问题 如何使用 extern 关键字在不同的源文件间共享变量？ 回答 首先需要知道 声明 和 定义 的区别。声明并不分配内存，定义才会。...extern int a; // 声明，a 的定义可能在其它的文件 int b; // 定义，b 占有实际的内存 下面是一个用法， // file1.cpp #include extern...int a; // a 的定义在另一个文件 void func() { a++; } // file2.cpp #include int a = 1; void func
.-- 如何向存储过程传入参数?存储过程名称(IN 形参名称 类型) 其他的格式不变.-- 向外部 输出 结果?...实体间联系分为一对一联系， 联系和 联系三种，一个学生可以同时借阅多本图书，一本图书只能借给一个学生，图书和学生之间的联系为 联系。二、选择题：（总 10 分，每小题2 分）1．...（4分）（5） 在本数据库中，实体完整性，参照完整性具体如何体现？...在一个SELECT语句中，当WHERE子句、GROUP BY子句和HAVING子句同时出现在一个查询中时，SQL的执行顺序如何？6. 在使用JOIN关键字指定的连接中，怎样指定连接的多个表的表名？...在MySQL中，触发器有哪几类？每一个表最多可创建几个触发器？9.什么是事件？举例说明事件的作用。10. 对比触发器和事件的相似点和不同点。
共享嵌入层 与其他模型类似，我们设计了共享嵌入层，将底部的类别和数值特征转换为连续的特征向量。...这里的核心问题是，如何进行专家选择？ 整个过程用下图表示如下： 图 7：AESM 的探索和稀疏化约束机制 为简单起见，我们只展示一层的选择过程。...这种基于距离度量的约束，类似样本聚类的作用，但其实现是更简洁的，可以与深度学习模型一起集成。 在多任务部分，我们给定上述场景层的输出 ，我们也利用相同的选择过程来实现多任务学习。此处不再赘述。...与多场景不同，因为在第一个多任务之后，每个任务都有不同的输入层。在后续的多任务层中使用相同的专家结构，使用不同的输入进行专家选择。当层数大于 1 时，我们使用前一层的输出作为后一层的输入。...对于多任务模型 PLE，在原有的机构上再叠加一层 PLE 结构来解决多场景问题。 所有的基线模型同 AESM 一样使用合并场景数据进行训练，网络的结构的深度及选择专家的个数等超参均保持一致。
特别是如何使用与其他任务的“相关性”与“差异性”，通过多个任务训练并共享不同任务已学到的特征表示，减轻对特定任务的过度拟合，从正则化效果中获益，提升最终的性能，使学习的嵌入在任务之间具有通用性。...多任务学习的构建原则 理解建模任务之间的相关性，以构建合适的多任务方案。 同时对多个任务的模型参数进行联合学习以挖掘不同任务的共享信息。...对于loss的平衡挺讲究的，也算是调参师需要掌握的东西吧，有空再新写文章整理。 基于正则化的共享，如均值约束，联合特征学习等。...比如使用低秩参数矩阵分解，即假设不同任务的参数可能会共享某些维度的特征，那么每个任务的参数都接近所有任务平均的参数来建模任务之间的相关性，即在loss中加入这样的正则化来约束参数： 所以多任务的优点在于它具有很好的泛化性能...「Asymmetry Sharing（不对称共享）」：不同任务的底层模块有各自对应的输出，但其中部分任务的输出会被其他任务所使用，而部分任务则使用自己独有的输出。
