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如何计算 LSTM 的参数量

理论上的参数量 之前翻译了 Christopher Olah 的那篇著名的 Understanding LSTM Networks,这篇文章对于整体理解 LSTM 很有帮助,但是在理解 LSTM 的参数数量这种细节方面 本文就来补充一下,讲讲如何计算 LSTM 的参数数量。 建议阅读本文前先阅读 Understanding LSTM Networks 的原文或我的译文。 首先来回顾下 LSTM。 image.png (embedding_size + hidden_size) * hidden_size + hidden_size 一个 cell 有 4 个这样结构相同的网络,那么一个 cell 的总参数量就是直接 final_memory_state.shape=TensorShape([32, 64]) final_carry_state.shape=TensorShape([32, 64]) OK,LSTM 的参数量应该挺清晰了

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卷积操作的参数量和FLOPs

卷积操作的参数量和FLOPs   这里首先需要辨析一个概念就是FLOPs和FLOPS可以看到简写的差别仅仅是一个字母大小写的区别。    卷积的参数基本上都是说的卷积核的参数,拿一层神经网络来看,卷积核的大小是 ( k h , k w ) (k_h,k_w) (kh​,kw​),显然一个卷积核的参数量是这个卷积核的矩阵 k h ∗ k w k_h*k_w kh​∗kw​,通常这里还要加上一个偏置 b b b,算作一个参数,为了简便计算,这里忽略不计,通常b的设置会有差异性。 C i n ∗ k h ∗ k w ∗ C o u t C_{in}*k_h*k_w*C_{out} Cin​∗kh​∗kw​∗Cout​,而且需要注意这只是一个卷积核的,如果有多个卷积核的还需要乘数量 假设我们经过这个卷积,将输入的特征图映射为 ( H , W ) (H,W) (H,W)的特征图,特征图这些部分是我们中间的计算结果,我们不需要当参数保存,所以计算参数不需要包括这部分。

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    参数量、计算量、推理速度

    可以用来衡量算法/模型的复杂度 img Params: 是指模型训练中需要训练的参数总数 模型参数量计算公式为: 对卷积层:(K_h * K_w * C_in)* C_out 对全连接层:C_in * 即定义好了网络结构,参数就已经决定了。FLOPs和不同的层运算结构有关。 如果forward时在同一层(同一名字命名的层)多次运算,FLOPs不会增加 2.Model_size = 4*params 模型大小约为参数量的4倍 补充: MAC:内存访问成本 1.2计算方法 , str(params/1e6)+'{}'.format("M") 方法2-使用torchstat库 ''' 在PyTorch中,可以使用torchstat这个库来查看网络模型的一些信息,包括总的参数量 为此,我们希望处理多个批次(100 个批次就足够了),然后使用以下公式: (批次数 X 批次大小)/(以秒为单位的总时间) 这个公式给出了我们的网络可以在一秒钟内处理的示例数量

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    参数量150,Meta发布110亿参数模型,击败谷歌PaLM

    我们可以将大型语言模型(LLMs)理解为小样本学习者,其能够通过很少的例子就能学习新任务,甚至仅通过简单的说明就能学习,其中对模型参数量和训练数据的大小进行扩展是模型拥有泛化能力的关键。 他们提出 Atlas,其是检索增强语言模型的一种,拥有很强的小样本学习能力,即使参数量低于目前其它强大的小样本学习模型。 模型采用非参数存储,即使用基于大型外部非静态知识源上的神经检索器去增强参数语言模型。除了存储能力,此类架构在适应性、可解释性和效率方面都存在优势,因此很有吸引力。 在只有 11B 个参数的情况下,Atlas 使用 64 个训练示例在 NaturalQuestions(NQ)上实现了 42.4% 准确率,比 540B 参数模型 PaLM( 39.6% ) 高出近 3 但这种方法可扩展性较差,即它不会随着文档的数量增多而扩展,因为编码器中的自注意力机制会导致 O(n^2)的时间复杂度(这里 n 是文档数量)。

