BiLSTM 层并对结果进行求和，最后使用...整个网络比较简单，而且用其默认的参数最终的模型准确率在75%，如下图，不算是一个要求较高的场景，效果已经足够好。这里分享笔者注意到的有几个有意思的小细节（高手轻拍）。...类似于输入层BN的作用，将数据的分布由原来激活函数的收敛区调整到梯度较大的区域只关心画的笔画走势，而不关心画的大小，也就是说画一个大圆和画一个小圆在输入数据层面没有太大区别 为什么差值处理？...线性激活改为relu，准确率降了点，为73% 线性激活改为relu+加上pooling层（size=4，strides=4），准确率又降了点，为70% 为什么线性激活和去掉pooling层效果提升2-3...最近看到了一片研究这份简笔画数据中不同国家的人的绘画顺序与其国家文字的关系的文章，而且时序分类模型在异常分析、手写体识别、语音识别、文本分类等领域有大量的研究和进展。

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ChatGPT编程准确率暴降13%！UIUC&南大新基准让AI代码现原形了

EvalPlus会将代码需求描述改得更精确，在约束输入条件的同时，补充自然语言问题描述，以提高对模型输出的精确度要求。这里，论文选择了HUMANEVAL数据集作为示范。...那么，在这套“新考题”下，大语言模型们的准确率实际上要打几折？ LLM代码准确率平均降低15% 作者们测试了当前比较受欢迎的10种代码生成AI。...从表格中来看，经过严格测试后，这群AI的生成准确率都有所下降：这里会通过一种名叫pass@k的方法评估准确率，其中k是允许大模型给问题生成的程序数量，n是用于测试的输入数量，c是正确的输入数量：...根据新的这套评估标准，大模型们的准确率平均下降了15%，其中比较广泛研究的CODEGEN-16B更是下降了超过18%。...至于ChatGPT和GPT-4生成代码的性能，也下降了至少13%。不过，也有网友表示，大模型生成的代码效果没那么好，已经是“众所周知的事实”了，需要研究的是“为什么大模型写的代码不能用”。

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让图像识别准确率瞬间下降40个点，「江苏卷」版ImageNet你考得过吗？

机器之心报道机器之心编辑部近日，MIT 联合 IBM 研究团队提出了一个数据集，在它上面测试的图像识别 SOTA 模型的性能下降了 40 多个点。 ?...为什么做这个数据集那么费劲？研究人员说了，「我们的目的就是告诉人们，目标检测仍然是一个难题。」翻译一下就是：「我们就是要难倒你们的模型！」...由于拍摄标准比较严格，最后拍到的照片只有一半是合格的。拍摄标准到底有多严格？研究者要求拍摄者注意三个问题：物体摆放的方向、拍摄的角度以及是否放在客厅、厨房等与物体高度相关的场景下。...具体而言，研究者使用在 ImageNet 上预训练的 ResNet-152，并在两种条件下微调它的最后两层。...但问题在于，即使用一半的图像来微调，它的 Top-1 准确率也只能达到 50%，这还是在识别类别一致的情况下。

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5MB的神经网络也高效，Facebook新压缩算法造福嵌入式设备

然而，基于移动高效架构的MobileNet-v2在ImageNet对象分类中虽然已经达到了71%的 top-1准确率，但这仍远落后于卷积神经网络的最佳表现83.1%。...在这一步骤中，通过对分配给指定码字的每个子矢量的梯度求平均，来完成码字的精细化。更确切地说，是在量化步骤之后，一次性修复分配。接下来，就剩下最后一步，全局微调所有层的码字，以减少残余漂移。...对于ResNet-18，在29倍压缩的情况下，模型大小缩小到了1.54MB，而top-1准确率仅比标准模型降低了不到4%。...跟模型压缩界的前辈相比，Bit Goes Down表现出了它的优势，虽然在1MB的指定大小中败下阵来，但在5MB的比拼中，新方法优势明显，准确率提升了将近5个百分点。...在压缩了25倍的情况下，压缩模型的Box AP和Mask AP都只下降了4左右。这表现，着实有些厉害。

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简单有效 | Transformer通过剪枝降低FLOPs以走向部署（文末获取论文）

1 简介 Visual Transformer在各种计算机视觉应用中取得了具有竞争力的性能。然而，它们的存储、运行时的内存以及计算需求阻碍了在移动设备上的部署。...在阈值下，通过将阈值以下的值设为0，较高的值设为1得到离散的 : 在根据importance scores 进行修剪后，被修剪的总transformer将被微调以减少精度下降。...可以看到在精度保持不变的情况下，参数和FLOPs下降了。此外，稀疏比对剪枝方法的有效性影响不大。...在表2中比较了Baseline模型和2种VTP模型，即20% pruned和40% pruned模型。精度会随着较大的下降而略有下降。...当删除20%的通道时，22.0%的FLOPs被保存，准确率下降了0.96%。当删除40%的通道时，节省了45.3%的FLOPs，准确率也下降了1.92%。

