本章主要内容面向接触过Linux的老铁 主要内容含： 1.系统调用接口查看pid，ppid pid：当前进程 ppid：父进程 每一次启动的进程， 系统会重新生成pid ，系统只保证当前生命周期内...pid有效； 但是 父进程不会变 2.为什么ppid父进程id不变？
尽可能多地保持参数不变是很重要的。这样便能够确定性能的优化是新算法带来的提升，而不是由额外的参数造成的。但现有的度量学习论文的研究情况却不是如此。...提高准确率最简单的方法之一是优化网络架构，但这些论文却没有保证这项基本参数固定不变。度量学习中架构的选择是非常重要的。在较小的数据集上的初始的准确率会随着所选择的网络而变化。...依靠测试集的反馈进行训练会导致在测试集上过拟合。因此度量学习论文中所阐述的准确率的持续提升会被质疑。...表 3-5 展示了训练运行的平均准确率，以及在适用时 95% 的置信区间，加粗部分代表了最好的平均准确率。同时也包括了预训练模型的准确率，用 PCA 将模型的嵌入值减少到 512 或 128。 ?...学术研究也适用于这条定律：「走得太远，忘记了为什么出发。」 ? 图源：知乎 @ 王晋东不在家。
以MNIST数据集为例，shuffle出1000个sample作为train set，采用交叉熵损失和mini-batch随机梯度下降，迭代400epoch，将训练集合验证集的损失和准确率进行可视化，分别如下...参数正则化（权值衰减）在损失和模型复杂度间进行折中，可以使用L1或L2，其中L1正则采用的是拉普拉斯先验，倾向于聚集网络的权值在相对少量的高重要连接上，而其他权重就会被趋向于0；而L2正则采用的是高斯先验...Dropout，一种相当激进的技术，和正则化不同的是它不改变网络本身，而是会随机地删除网络中的一般隐藏的神经元，并且让输入层和输出层的神经元保持不变。...而不同的神经网络会以不同的方式过拟合，所以Dropout就类似于不同的神经网络以投票的方式降低过拟合； 5....选择合适的网络结构，这个比较好理解，就是通过减少网络层数、神经元个数、全连接层数等降低网络容量； 6.
若采取一次性剪枝（在一个步骤中修剪所有参数并进行一次微调）来缓解这个问题，又可能会带来较高的准确性损失。...如果精度损失很低，则停止对给定步骤的微调。图中 1、2、3 显示了ICE-Pick 是如何随着剪枝级别的增加而逐渐降低学习率的，而在 4 中，当精度损失低于阈值时，停止微调。...用户提供准确度阈值，其值根据学习任务和用户对准确度损失的容忍度而变化。 如果触发微调，ICE-Pick 希望通过更快地收敛到更高的精度来最小化训练时间。...层冻结验证 图 3 显示了不同层的权重如何随着微调量的增加而变化。在三个 DNN 模型中，较早的层倾向于看到较小的变化，并且层的顺序通常保持不变。...不同冻结比 对于 ICE-Pick，使用不同的冻结比和 1.5% 的准确率下降阈值进行修剪。可以看到，较高的冻结率在总时间上有较高的减少。
该算法在保持实时性的情况下，通过高斯建模、损失函数重建来学习bbox预测值的不确定性，从而提高准确率和TP，能够显著地降低FP，在KITTI和BDD数据集上分别提升了3.09mAP和3.5mAP。...，论文为了增加检测算法的准确率，以及减少误判(FP)的出现，论文提出了Gaussian YOLOv3。...该算法基于实时性框架YOLOv3，对bbox的预测值进行高斯建模输出不确定性(localization uncertainty)，并且修改了bbox的loss函数，能够有效地提高准确率且保持实时性...(negative log likelihood, NLL)损失，objectness和class的损失函数不变。...该算法在保持实时性的情况下，通过高斯建模、损失函数重建来学习bbox预测值的不确定性，从而提高准确率和TP，能够显著地降低FP，在KITTI和BDD数据集上分别提升了3.09mAP和3.5mAP。