对多种不同打分逻辑常规融合方法是做线性加权： 该融合方法存在的问题是不同Score之间含义、量级和分布差异较大；显式反馈如点赞率等在不同用户间差异巨大，难以适应统一权重；并且依赖模型预估值绝对大小，预估值分布变化时需重新调节或校准...，很难手动判断参数之间的关联进行全局调优；并且这些固定参数很难在不同人群上做到个性化和场景化。...约束项使用非线性约束：阈值内做线性的弱衰减，可以用一些约束轻微的去兑换时长；超出阈值的做指数强衰减，避免约束项过分被损害。...在线多场景联合调参，精细寻找系统最优。...；损失函数选用加权LogLoss： 05 总结和展望 以上介绍了快手在多目标排序方面的部分工作，接下来给一个总结和展望，包括粗精排阶段的多目标排序、在线自动调参和重排序几方面。
通过淘宝推荐系统的实验表明，ESMM 的性能明显优于其他算法。 看到这里，大家可能有很多疑问： CVR 预估任务中，样本选择偏差是什么问题？ ESMM 是怎样多任务训练的，又是如何联合训练的？...但这样的训练方式有一个问题，模型是针对点击的商品进行训练的，而线上数据集大部分都是未点击的，此时便会出现样本选择偏差（sample selection bias，SSB） 的问题。...作者也做了这样的实验，但是结果并不好，主要原因在于 pCTR 通常非常小，除以一个非常小的数会引起数值不稳定，所以 ESMM 采用了乘法公式进行约束，而不是直接通过除法得到结果。...两个数据集的信息如下所示： ? 下图为不同模型在公共数据集中的表现： ? 其中 ESMM-NS 为 ESMM 的精简版，没有 Embedding Layer 的参数共享。...可以看到两个版本的 ESMM 在不同任务下的效果都取得了 SOTA 的成绩。 再看一下不同模型在生产数据集上的表现： ? ESMM 模型在不同大小的数据集上都是处于领先地位的。
由于所有的智能体都共享同一套参数，并且对于环境的观察也是共享的全局观察，那么对于特定任务（例如足球比赛），如何体现智能体在角色上的差别呢？...这些智能体一起在环境中进行数据采样，最后将所有的数据集中起来，更新他们的共享部分的参数。...我们先来看看 QTRAN-base 方法，该方法模型分为三部分： 独立 Q 网络： 联合 Q 网络： 联合 V 网络： 整体的损失函数如下： ? 其中： ? 接下来，本文认为约束： ?...对于非 的 action 的约束过于松弛（因为训练数据中 的数据很少，因而大部分的数据都是满足第二个约束），会使得算法很难拟合联合 Q 函数。...为此，本文提出了一个新的定理，即将上述约束中的第二个约束替换为下面一个更强的约束，最终得到的结果是一致的： ? 这个约束更多的聚焦于非 的训练数据（这一部分数据占训练初期训练集的大部分）。
随着模型复杂度的提升，模型中可供调节的超参数数量及数值范围也在增多。...超参数选择多 超参数的选择对模型最终的效果有极大的影响，但由于超参较多，而每一个超参分布范围较广，使得超参调优的耗时较长，特别是针对ImageNet这种大数据集的情况。...其次为了提高内存吞吐量，将多次传输合并为一次传输来减少CPU和GPU之间的内存传输；另外使用带宽更高的共享内存，并通过动态分配的方式，提高共享内存的使用效率；保证block内的各个线程访问连续对齐的内存块...由于考虑到训练中使用的多分辨率样本，对学习率采用了分段线性变斜率策略，在warmup前后采用不同斜率的线性增长和线性减小，在不同分辨率阶段使用不同的学习率斜率，由AutoML进行端点斜率调节确定最终策略...实际超参选择中，在确定学习率策略等超参数方案后，团队利用平台大算力结合自研天风AutoML框架，以最后一个epoch的精度作为评估指标，对于各阶段不同大小的样本进行分段分块有针对性的超参微调，并结合AutoML