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更少标注的机器学习方法——主动学习(python示例)

len(x)),50,replace=False) clf2.fit(x[chosen_ids],y[chosen_ids]) clf2.score(x,y) 0.7918753478018921 效果下降了很多...中间的图显示的就是随机标注的样本和得到的分界线，准确率大约为70%。...而右图就是主动学习方法找到的标注点，因为这些点几乎构成了完美分界线的边界，所以使用与中图同样的样本数，它能够取得90%左右的准确率！那么我们怎么找到这些关键的点呢？...以上只是一次随机实验的结果，受每一批的具体样本影响而有一些波动。不过进行多次实验也可以看到，两种主动学习方法利用同样多的样本，却能够达到接近90%的准确率。...有兴趣的更可以点开下面的链接，利用binder的黑科技，马上在线使用notebook亲身尝试一下，用可以接受的时间量标注，打造出一个表现良好的模型： https://mybinder.org/v2/gist

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ImageNet分类器可以泛化到ImageNet上吗？

CIFAR-10 的准确率下降了 3％~15％，ImageNet 的准确率下降了 11％~14％。在 ImageNet 上，损失的准确率大概需要机器学习研究高度活跃时期五年的进步来弥补。...它还表明，即使在精心控制的重复性实验的良性环境中，目前的分类器仍然不能可靠地泛化。图 1 显示了实验的主要结果。为了支持未来研究，研究人员还发布了新的测试集和相应的代码。 ?...我们评估了大量模型，发现在 CIFAR-10 上的准确率下降了 3％~15％，在 ImageNet 上的准确率下降了 11％~14％。但是，原始测试集上准确率的改进能够为新测试集带来更大的改进。...ΔRank 是所有模型完整排序中从原始测试集到新测试集的排名相对差异（参见附录 B.3.3 和 C.4.4）。例如，ΔRank= -2 意味着与原始测试集相比，新测试集上的模型下降了两名。...相比之下，在 MTurk 实验中，原始 ImageNet 验证集的平均选择频率为 0.71。在 top-1 和 top-5 中，平均准确率的变化分别为 14％和 10％。

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深度学习如何调参？

同样, 你的网络训练的一塌糊涂, 你可视化也没什么意义, 唯一能够看到的就是中间结果乱七八糟, 或者全黑全白, 这时候你直接看最后准确率就可以知道这网络没救了. ◆ 关于权重的可视化[Visualize...为什么? ★ 你要验证自己的训练脚本的流程对不对..... ★ 多任务情况下, 各loss想法限制在一个量级上, 或者最终限制在一个量级上, 初期可以着重一个任务的loss ? 3....观察loss胜于观察准确率 准确率虽然是评测指标, 但是训练过程中还是要注意loss的. 你会发现有些情况下, 准确率是突变的, 原来一直是0, 可能保持上千迭代, 然后突然变1....LR, 虽然这很蛋疼. ★ LR在可以工作的最大值下往小收一收, 免得ReLU把神经元弄死了.

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如何让图像识别AI变成“瞎子”，对抗性图像了解以下

在视觉方面，AI和人类的差距有多大？来自UC Berkeley等高校的研究人员创建了一个包含7500个“自然对抗实例”的数据集，在测试了许多机器视觉系统后，发现AI的准确率下降了90%！...在某些情况下，软件只能识别2%-3%的图像。这样的AI若用在自动驾驶汽车上，后果不敢想象！近几年来，计算机视觉有了很大的改善，但仍然有可能犯严重的错误。...来自加州大学伯克利分校、华盛顿大学和芝加哥大学的一组研究人员创建了一个包含7500个“自然对抗实例”（natural adversarial examples）的数据集，他们在这些数据上测试了许多机器视觉系统，发现它们的准确率下降了...90%，在某些情况下，软件只能识别2%-3%的图像。...例如，在下面的图像中，AI错误地将左侧的图片当作钉子，这可能是因为图片的木纹背景。在右边的图像中，它们只注意到蜂鸟饲养器，但却错过了没有真正的蜂鸟存在的事实。 ?

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卷积神经网络的卷积核大小、个数，卷积层数如何确定呢？

看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小，卷积层数和map个数是根据经验来设定的，但这个里面应该是有深层次原因吧，比如下面的手写字卷积神经网络结构图1，最后输出为什么是12个map，即输出12个特征？...在达到相同感受野的情况下，卷积核越小，所需要的参数和计算量越小。具体来说。卷积核大小必须大于1才有提升感受野的作用，1排除了。...同样, 你的网络训练的一塌糊涂, 你可视化也没什么意义, 唯一能够看到的就是中间结果乱七八糟, 或者全黑全白, 这时候你直接看最后准确率就可以知道这网络没救了..... + 多任务情况下, 各loss想法限制在一个量级上, 或者最终限制在一个量级上, 初期可以着重一个任务的loss 3....观察loss胜于观察准确率 准确率虽然是评测指标, 但是训练过程中还是要注意loss的. 你会发现有些情况下, 准确率是突变的, 原来一直是0, 可能保持上千迭代, 然后突然变1.