现在若将t增大，则准确率和召回率会如何变化？...，即召回率会减小（或不变）。...空洞卷积也叫扩张卷积，在保持参数个数不变的情况下增大了卷积核的感受野，同时它可以保证输出的特征映射（feature map）的大小保持不变。...25.卷积神经网络为什么会具有平移不变性？ MaxPooling能保证卷积神经网络在一定范围内平移特征能得到同样的激励，具有平移不变形。...29.列举你所知道的神经网络中使用的损失函数 欧氏距离，交叉熵，对比损失，合页损失 30.对于多分类问题，为什么神经网络一般使用交叉熵而不用欧氏距离损失？
2.3.2.2 正则化项的理解 在损失函数中增加一项，那么其实梯度下降是要减少损失函数的大小，对于L2或者L1来讲都是要去减少这个正则项的大小，那么也就是会减少W权重的大小。...增加最后一行代码的原因，在预测的时候，所有的隐藏层单元都需要参与进来，就需要测试的时候将输出结果除以以pp使下一层的输入规模保持不变。...对于不同的层，设置的keep_prob大小也不一致，神经元较少的层，会设keep_prob为 1.0，而神经元多的层则会设置比较小的keep_prob 通常被使用在计算机视觉领域，图像拥有更多的特征...即使卷积神经网络被放在不同方向上，卷积神经网络对平移、视角、尺寸或照度（或以上组合）保持不变性，都会认为是一个物体。 为什么这样做？ 假设数据集中的两个类。...平移、缩放等等方法 数据增强的效果是非常好的，比如下面的例子，绿色和粉色表示没有数据增强之前的损失和准确率效果，红色和蓝色表示数据增强之后的损失和准确率结果，可以看到学习效果也改善较快。
为什么我们希望我们的数据集是平衡数据集？ 在深度学习项目中，在投入时间到任何可能需要花费很长时间的任务之前，很重要的一点是要理解我们为什么应该这么做，以确保它是一项有价值的研究。...我们可以尝试使用权重平衡法来使所有的类都对我们的损失函数产生一样大的影响，而不必花费时间和资源去收集更多的少数类实例。 另一个我们可以用来平衡训练实例权重的方法是如下所示的焦距损失法。...当存在其他更具挑战性的数据点时，如果正确分类，那么这些数据点能够对我们的总体准确性做出更大的贡献，为什么我们仍然给予它们相同的权重？ ? 这正是焦距损失法可以解决的问题！...焦距损失法是有用的，但是即便这样，也还是会减少相同程度地减少每个类里面分类良好的示例的权重。因此，另一种平衡数据的方法是直接通过采样来实现。下图就是一个例子。 ?...这个选择可以用来保持类的概率分布。这是很容易的！我们仅仅靠减少示例样本就平衡了我们的数据！ 过采样意味着我们将给少数类创建数个副本，以便少数类和多数类相同的示例数量。
在这篇论文中，研究者通过提出一种可逆卷积神经网络来提供关于可变性减少过程的一些洞见，这个可逆卷积神经网络不会损失关于输入的任何信息。...Shwartz-Ziv 和 Tishby 的研究中（2017）建议采用最少而充足的统计量来解释可变性的减少。...., 2015) 上，并且最重要的是，他们证明了在逐步收缩的过程中，信息损失是可以避免的。 Mallat (2016) 讨论了不同类别的不变性和区分度之间的二重性。...在这个架构中，本文证明：在学习可以泛化到陌生数据的表征时，信息损失并不是必要条件。 为了揭示学习表征泛化能力的机制，作者证明了 i-RevNets 随着深度的增加会逐渐分离和收缩信号。...表 1：在 ILSVRC-2012 上训练的几个不同架构的对比：包括分类准确率和参数数量 ? 图 3：在 ImageNet 上 i-RevNet (b) 和 ResNet 的训练损失对比。 ?
