选自arXiv，作者Zhuowen Tu、Ce Liu等 机器之心编译 Transformer 已经为多种自然语言任务带来了突飞猛进的进步，并且最近也已经开始向计算机视觉领域渗透，开始在一些之前由 CNN...此外，梯度惩罚、谱归一化等传统的正则化方法虽然能有效地用于基于 CNN 的 GAN 模型（如图 4），但这些正则化方法却无法解决上述不稳定问题。...生成器和判别器都是基于视觉 Transformer（ViT）设计的。判别器分数是从分类嵌入推导得到的（图中记为 *）；生成器是基于 patch 嵌入逐个 patch 生成像素。...他们发现，只需在初始化时将谱范数与每一层的归一化权重矩阵相乘，便足以解决这个问题。具体而言，谱归一化的更新规则如下，其中 σ 是计算权重矩阵的标准谱范： 重叠图像块。...左图是研究者研究过的三种生成器架构：(A) 为每个位置嵌入添加中间隐藏嵌入 w，(B) 将 w 预置到序列上，(C) 使用由 w 学习到的仿射变换（图中的 A）计算出的自调制型层范数（SLN/self-modulated
矩阵 E 可以从任何网络层中提取，但它通常是从网络的倒数第二层中提取的，即在全局平均池化层之后。 图1:网络N在训练过程中，对于规模为b的小批量，生成特征嵌入矩阵E∈R^{b × d}。...SVMax 和 VICReg 都显式地对单层的特征嵌入输出进行了正则化，这样也就隐式地对网络的权重进行了正则化。对于 d 维特征嵌入，SVMax 和 VICReg 都旨在激活所有维度。...VICReg VICReg [2] 就是LeCun大神被拒的论文了，如果特征嵌入不进行归一化时，也可以用于自监督学习。VICReg 有三个概念，但本文将只关注一个概念——方差。...FAIR 有的是 GPU :)关于权重衰减与特征嵌入正则化器，SVMax 和 VICReg 都对单层的输出进行了正则化。相比之下权重衰减始终应用于所有网络权重（层）。...但是目前还没看到有一篇论文评估这些特征嵌入正则化器在应用于所有层时的影响。如前所述，权重衰减对 [3] 产生了重大影响，我很想知道特征正则化器是否也有类似的影响。
选自arXiv 作者：Zhuowen Tu、Ce Liu等 机器之心编译 编辑：Panda Transformer 已经为多种自然语言任务带来了突飞猛进的进步，并且最近也已经开始向计算机视觉领域渗透...此外，梯度惩罚、谱归一化等传统的正则化方法虽然能有效地用于基于 CNN 的 GAN 模型（如图 4），但这些正则化方法却无法解决上述不稳定问题。...生成器和判别器都是基于视觉 Transformer（ViT）设计的。判别器分数是从分类嵌入推导得到的（图中记为 *）；生成器是基于 patch 嵌入逐个 patch 生成像素。...他们发现，只需在初始化时将谱范数与每一层的归一化权重矩阵相乘，便足以解决这个问题。具体而言，谱归一化的更新规则如下，其中 σ 是计算权重矩阵的标准谱范： 重叠图像块。...左图是研究者研究过的三种生成器架构：(A) 为每个位置嵌入添加中间隐藏嵌入 w，(B) 将 w 预置到序列上，(C) 使用由 w 学习到的仿射变换（图中的 A）计算出的自调制型层范数（SLN/self-modulated
最近的研究提出了绝对位置嵌入、相对位置嵌入或额外的Depth-wise Convolution层来增强局部信息。...本文引入2个额外的Depth-wise Convolution层到一个具有相对位置嵌入的MHSA。对于相对位置嵌入，直接遵循NLP中的实现。...如图6所示，在第1个MLP层之后添加了一个额外的MLP层。...具体来说，使用预训练的老师来监督SuperNet，并限制所有其他Sub-Networks向SuperNet学习。...此外，作者观察到，当存在更强的数据增强和更强的正则化时，SuperNet和Sub-Networks更有可能相互冲突，例如，large weight decay、 large DropConnect。
2、数据增强 数据增强是提升算法性能、 满足深度学习模型对大量数据的需求的重要工具。数据增强通过向训练数据添加转换或扰动来人工增加训练数据集。...4、 L1 正则化 L1 正则化时原始的损失函数后面加上一个 L1 正则化项， 即权值 w 绝对值的和除以 n， L1 正则化公式为： ?...L1正则化向目标函数添加正则化项，以减少参数的绝对值总和；而L2正则化中， 添加正则化项的目的在于减少参数平方的总和。...使用权值共享的模型的另一个例子就是自动编码器，将编码部分与相应的Sigmoid层参数共享，实现网络的构建。 10.2、 噪声标签 ? 在模型输入部分添加噪声是数据集扩增的一种主要方式。...通过贝叶斯推理的学习过程表现权重的不确定性，是一种使用的随机方法，此外，随机池化通过向模型的各个部分注入随机噪声赋予模型随机性实现了确定性模型随机泛化。向输出目标添加噪声的一个重要应用就是标签平滑。