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    手动计算深度学习模型中的参数数量

    摄影:Andrik Langfield,来自Unsplash 为什么我们需要再次计算一个深度学习模型中的参数数量?我们没有那样去做。 然而,当我们需要减少一个模型中的文件大小甚至是减少模型推理的时间时,我们知道模型量化前后的参数数量是派得上用场的。(请点击原文查阅深度学习的高效的方法和硬件的视频。) 计算深度学习模型中可训练参数数量被认为是微不足道的,因为你的代码已经可以为你完成这些任务。但是我依然想在这里留下我的笔记以供我们偶尔参考。 RNNs g, 一个单元中的FFNNs的数量(RNN有1个,GRU有3个,LSTM有4个) h, 隐藏单元的大小 i,输入的维度/大小 因为每一个FFNN有h(h+i)+h个参数,则我们有 参数数量= 参数数量 = weights + biases = [ i × ( f × f ) × o] + o 例3.1:1×1滤波器的灰度图,输出3个通道 ?

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    1.9万亿参数量,快手落地业界首个万亿参数推荐精排模型

    Google 日前发布了首个万亿级模型 Switch Transformer,参数量达到 1.6 万亿,其速度是 Google 之前开发的最大语言模型(T5-XXL)的 4 倍。 实际上,快手万亿参数精排模型总的参数量超过 1.9 万亿,规模更大,且已经投入实践。这篇文章将正式介绍快手精排模型的发展史。 ? 先看一张对比图,从左到右分别为: Google BERT-large NLP 预训练模型: 3.4 亿参数量 Google Meena 开域聊天机器人:26 亿参数量 Google T5 预训练模型:110 亿参数量 OpenAI GPT3 语言模型:1750 亿参数量 Google Switch Transformer 语言模型: 16000 亿参数量 快手精排排序模型:19000 亿参数量 参数个性化 目前快手的精排模型,总特征量超过 1000 亿,模型总的参数量超过 19000 亿。

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    参数量翻了10倍!Meta AI 祭出100亿参数的“新SEER”,为元宇宙铺路

    作者 | 陈彩娴 编辑 | 岑峰 不久前,Meta AI 宣称,其于去年3月提出的10亿参数自监督模型 SEER (SElf-supERvised)又取得了新突破:新的 SEER 参数量翻了10倍,达到了 其中,SEER 10B 不仅在 ImageNet 上取得了高达 85.8% 的准确率(排名第一),与原先只有 10 亿参数量的 SEER (84.2%)相比性能提升了 1.6%。 参数量翻了10倍的 SEER 模型又有哪些新花样? 经过一年的提升,如今 Meta 的研究团队将 SEER 的参数量扩大了10倍,在原有的基础上取得了更出色的性能表现: 除了可以在无标记数据上直接学习,SEER 还可以提取更高质量的视觉特征,以及发现现实世界大规模图像数据集中的显著信息 不难想象,参数量翻倍后的 SEER 10B模型在一些挑战性较高的任务上也取得了更优秀的表现。 首先,100亿 SEER 在 ImageNet 上获得了高达 85.8% 的准确率,排名第一!

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    谷歌终于开源BERT代码:3 亿参数量,机器之心全面解读

    每一个 ZIP 文件都包含了三部分,即保存预训练模型与权重的 ckpt 文件、将 WordPiece 映射到单词 id 的 vocab 文件,以及指定模型超参数的 json 文件。 这种注意力允许模型联合关注不同位置的不同表征子空间信息,我们可以理解为在参数不共享的情况下,多次执行点乘注意力。 最后上图左侧为 Transformer 的整体架构。 但是基于给定的超参数,BERT-Base 模型在不同任务上的微调应该能够在一块 GPU(显存至少 12GB)上运行。