在本文中，我们提出了MC-NeRF，一种可以联合优化内外参以进行捆集调整的神经辐射场方法。首先，我们进行了理论分析，以解决由于内外参之间的联合优化而产生的退化情况和耦合问题。...NeRF的本质是通过利用从多视图图像生成的交叉光约束来学习和重建空间信息。这些信息存储在神经网络中，实现了对场景的隐式表示。NeRF系列方法的一个重要前提是从不同视图获取图像。...通过收集两组辅助数据，即Pack1和Pack2，提到了它们的不同世界坐标系定义。在使用Pack2数据获取相机内参时，也会得到相应的外参，但这些外参的世界坐标系原点是定义在标定立方体中心的。...最后，训练过程中，两个分支同时进行优化，共享相机的内部参数，以及通过PnP优化得到的外部参数。 NeRF与全局优化 首先通过解释为什么NeRF对于全局端到端网络架构是必要的来展开这一部分。...还解释了在这一部分中同时优化所有相机参数和单独优化外参之间的差异。最后介绍了如何设计整个网络并将其从2D图像对齐空间过渡到3D空间的细节。 图6：内参和外参之间的耦合问题。
通过以上描述可以看出来，权重共享的网络优化起来非常复杂，上边的选择的子网个数、学习率的选择、epoch的选择可能背后作者进行了无数次尝试调参，才得到了一个比较好的结果。...从直觉上来讲，优化7x7的卷积核以后，再优化中间的5x5卷积核势必会影响原先7x7卷积核的结果，两者在分布和数值上有较大的不同，强制训练会导致性能有较大的下降，所以这就需要引入变换矩阵，具体实现是一个MLP...，具体方法是： 不同层使用各自独立的变换矩阵来共享权重。...相同层内部，不同的通道之间共享变换矩阵。 Elastic Depth: 如何优化不同深度的网络呢？ ? 不同的深度优化 深度为2、3、4的时候，按照上图所示，选择前i个层，进行训练和优化。...这一点可以参考通道剪枝，可能两种方法都是可行的，具体选哪个需要看实验结果。 共享kernel size那部分工作的分析非常好，想到使用一个转移矩阵来适应不同kernel所需要的分布非常符合直觉。
与之前的工作不同，SPOS可以直接在大型数据集ImageNet上搜索，并且文章还提出了一种缓和权重共享的NAS的解耦策略，让模型能有更好的排序一致性。 ?...使用嵌套联合优化方法。 在基于梯度的方法中，存在一些问题： 超网中的权重是紧密耦合的，尚不清楚子网的权重继承为何是有效的。 使用同时优化的方式也给网络架构参数和超网参数引入了耦合。...Single Path示意图 为了减少权重之间的耦合度，在每个Choice Block选择的时候必定会选择其中的一个choice，不存在恒等映射。在训练阶段随机选择子网，并验证其在验证集上的准确率。...不同类型的搜索方式 通道数搜索：提出了一个基于权重共享的choice block, 其核心思想是预先分配一个最大通道个数的，然后随机选择通道个数，切分出对应的权重进行训练。...进化算法伪代码 “重要细节：在进行子网推理之前，网络中所有的Batch Normalization的需要在训练集的子集上重新计算。这是因为supernet中由BN计算的数值往往不能应用于候选网络中。
如上图中的右侧图，过拟合，使得模型可能仅仅适用于当前的小规模训练集，泛化性能很差； 所以我们希望在 bias 和 variance 之间寻求一种平衡（tradeoff），以寻求较小的泛化误差（generalization...不等式) 为了后面的证明，需要先引入两个引理： ① Union bound（联合约束）（维基百科中提到，其实这就是布尔不等式） 设 A1, A2, ..., Ak 是 K个不同事件（但不一定互相独立），...②Hoeffding Inequality（在机器学习理论里面也称为 切尔诺夫约束，） 设 Z1, ... , Zm 是 m 个独立同分布（同伯努利分布）的随机变量， ?...(最原始的那个式子,使用hoeffding不等式那个阶段，不是指化简后的最后结果)， 这里有三个变量， m 和 γ 以及 误差概率，事实上，我们可以通过其中任意两个来对另一个变量进行约束。...我们的学习算法选择了一个假设使得其获得的 训练误差最小 ? 那么我们如何证明其泛化性呢？ ? ? ? ? ? ? ? ? ?