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深度学习如何调参？

同样, 你的网络训练的一塌糊涂, 你可视化也没什么意义, 唯一能够看到的就是中间结果乱七八糟, 或者全黑全白, 这时候你直接看最后准确率就可以知道这网络没救了. ◆ 关于权重的可视化[Visualize...为什么★ 你要验证自己的训练脚本的流程对不对..... ★ 多任务情况下, 各loss想法限制在一个量级上, 或者最终限制在一个量级上, 初期可以着重一个任务的loss 3....观察loss胜于观察准确率 准确率虽然是评测指标, 但是训练过程中还是要注意loss的. 你会发现有些情况下, 准确率是突变的, 原来一直是0, 可能保持上千迭代, 然后突然变1....LR, 虽然这很蛋疼. ★ LR在可以工作的最大值下往小收一收, 免得ReLU把神经元弄死了.

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卷积神经网络的卷积核大小、个数，卷积层数如何确定呢？

看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小，卷积层数和map个数是根据经验来设定的，但这个里面应该是有深层次原因吧，比如下面的手写字卷积神经网络结构图1，最后输出为什么是12个map，即输出12个特征？...同样, 你的网络训练的一塌糊涂, 你可视化也没什么意义, 唯一能够看到的就是中间结果乱七八糟, 或者全黑全白, 这时候你直接看最后准确率就可以知道这网络没救了....多任务情况下, 各loss想法限制在一个量级上, 或者最终限制在一个量级上, 初期可以着重一个任务的loss 3....观察loss胜于观察准确率 准确率虽然是评测指标, 但是训练过程中还是要注意loss的. 你会发现有些情况下, 准确率是突变的, 原来一直是0, 可能保持上千迭代, 然后突然变1....LR在可以工作的最大值下往小收一收, 免得ReLU把神经元弄死了.

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GPT-4也难逃“反转诅咒”！新研究发现：大模型存在推理缺陷，知道“A是B”推不出“B是A”

甚至强如GPT-4，在反向问题实验中，正确率也只有33%。...在第一项实验中，研究人员在GPT-4的帮助下构建了以下形式的数据，来微调大模型。 is ....在GPT-3-350M和Llama-7B上，研究人员也得到了相同的实验结果。再来看实验2。在这项实验中，研究人员在不进行任何微调的情况下，测试了大语言模型对真实名人信息的反向处理能力。...实验中，所有模型回答“父母是谁”问题的准确率，都要远高于回答“孩子是谁”问题的准确率。研究人员将这种现象命名为“反转诅咒”。他们认为，这揭示了语言模型在推理和泛化方面的异类进本局限。...论文通讯作者、牛津大学研究员Owain Evans解释说： 为什么反转诅咒值得关注？这说明大语言模型在训练过程中存在推理能力缺失。 “A是B”和“B是A”的共现是预训练集中的一种系统性模式。

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产品动态|腾讯云AI 5月产品更新

腾讯云OCR 通用文字识别接口文档优化；身份证新版上线，告警接口明显提升；海外护照上线自动接入功能；语音识别 16k离线中文普通话通用模型更新，识别准确率自测较老版本模型字错率相对下降了20%；...16k音视频领域模型更新，识别准确率自测较老版本模型字错率相对下降了20%； 8k金融模型更新，扛噪音能力显著增强，较老版本模型在嘈杂环境下的自测音频测试集上，字错率相对下降了58%； 16k流式中文普通话通用模型更新...，识别准确率自测较老版本模型字错率相对下降了8%； NLP·句向量能力模型更新基于最先进的Bert模型计算句向量，输出的句向量维度扩展至768维，能够更全面地表示句子的语义信息。

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首次大规模应用！腾讯自研AV1编码器落地全民K歌

TXAV1通过对底层数据依赖、模式选择、编码单元并行和码率控制等视频编码核心技术的深入优化，在2021/2022年的MSU比赛中取得AV1赛道中连续获得总计29项指标中的28项最佳，相比SVT、AOM等开源编码器优势明显...，打上特定的tag参数，最后在CDN侧分别统计两组tag的带宽和播放量，这样就能测算出“转码AV1后单次播放带宽节省量”这个数值。...[-1,1]区间85%的准确率。...目前在全民K歌内，AV1的视频播放量占总体播放量的比例在60%左右，在成本优化方面，转码后码率降低了约59%，带宽相对于转码后的H.264等下降了42%。...在用户卡顿数据方面，使用了AV1后，首次缓冲时间下降了34.4%，二次缓冲比下降了49.4%，得益于卡顿方面的优化，用户QoE数据在使用AV1后也有略微提升，用户的平均播放时长也提升了约0.4%。