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    R语言参数检验 :需要多少样本?如何选择样本数量

    p=3719 参数检验受制于数据属性的假设。例如,t检验是众所周知的参数检验,假设样本均值具有正态分布。由于中心极限定理,如果样本量足够,测试也可以应用于非正态分布的测量。 将正态分布拟合到采样均值 为了研究满足t检验要求所需的样本数量,我们迭代各种样本量。对于每个样本大小,我们从几个分布中抽取样本。然后,计算样本的平均值,并将正态分布拟合到平均值的分布。

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    参数量下降85%,性能全面超越ViT:全新图像分类方法ViR

    具体来说,ViR 的参数规模约为 ViT 的 15% 甚至 5% ,内存占用约为 ViT 的 20%-40% 。 通常,ViR 可以通过比 ViT 编码器数量更少的层来获得相当好的表现,如下图 1 所示。 图 1:在 CIFAR100 数据集上执行 ViR 和 ViT 的时间消耗比较。 同时也对模型中的参数进行了比较,分析了模型的收敛速度和内存占用情况。此外还在 CIFAR10-C 上进行了鲁棒性测试。 表 1: ViR 和 ViT 的系统参数。 下表 3 显示了分类的准确性和参数量的对比。 表 3:ViR 模型和 ViT 模型在各个图像分类数据集上的比较。数字后缀表示 ViT 的 ViR 层或编码器的数量。「m」是百万级的单位符号表示。

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    参数量下降85%,性能全面超越ViT:全新图像分类方法ViR

    具体来说,ViR 的参数规模约为 ViT 的 15% 甚至 5% ,内存占用约为 ViT 的 20%-40% 。 通常,ViR 可以通过比 ViT 编码器数量更少的层来获得相当好的表现,如下图 1 所示。 图 1:在 CIFAR100 数据集上执行 ViR 和 ViT 的时间消耗比较。 同时也对模型中的参数进行了比较,分析了模型的收敛速度和内存占用情况。此外还在 CIFAR10-C 上进行了鲁棒性测试。 表 1: ViR 和 ViT 的系统参数。 下表 3 显示了分类的准确性和参数量的对比。 表 3:ViR 模型和 ViT 模型在各个图像分类数据集上的比较。数字后缀表示 ViT 的 ViR 层或编码器的数量。「m」是百万级的单位符号表示。

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    谷歌终于开源BERT代码:3 亿参数量,机器之心全面解读

    每一个 ZIP 文件都包含了三部分,即保存预训练模型与权重的 ckpt 文件、将 WordPiece 映射到单词 id 的 vocab 文件,以及指定模型超参数的 json 文件。 这种注意力允许模型联合关注不同位置的不同表征子空间信息,我们可以理解为在参数不共享的情况下,多次执行点乘注意力。 最后上图左侧为 Transformer 的整体架构。 但是基于给定的超参数,BERT-Base 模型在不同任务上的微调应该能够在一块 GPU(显存至少 12GB)上运行。

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    微软发布史上最大语言模型Turing-NLG:170亿参数量

    去年8月,英伟达曾宣布已训练世界上最大的基于Transformer的语言模型,当时该模型使用了83亿个参数,比BERT大24倍,比OpenAI的GPT-2大5倍。 而此次微软所分享的模型,T-NLG的参数为170亿个,是英伟达的Megatron(现在是第二大Transformer模型)的两倍,其参数是OpenAI的GPT-2的十倍。 DeepSpeed包含零冗余优化器(ZeRO),用于大规模训练具有1亿个或更多参数的模型,微软过去曾用它训练T-NLG。

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    limit参数来限制返回的数量,从而实现整体控制案例分享

    参数用于确定前景区域背景区域和不确定区域,可以设置为4种形式。 else: t.circle(12, 180) i2 = session.post( >>> e.shape 'iOS15', 可以传入一个limit参数来限制返回的数量

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    关于RabbitMQ消费者预取消息数量参数的合理设置