Soft 参数共享 每个任务都有自己的参数和模型，最后通过对不同任务的参数之间的差异施加约束。比如可以使用L2进行正则, 迹范数（trace norm）等。 ?...作者给出相关性不同的数据集上多任务的表现，其也阐述了，相关性越低，多任务学习的效果越差： ? 其实，在实际过程中，如何去识别不同任务之间的相关性也是非常难的： ?...2.3 Multi-gate MoE model MoE 能够实现不同数据多样化使用共享层，但针对不同任务而言，其使用的共享层是一致的。这种情况下，如果任务相关性较低，则会导致模型性能下降。...所以，作者在 MoE 的基础上提出了 MMoE 模型，为每个任务都设置了一个 Gate 网路，旨在使得不同任务和不同数据可以多样化的使用共享层，其模型结构如下： ?...给出公式定义： 这种情况下，每个 Gate 网络都可以根据不同任务来选择专家网络的子集，所以即使两个任务并不是十分相关，那么经过 Gate 后也可以得到不同的权重系数，此时，MMoE 可以充分利用部分
密集连接的搜索空间 那么问题来了： 1.不同block的宽度和分辨率可能不同，怎么进行连接？ 2.block之间多了这么多path，怎么进行端到端梯度反向传播？...，跟DARTS一样，node之间该怎么反传就怎么反传；在Block-level， 也仿照layer-level 来松弛软化使用softmax来当成多个head layers后的权值叠加。...收敛得更快，故如何设计基于skip-connect的约束项呢？...B、边缘正规化 上述的“部分通道连接”操作会带来一些正负作用： 正作用：能减少operations选择时的biases，弱化无参的子操作（Pooling, Skip-connect）的作用。...在训练阶段是共享的，故学习到的网络更少依赖于不同iterations间的采样到的channels，使得网络搜索过程更稳定。
不同任务之间虽然存在一定的关联，但是也可能存在冲突。联合训练导致不相关甚至冲突的任务之间出现负迁移的现象，影响最终效果。...Hard Parameter Sharing的问题在于没有学习不同Task之间的关系，就强行进行了参数共享。...）中提出了将不同任务之间的参数通过L2正则进行约束的方法。...AdaShare在训练阶段为了提升收敛速度，采用了多阶段的训练方法。首先让多任务共享所有参数训练几轮，然后随着训练轮数的增加，逐渐从最后几层开始使用Policy进行参数选择。...在E阶段，评估每种Transfer Configuration的效果（即使用当前配置得到的最终表示在预测任务上的效果）；在M阶段，更新Task-specific参数以及共享参数。
联邦学习是一个机器学习框架，它允许用户使用分布在不同位置的多个数据集来训练机器学习模型，同时防止数据泄露并遵守严格的数据隐私法规。 能够防止数据泄露！这也意味着联邦学习或许是解决数据敏感的重要途径。...3 如何提高效率 论文的这一部分属于探索各种技术的开放性章节，讨论的问题包括开发更好的优化算法？如何为不同的客户端提供差异化模型？在联邦学习的背景下如何执行机器学习任务？...如何处理Non-IID数据呢？最一般的方法是修改现有的算法。对于一些应用程序，可以选择扩充数据，也可以用一些方法让跨客户端的数据更加相似。例如创建一个可以全局共享的小型数据集。...论文还讨论了不同类型的攻击和失败之间关系，以及这些关系在联邦学习中的重要性。 对模型性能的对抗性攻击：攻击方可能不光针对模型的性能进行攻击，而是可能推断参与训练的用户的私有数据。...探究隐私与稳健性之间的张力：往往使用安全聚合技术来加强隐私保护，但通常会使防御敌意攻击变得更加困难，因为中央服务器只看到客户端更新的集合，因此，研究在使用安全聚合时如何防御敌意攻击非常重要。