当然，攻击者也可能会尝试利用Office漏洞，但更常见的情况是，攻击者会向受害者发送包含恶意宏或嵌入式（Packager）可执行文件的Office文档。 ?...由于这些文件并不包含在文件类型的黑名单列表中，因此攻击者可以诱骗受害者从Office文档运行嵌入的SettingContent-ms文件。目前，此类文件类型已被添加到了黑名单中。...在本文中，我将向大家介绍另外两种诱骗受害者运行恶意代码的方法。这两种方法都需要有一定量的用户交互。...这些控件在初始化时被标记为安全，并且不需要用户为嵌入它们的文档启用ActiveX。存储格式比Shell.Explorer.1对象简单得多。...使用图像可以伪装对象，例如将其伪装成嵌入文档诱使受害者点击它。 需要提醒的是，当Office文档包含Web标记)时，将会弹出另外一个警告对话框，向用户表明它是从Internet下载的。
序 我们决定在自研的Craneoffice.net框架中，引入 layer弹出层移动版，无须引用 jquery，改造思路是用不同颜色的样式表达不同的警告级别，另外通过一些代码，解决不能嵌入或嵌入 iframe...演示视频 改造版layer组件演示视频 添加了一个方法 添加了 layer.gt(type) 方法，该方法用于便捷的设置警告类型样式，返回值为样式字符串。...('alert') 警告类型的提示样式 代码示例 layer.open({ style: layer.gt('ok'), content...，显示如下图： 可实现无边距的嵌入iframe。...小结 这是我们引用的layer弹出层的早期组件，属于移动版，针对其中的改造只是体现了自己的一些设计想法，希望大家批评指正。
我们讨论了线性模型之外的影响：在学习深度模型时，我们采用了不同的正则化组合；在计算所得到的嵌入的余弦相似度时，这些正则化组合会产生隐含的、意想不到的影响，使结果变得不透明，甚至可能是任意的。...A：论文中提到了以下几项相关研究，这些研究涉及到余弦相似性在不同领域的应用，以及对其有效性的探讨： Layer Normalization [1]: 这项研究介绍了层归一化技术，这可能有助于在训练模型时直接针对余弦相似性进行优化...这可能使得余弦相似性的结果更加不透明和任意。 提出警示：最后，论文基于上述分析和实验结果，警告不要在没有深入理解其局限性的情况下盲目使用余弦相似性，并建议在实际应用中考虑这些局限性。...低秩嵌入学习：作者使用线性矩阵分解（MF）模型，根据模拟数据学习了低秩的用户和物品嵌入。这些嵌入是通过应用两种不同的正则化方案（对应于论文中提到的两个训练目标）得到的。...结论：论文警告不要在没有深入理解其局限性的情况下盲目使用余弦相似性，并建议在实际应用中考虑这些局限性。
正则化时指修改学习算法，使其降低泛化误差而非训练误差。正则化时机器学习领域的中心问题之一，只有优化能够与其重要性相提并论。...在探究不同范数的正则化之前，需要说明一下，在神经网络中，参数包括每一层放射变换的权重和偏置，我们通常只对权重做惩罚而不对偏置做正则惩罚。...在神经网络的情况下，有时希望对网络的每一层使用单独的惩罚，并分配不同的 系数。寻找合适的多个超参数的代价很大，因此为了减少搜索空间，我们会在所有层使用相同的权重衰减。...参数正则化这个正则化策略通过向目标函数添加一个正则项 ，使权重更加接近原点。 也被称为岭回归正则化。我们可以通过研究正则化后目标函数的梯度，洞察一些权重衰减的正则化表现。...接着我们将讨论 正则化对简单线性回归模型的影响，与分析 正则化时一样不考虑偏置参数。我们尤其感兴趣的是找出 和 正则化之间的差异。
使用与原始文献相同的代码清理文本数据。 将每个句子加到最大句子长度(59)。我们向所有其他句子添加特殊的操作，使其成为59个字。...接下来，我们将卷积层的max_pooling结果作为一个长的特征向量，添加dropout正则，并使用softmax层对结果进行分类。...我们嵌入的结果不包含通道尺寸，所以我们手动添加，留下一层shape为[None，sequence_length，embedding_size，1]。...例如，我尝试在最后一层为重量添加额外的L2正则，并且能够将准确度提高到76％，接近于原始文献。 因为使用了dropout，训练损失和准确性开始大大低于测试指标。...（Github上的代码已经包括L2正则化，但默认情况下禁用） 添加权重更新和图层操作的直方图summaries，并在TensorBoard中进行可视化。