更多干货，第一时间送达 删除权重矩阵的一些行和列，让 LLAMA-2 70B 的参数量减少 25%，模型还能保持 99% 的零样本任务性能，同时计算效率大大提升。...运算速度的相对提升取决于稀疏程度和稀疏模式：结构更合理的稀疏模式会带来更多的计算增益。与其他剪枝方法不同，SliceGPT 会剪掉（切掉！）权重矩阵的整行或整列。...在切之前，他们会对网络进行一次转换，使预测结果保持不变，但允许剪切过程带来轻微的影响。 结果是权重矩阵变小了，神经网络块之间传递的信号也变小了：他们降低了神经网络的嵌入维度。...如果在 RMSNorm 之前插入具有正交矩阵 Q 的线性层，并在 RMSNorm 之后插入 Q^⊤，那么网络将保持不变，因为信号矩阵的每一行都要乘以 Q、归一化并乘以 Q^⊤。...不变函数是指输入变换不会导致输出改变的函数。在本文的例子中，可以对 transformer 的权重应用任何正交变换 Q 而不改变结果，因此计算可以在任何变换状态下进行。
机器之心报道 编辑：张倩、佳琪 删除权重矩阵的一些行和列，让 LLAMA-2 70B 的参数量减少 25%，模型还能保持 99% 的零样本任务性能，同时计算效率大大提升。...运算速度的相对提升取决于稀疏程度和稀疏模式：结构更合理的稀疏模式会带来更多的计算增益。与其他剪枝方法不同，SliceGPT 会剪掉（切掉！）权重矩阵的整行或整列。...在切之前，他们会对网络进行一次转换，使预测结果保持不变，但允许剪切过程带来轻微的影响。 结果是权重矩阵变小了，神经网络块之间传递的信号也变小了：他们降低了神经网络的嵌入维度。...如果在 RMSNorm 之前插入具有正交矩阵 Q 的线性层，并在 RMSNorm 之后插入 Q^⊤，那么网络将保持不变，因为信号矩阵的每一行都要乘以 Q、归一化并乘以 Q^⊤。...不变函数是指输入变换不会导致输出改变的函数。在本文的例子中，可以对 transformer 的权重应用任何正交变换 Q 而不改变结果，因此计算可以在任何变换状态下进行。
例如，在一个长尾数据集上，每个图片都是随机均匀旋转的，分类器往往对来自头部类的图片保持旋转不变，而对来自尾部类的图片则不保持旋转不变。 为此，论文提出了一种更有效地跨类传递不变性的简单方法。...论文通过实验证明，由于尾部类的不变性得到显著提升，整体分类器对复杂变换更具不变性，从而有更好的测试准确率。...每个长尾数据集有7864张图片，最多的类有4828张图片，最小的类有5张图片，而测试集则保持原先的不变。...结果如图1所示，可以看到两个现象： 在不同变化数据集上，不变性随着类图片数减少都降低了。这表明虽然复杂变换是类无关的，但在不平衡数据集上，模型无法在类之间传递学习到的不变性。...这里比较好奇的是，如果在训练生成模型的时候加上RandAugment，说不定性能会更好。
在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。过拟合是很多机器学习的通病。...恢复被删掉的神经元（此时被删除的神经元保持原样，而没有被删除的神经元已经有所更新）. 从隐藏层神经元中随机选择一个一半大小的子集临时删除掉（备份被删除神经元的参数）。....对一小批训练样本，先前向传播然后反向传播损失并根据随机梯度下降法更新参数（w，b） （没有被删除的那一部分参数得到更新，删除的神经元参数保持被删除前的结果）。不断重复这一过程。...而不同的网络产生不同的过拟合，一些互为“反向”的拟合相互抵消就可以达到整体上减少过拟合。...5、思考上面我们介绍了两种方法进行Dropout的缩放，那么Dropout为什么需要进行缩放呢？因为我们训练的时候会随机的丢弃一些神经元，但是预测的时候就没办法随机丢弃了。
因此保持输入的分布不变是有利的。...保持一个子网络的输入数据分布不变，对该子网络以外的隐藏层也有积极的作用 称在训练深度神经网络的过程中，网络内部节点的分布发生变换这一现象为 Internal Covariate Shift。...在训练的过程中保持神经网络层输入的分布不变，来提高训练速度。已知，如果对网络的输入进行白化(输入线性变换为具有零均值和单位方差，并去相关)，网络训练将会收敛的更快。...研究者进一步推测，批标准化可能会导致雅可比行列式的奇异值接近于1，这被认为对训练是有利的 实验 实验表明，批标准化有助于网络训练的更快，取得更高的准确率，原因是随着训练的进行，批标准化网络中的分布更加稳定...这导致验证准确率提高了约1％ 减少L2全中正则化。虽然在Inception中模型参数的L2损失会控制过拟合，但在修改的BN-Inception中，损失的权重减少了5倍。