，使得初始化精度有所损失；而半联合初始化可以看作是联合初始化和非联合初始化之间的一种平衡，它对初始化求解过程中耦合程度最低的纯视觉部分单独处理，不仅简化了后续的求解过程，而且保证了初始化的精度。...在文献[32]的基础上，Martinelli提出了一种针对VINS初始化的闭式求解方法，该方法在不考虑系统外参和陀螺仪Bias的情况下，基于系统运动方程和特征点在不同图像帧之间的空间约束，构造单个特征点在两帧图像中的初始化方程...与VI-ORB方法相同，改进VI-ORB方法也分为四步，其与VI-ORB方法的区别在于： ①参照文献[28]，在VI-ORB方法第一步中加入对系统外参旋转分量的估计； ②在第二步和第三步中，外参平移分量从已知项变为运动约束方程组中的求解项...同年，Huang等在改进VI-ORB方法的基础上，提出了一种考虑时间－空间约束的VINS初始化方法，可以对IMU和相机之间的传感器时延进行估计。 此外，非联合初始化还被推广到了更复杂的传感融合系统中。...一方面，初始化算法在面对不同传感器平台以及不同任务场景时，应具备更强的适应性；另一方面，如何针对特殊场景或特殊应用需求对初始化过程进行改进优化，使其满足不同的需求，是未来VINS和初始化研究工作亟须解决的问题
大多数权重共享方法使用连续的搜索空间，将模型结构分布不断参数化。这些参数在超网络训练期间与网络权重进行联合优化。因此可以在优化时进行模型搜索，从分布中采样最优的架构。其公式化表示优雅而理论完备。...这些方法依然只训练一次超网络，并允许各结构共享其中的权重。 但是，超网络训练及模型搜索作为先后次序的两个步骤是解耦的。请注意，这不同于嵌套优化或联合优化。...图 2：不同采样策略的单路径超网络的进化模型搜索 本文注意到，在优化时根据结构分布采样一个路径已经出现在之前的权重共享方法之中，区别在于，在本文的训练中（等式(7)）分布 是一个固定的先验，而在先前方法中...图 3：进化算法搜索对比随机搜索 进化算法可以灵活处理等式 (3) 的不同约束，因为变异和交叉过程是可控的，以产生满足约束条件的合适候选。...4 （第一部分）所示；为进一步提升精度，本文对构造单元和通道做了联合搜索。
实际用的时候margin需要精细地调参，而样本的选择也很有技巧，需要使用难样本挖掘，使Triplet Network训练有一定的难度。...由于距离度量在尺度变化时比较敏感，Triplet的margin选择对不同的intra-class也无法通用，有研究者使用角度来代替距离，提出了基于角度的Angular loss[5]。...图6.4 DeepFace网络 图6.4中包括两个共享卷积层C1和C3，3个不共享的卷积层（同一张图像不同区域使用不同的卷积核）L4、L5、L6。...另外，特征提取网络的第三层只在2×2的区域内共享权重，第四层则完全不共享权重。...因为DeepID2中加入Contrastive loss，CNN学习出的特征可以直接用于计算L2距离进行人脸验证，效果不会比联合贝叶斯方法差很多。最后通过选择不同的图像块，训练了7个分类器进行集成。
例如，在社交推荐中，用户偏好的学习可以与辅助任务（预测用户之间的联系与信任）联合训练。 但理想归理想，现实却往往“事故多发”。...说不定，在加了多个辅助任务，并经历艰难的调参之后，目标任务的效果却令人头秃。...更具可能性的情况是，上述两个可能原因在训练的过程中交替出现，并且在同一个网络的不同部分之间变化。...在多任务学习中，模型的训练loss通常由多个损失函数加权得到，而不同任务重要程度往往是需要人为设参的，使得我们可能在调参问题上时间花费较多。...可以看到，当 越接近1，两种梯度的接近度越高。 不仅如此， 实际上会影响每个辅助任务的权重，将算法1中的第六行改写为： 那么，应该如何选择合适的 值呢？
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