1.1 隐藏层 在下图所示的模型中，我们添加了一个表示中间值的“隐藏层”。隐藏层中的每个黄色节点均是蓝色输入节点值的加权和。输出是黄色节点的加权和。 ? 图 4. 两层模型的图表 此模型是线性的吗？...是的，其输出仍是其输入的线性组合。 在下图所示的模型中，我们又添加了一个表示加权和的“隐藏层”。 ? 图 5. 三层模型的图表 此模型仍是线性的吗？是的，没错。...包含激活函数的三层模型的图表 现在，我们已经添加了激活函数，如果添加层，将会产生更多影响。通过在非线性上堆叠非线性，我们能够对输入和预测输出之间极其复杂的关系进行建模。...警告：神经网络不一定始终比特征组合好，但它确实可以提供适用于很多情形的灵活替代方案。 二、训练神经网络 本部分介绍了反向传播算法的失败案例，以及正则化神经网络的常见方法。...2.2 丢弃正则化 这是称为丢弃的另一种形式的正则化，可用于神经网络。其工作原理是，在梯度下降法的每一步中随机丢弃一些网络单元。丢弃得越多，正则化效果就越强： 0.0 = 无丢弃正则化。
可以通过调用 filterwarnings() 将规则添加到过滤器，并通过调用 resetwarnings() 将其重置为默认状态。...是包含正则表达式的字符串，警告消息的开始必须匹配，不区分大小写category 是一个警告类型（必须是 Warning 的子类）module 是包含模块名称的正则表达式字符串，区分大小写lineno...可能包含嵌入的换行符，并以换行符结束。 line 是包含在警告消息中的一行源代码；如果不提供则尝试读取由 filename 和 lineno 指定的行。...它检查参数的类型，编译 message 和 module 的正则表达式，并将它们作为警告过滤器列表中的元组插入。...() 函数，但是不需要正则表达式。
要将其添加到TensorFlow模型中，只需在层后添加 tf.keras.layers.BatchNormalization（）。 让我们看一下代码。...这是因为仅在将tf.keras.BatchNormalization（） 用作正则化时添加了batch_size参数 ，这会导致模型的性能非常差。我试图在互联网上找到原因，但找不到。...1个批处理归一化验证集的准确性不如其他技术。让我们来绘制损失和acc以获得更好的直觉。 ? ? 在这里，我们可以看到我们的模型在验证集和测试集上的表现不佳。让我们向所有层添加归一化以查看结果。...Dropout 避免正则化的另一种常见方法是使用Dropout技术。使用dropout背后的主要思想是，我们基于某种概率随机关闭层中的某些神经元。 让我们在Tensorflow中对其进行编码。...为了实现DropOut，我们要做的就是从tf.keras.layers中添加一个 Dropout 层 并在其中设置一个dropout速率。
提示调优便是一种PETuning的方法，它在输入序列前添加一系列软提示，并只针对新增提示进行调优，一定程度上提升了参数效率，但仍有性能较低和收敛速度较慢等劣势；有研究人员提出在所有隐藏层都添加软提示来提升微调的性能...为方便起见，将词嵌入层称为PTM的第0层，将新插入提示的层称为提示层(PLs),在提示层 i ，我们用提示生成器 \mathbf{PG_i} 从第 i 层给定输入隐藏状态来生成提示 \mathbf{p_i...由于并非所有提示层对性能的贡献都相同，因此应该只选择一小部分提示层作为提示层，以避免可调参数的冗余。因此，我们初始化了一个提示超网络，其中嵌入层和所有中间层都有一个由可学习概率门控制的提示生成层。...通过优化，概率门 a_i 的值将向0或1移动，作为提示层的重要性分数。将接收到概率门值最高的前 K 层设置为满足参数预算的提示层。...除了任务的目标函数之外，我们现在还引入了一个一致性正则化目标: 其中MSE是均方误差损失函数。 我们运用一致性学习的思想来增强可学习概率门的优化过程。
通过仔细培训浅层网络，特别是在应用正则化时，过度拟合可以最小化。尽管如此，可以设计更多的隐藏层来识别来自输入数据的更多抽象模式，其中较低层学习基本模式并且上层学习较高层模式。...此外，通过汇集层和通过整合用于正则化的丢失技术实现的提高使得CNN更加复杂。...该步骤（t）中的输出单元的输出仅与该时刻（St）的过渡状态相关。在RNN中，每个具有有向周期的隐层可以展开并作为传统的NN在每个相同层共享相同的权重矩阵U，V，W进行处理。 ?...Dropout是通过剔除神经网络中的单位（隐藏和可见）来正则化神经网络的常用方法之一。退出的关键思想是随机向其隐藏单元添加噪声；因此，防止过度拟合并改善测试性能。...在他们的模型中，配体信息（分子指纹）和蛋白质序列都嵌入到多维载体中。在嵌入过程之后，构建了由整流线性单元（ReLU）组成的一系列完全连接的层。 ?