base_lr：表示网络的基础学习率，学习率过高可能会无法梯度下降，loss保持不变，也可能loss不能收敛。而学习率过低会使网络收敛速度缓慢，也可能导致梯度消失。一般初始学习率设为0.01。...lr_policy：学习率变化策略，这里面又分为如下几类：- fixed：保持base_lr不变。...而如果网络过深且训练数据量比较少，那么就容易导致模型过拟合，此时一般需要简化网络结构减少网络层数或者使用resnet的残差结构以及bn层。 权重惩罚。...为什么要提这一点呢，这是因为卷积可以减少计算量，并且卷积可以在某个方向强调感受野，也就是说假如如果你要对一个长方形形状的目标进行分类，你可以使用的卷积核搭配的卷积核对长边方向设定更大的感受野，或许可以获得泛化性能的提升...卷积神经网络学习路线（四）| 如何减少卷积层计算量，使用宽卷积的好处及转置卷积中的棋盘效应？
为使设备端深度学习成为可能，应用程序开发者常用的技术之一是压缩深度学习模型以降低其资源需求，但准确率会有所损失。...尽管该技术非常受欢迎，而且已被用于开发最先进的移动深度学习系统，但它有一个重大缺陷：由于应用程序开发者独立开发自己的应用，压缩模型的资源-准确率权衡在应用开发阶段的静态资源预算的基础上就被预先确定了，在应用部署后仍然保持不变...另一方面，在有额外的运行时资源时，压缩模型也无法利用这些额外资源来修复准确率损失。...一旦检测到这种事件，调度器会检查所有并行应用程序的配置文件，为每个应用程序选择最佳派生模型，并为每个选择的派生模型分配最佳数量的运行时资源，以同时最大化整体推断准确率，最小化所有应用程序的总体处理延迟。...两个最小的派生模型的平均准确率比对应的基线模型高出 6.68%，而两个最大的派生模型的平均准确率比对应的基线模型高 3.72%。
Lasso 回归其实就是在普通线性回归的损失函数的基础上增加了个 β 的约束。那么 β 的约束为什么要使用这种形式，而不使用 β 的平方约束呢？...通常来说，增加一个特征特征，R-Squared 可能变大也可能保持不变，两者不一定呈正相关。 如果使用校正决定系数（Adjusted R-Squared）： !...如果变量 Xi 改变一个微小变量 ΔXi，其它变量不变。那么 Y 会相应改变 βiΔXi。 B. βi 是固定的，不管 Xi 如何变化 C....加入使用逻辑回归对样本进行分类，得到训练样本的准确率和测试样本的准确率。现在，在数据中增加一个新的特征，其它特征保持不变。然后重新训练测试。则下列说法正确的是？ A. 训练样本准确率一定会降低 B....训练样本准确率一定增加或保持不变 C. 测试样本准确率一定会降低 D. 测试样本准确率一定增加或保持不变 答案：B 解析：在模型中增加更多特征一般会增加训练样本的准确率，减小 bias。
如果我们在尝试加速模型的时候，只关注减少模型计算量，而没有等比例减小其访存量，那么依据 Roofline [2] 理论，这将导致模型在实际运行过程中，发生单位内存交换所对应的计算量下降，模型会滑向越来越严重的内存受限状态...其主要思想是在保持现有模型的准确率基本不变的前提下，设计某种筛选机制（稀疏化），在某个尺度上筛选掉卷积层中重要性较低的权重，从而达到降低计算资源消耗和提高实时性的效果 [12, 13, 14, 15,...图5：不同裁剪算法在同样减少 VGG16 模型 4 倍计算量的条件下，在 Titan X 上实测的准确率损失和每张图片预测耗时情况，数值越小越好。...另一种则是将模型计算量、参数量、预测耗时等指标直接引入到奖励函数，在保持精度不变的前提下，搜索让这些指标尽可能小的裁剪方案。...图8：AMC 与其他裁剪算法在计算量减少量和准确率损失上的对比。 4. 小结 本文回顾了模型加速领域中模型裁剪方向上的几种比较成功的裁剪算法。
对于同一个网络，更高的分辨率通常会导致更大的 FLOPs 和更高的准确率。相比之下，输入分辨率较小的模型性能较低，而所需的 FLOP 也较小。...这样做不仅可以节省具有较低分辨率的简单样本的计算成本，并且还可以通过保持较高的分辨率来保持难样本的准确性。...实验表明，使用不同的分辨率下的共享的 BN 会导致更低的准确率。考虑到 BN 层只包含了可忽略不计的参数，研究者提出分辨率感知的批正则化，即对于不同的分辨率，使用他们对应的 BN 层。...当调整超参数和时，可以减少 32% 的 FLOPs 并提升 1.8% 准确率。另外，采用分辨率感知的 BN 获得了性能提升而 FLOPs 相似。...下表 2 中，研究者进一步减少，可以获得 44% 的 FLOPs 减少而准确率还是增加。 表 2 ：FLOPs Loss 的影响。
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