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98%都认错，图像识别AI遇上对抗性图像竟变“瞎子”

来自UC Berkeley等高校的研究人员创建了一个包含7500个“自然对抗实例”的数据集，在测试了许多机器视觉系统后，发现AI的准确率下降了90%！在某些情况下，软件只能识别2%-3%的图像。...来自加州大学伯克利分校、华盛顿大学和芝加哥大学的一组研究人员创建了一个包含7500个“自然对抗实例”（natural adversarial examples）的数据集，他们在这些数据上测试了许多机器视觉系统，发现它们的准确率下降了...90%，在某些情况下，软件只能识别2%-3%的图像。...例如，在下面的图像中，AI错误地将左侧的图片当作钉子，这可能是因为图片的木纹背景。在右边的图像中，它们只注意到蜂鸟饲养器，但却错过了没有真正的蜂鸟存在的事实。 ?...下面的四张蜻蜓照片，AI在颜色和纹理上进行分析后，从左到右依次会识别为臭鼬、香蕉、海狮和手套。我们从每张图片中都可以看出AI为什么会犯错误。 ? AI系统会犯这些错误并不是新闻了。

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AI图像识别遇上对抗性图像竟变“瞎子”

【导读】在视觉方面，AI和人类的差距有多大？来自UC Berkeley等高校的研究人员创建了一个包含7500个“自然对抗实例”的数据集，在测试了许多机器视觉系统后，发现AI的准确率下降了90%！...在某些情况下，软件只能识别2%-3%的图像。这样的AI若用在自动驾驶汽车上，后果不敢想象！近几年来，计算机视觉有了很大的改善，但仍然有可能犯严重的错误。...来自加州大学伯克利分校、华盛顿大学和芝加哥大学的一组研究人员创建了一个包含7500个“自然对抗实例”（natural adversarial examples）的数据集，他们在这些数据上测试了许多机器视觉系统，发现它们的准确率下降了...90%，在某些情况下，软件只能识别2%-3%的图像。...下面的四张蜻蜓照片，AI在颜色和纹理上进行分析后，从左到右依次会识别为臭鼬、香蕉、海狮和手套。我们从每张图片中都可以看出AI为什么会犯错误。 AI系统会犯这些错误并不是新闻了。

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98%都认错，图像识别AI遇上对抗性图像竟变“瞎子”

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ImageNet的top-1终于上了90%，网友质疑：用额外数据集还不公开，让人怎么信服？

符号解释在论文中，T 和 S 分别表示教师网络和学生网络，它们的参数分别记为θ_T 和 θ_S。用 (x_l , y_l) 表示一批图像和图像对应的标签，x_u 表示一批未标记数据。...把伪标签看成一个优化问题在介绍元伪标签之前，先来回顾一下伪标签。具体来说，伪标签（PL）方法会训练学生模型来最小化其在未标记数据上的交叉熵损失： ?...学生网络：吸收一批未标记数据 x_u，然后从教师网络的预测中采样 T(x_u; θ_T )，接下来用 SGD 优化目标 1 ?...最后，由于元伪标签方法中的学生网络只从带有伪标签的未标记数据中学习，我们可以在学生网络训练至收敛后借助标记数据对其进行微调，以提高其准略率。实验结果小规模实验这部分展示了小规模实验的结果。...首先，研究者借助简单的 TwoMoon 数据集测了一下「反馈」在元伪标签方法中的重要性，结果如下图 2 所示。

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“猜画小歌”的一些细节和思考

ChatGPT编程准确率暴降13%！UIUC&南大新基准让AI代码现原形了

让图像识别准确率瞬间下降40个点，「江苏卷」版ImageNet你考得过吗？

5MB的神经网络也高效，Facebook新压缩算法造福嵌入式设备

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更少标注的机器学习方法——主动学习(python示例)

ImageNet分类器可以泛化到ImageNet上吗？

深度学习如何调参？

如何让图像识别AI变成“瞎子”，对抗性图像了解以下

卷积神经网络的卷积核大小、个数，卷积层数如何确定呢？

深度学习如何调参？

卷积神经网络的卷积核大小、个数，卷积层数如何确定呢？

GPT-4也难逃“反转诅咒”！新研究发现：大模型存在推理缺陷，知道“A是B”推不出“B是A”

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首次大规模应用！腾讯自研AV1编码器落地全民K歌

98%都认错，图像识别AI遇上对抗性图像竟变“瞎子”

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