WAF分为非嵌入型WAF和嵌入型WAF，非嵌入型指的是硬WAF、云WAF、虚拟机WAF之类的；嵌入型指的是web容器模块类型WAF、代码层WAF。...WAF工作原理WAF工作方式是对接收到的数据包进行正则匹配过滤，如果正则匹配到与现有漏洞知识库的攻击代码相同，则认为这个恶意代码，从而对于进行阻断。...不同的WAF产品会自定义不同的拦截警告页面，在日常渗透中我们也可以根据不同的拦截页面来辨别出网站使用了哪款WAF产品，从而有目的性的进行WAF绕过。4....兼顾东西向流量安全：RASP工作在应用程序内部，不仅可以分析南北向流量的风险，也可以分析企业内部，应用之间东西向流量的风险。...可以借助WAF对所有进入的流量添加Headers（例如 X-Forwarded-For），标记真实来源IP，方便对RASP拦截的攻击事件进行溯源。
这三种架构的前向过程各不相同，NN 使用的是权重矩阵（连接）和节点值相乘并陆续传播至下一层节点的方式；CNN 使用矩形卷积核在图像输入上依次进行卷积操作、滑动，得到下一层输入的方式；RNN 记忆或遗忘先前时间步的信息以为当前计算过程提供长期记忆...一般而言，解决高偏差的问题是选择更复杂的网络或不同的神经网络架构，而解决高方差的问题可以添加正则化、减少模型冗余或使用更多的数据进行训练。...如上图左列所示，L1 和 L2 正则化也是是机器学习中使用最广泛的正则化方法。L1 正则化向目标函数添加正则化项，以减少参数的绝对值总和；而 L2 正则化中，添加正则化项的目的在于减少参数平方的总和。...最后，上图还描述了数据增强与提前终止等正则化方法。数据增强通过向训练数据添加转换或扰动来人工增加训练数据集。数据增强技术如水平或垂直翻转图像、裁剪、色彩变换、扩展和旋转通常应用在视觉表象和图像分类中。...此外，这种词表征的方法还能表示词的语义，因为词义相近的词在嵌入空间中距离相近。 除了以上所述的 Skip Grams，以下还展示了学习词嵌入的常见方法： ?
此外，向卷积层这样的特殊层比全连接层具有更少的参数，所以如果可能的话，使用它们会非常有用。 数据增强 数据增强是一种通过更改训练数据而不改变数据标签的方式来创建更多训练数据的方法。...预训练的词向量 一般应用于自然语言处理的深度学习网络架构通常以嵌入层（Embedding Layer）开始，该嵌入层将一个词由独热编码（One-Hot Encoding）转换为数值型的向量表示。...我们可以从头开始训练嵌入层，也可以使用预训练的词向量，如 Word2Vec、FastText 或 GloVe。 这些词向量是通过无监督学习方法训练大量数据或者是直接训练特定领域的数据集得到的。...在多模式体系结构中，我们构建了两个不同的网络，一个用于文本，一个用于特征，合并它们的输出层（无 softmax）并添加更多层。...我们也可以在这个方法中使用其他词特征，例如在情感分析任务中我们可以采用情感字典并添加另一个维度嵌入其中，用 1 表示在字典中的单词， 0 表示其他单词，这样模型可以很容易地学习它需要关注的一些词。
减少参数的数量 如果你没有大型数据集，那你就应该谨慎设计网络中的层数和每层的神经元数量。 此外，向卷积层这样的特殊层比全连接层具有更少的参数，所以如果可能的话，使用它们会非常有用。...预训练的词向量 一般应用于自然语言处理的深度学习网络架构通常以嵌入层（Embedding Layer）开始，该嵌入层将一个词由独热编码（One-Hot Encoding）转换为数值型的向量表示。...我们可以从头开始训练嵌入层，也可以使用预训练的词向量，如 Word2Vec、FastText 或 GloVe。 这些词向量是通过无监督学习方法训练大量数据或者是直接训练特定领域的数据集得到的。...在多模式体系结构中，我们构建了两个不同的网络，一个用于文本，一个用于特征，合并它们的输出层（无 softmax）并添加更多层。...我们也可以在这个方法中使用其他词特征，例如在情感分析任务中我们可以采用情感字典并添加另一个维度嵌入其中，用 1 表示在字典中的单词， 0 表示其他单词，这样模型可以很容易地学习它需要关注的一些词。
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