    根据RabbitMQ官方文档描述,可以通过“预取数量”来限制未被确认的消息个数,本质上这也是一种对消费者进行流控的方法。 由RabbitMQ的机制可知,当多个消费者订阅同一个Queue时,这时Queue中的消息会被平均分摊给多个消费者进行处理,因此一定要对该参数设置合理的值。 需要针对具体的应用场景,适当增大或减小该参数值(默认值为0表示不限制),以提高消费者吞吐量和充分利用资源,参考策略如下: 1.针对订单类消息,因为处理耗时很短,可以适当增大该参数值,这样Broker在一次网络通信中会尽可能多地推送一些数据给消费者 RabbitMQ客户端提供了相应设置方法: // 设置预取消息数量,默认值为0,不限流 channel.basicQos(10); 在Spring Boot框架中可以直接通过如下配置参数进行设定: // listener类型为direct,设置预取消息数量为10,默认值为250(在AbstractMessageListenerContainer中定义的常量:DEFAULT_PREFETCH_COUNT

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    岛屿数量

    {'0','0', '0', '1', '1'} , }; Solution s; int ret=s.numIslands(grid); cout << "岛屿数量

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    计算CNN卷积神经网络中各层的参数数量「附代码」

    在学习参数之前,我们需要了解卷积网络中的一些基本概念,这对修改/重用源代码非常有帮助。 CNN网络中存在各种层。 输入层:所有输入层所做的都是读取图像。因此,这里没有学习参数。 另外,该层对于每个输出节点都有偏差,因此“ (n + 1)* m ”个参数。 输出层:此层是完全连接的层,因此当“ n ”是输入数而“ m ”是输出数时,参数(n + 1)m。 最后,要计算网络学习的参数数量(n * m * k + 1)* f. 让我们在给定的代码中看到这一点。 所以数量该层中的可训练参数为3 * 3 * 32 + 1 * 32 = 9248,依此类推。 Max_pooling_2d:此层用于减小输入图像的大小。kernal_size =(2,2)在这里使用。 最后,所有的参数总结在一起。 总训练参数= 7,759,521可训练参数= 7,759,251非训练参数= 0。 ? Have a great day..!

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    ELECTRA中文预训练模型开源,仅110参数量,性能依旧媲美BERT

    文 | 贾伟 编 | 蒋宝尚 在去年11月份,NLP大神Manning联合谷歌做的ELECTRA一经发布,迅速火爆整个NLP圈,其中ELECTRA-small模型参数量仅为 BERT-base模型的1/ 作为一种新的文本预训练模型,ELECTRA 新颖的设计思路、更少的计算资源消耗和更少的参数,迅速引起了大批关注者。 所以,ELECTRA 与现有的生成式的语言表示学习方法相比,前者具有更高的计算效率和更少的参数(ELECTRA-small的参数量仅为BERT-base的 1/10)。 据崔一鸣表示,large版本由于参数较多,超参设置比较困难,因此模型发布会相应延后。 从以上的结果可以看出,对于ELECTRA-small模型,其效果在多数任务上显著超过3层RoBERTa效果(RBT3),甚至是接近BERT-base的效果,而在参数量上只有BERT-base模型的1/10

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    性能媲美BERT,但参数量仅为1300,这是谷歌最新的NLP模型

    Google AI Blog 作者:Prabhu Kaliamoorthi 机器之心编译 机器之心编辑部 在最新的博客文章中,谷歌公布了一个新的 NLP 模型,在文本分类任务上可以达到 BERT 级别的性能,但参数量仅为 去年,谷歌发布了一种被称为 PRADO 的神经架构,该架构当时在许多文本分类问题上都实现了 SOTA 性能,并且参数量少于 200K。 该研究表明,pQRNN 模型能够在文本分类任务上实现 BERT 级别的性能,但参数量仅为原来的 1/300。 由于文本片段的数量是影响模型性能和压缩的重要参数,因此引出了一个问题,即 NLP 模型是否需要能够清楚地识别每个可能的文本片段。为了回答这个问题,研究者探索了 NLP 任务的固有复杂性。 模型的大小与其参数量成正比,因此 pQRNN 比 BERT 小得多。 此外,pQRNN 还进行了量化处理(quantized),因此模型体积进一步缩小到原来的 1/4。

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