非空值函数LastnonBlank第2参数使用方法 LastnonBlank(,) 参数 描述 column 列名或者具有单列的表，单列表的逻辑判断 expression...表达式，用来对column进行过滤的表达式 第2参数是一个表达式，是对第一参数进行过滤的表达式。...如果我们第二参数只写一个常数，则等同于返回列表的最大值，主要差异表现在汇总合计上。 有2张表，一张是余额表，另外一张是日历表，并做关系链接。 ? ? 我们来看下3种写法，返回的不同结果。...解释：带常数的LastnonBlank度量值，不会显示汇总，因为只返回日期列里的最大值。因为LastnonBlank是根据ACISS大小来返回最后一个，也就是返回ACISS的最大值。...第1个度量，既然知道第2参数是常数，也就是返回最大值，日历筛选的时候，因为汇总的时候是没有指定值的，所以返回为空白。 第2个度量，是在日历表上进行筛选后进行返回最后日期，所以返回的也不带有汇总。
这是因为R是一种基于向量的语言，其内部函数和操作都是为向量运算设计的。当你使用向量化操作时，R可以一次性处理整个向量，而不是逐个处理向量中的元素，这大大提高了计算效率。...简洁性：向量化操作可以使代码更简洁，更易于阅读和理解。比如，你可以用一行向量化操作替换一个复杂的循环结构。 易于使用：R的许多函数都支持向量化操作，这使得向量化编程更加方便。...而在第二种方法中，向量的大小在循环开始前就已经确定，所以R可以更有效地管理内存，从而提高计算速度。 R语言里面如何并行处理独立的任务 在R中，你可以使用多种方式进行并行处理。...以下是一个简单的例子，展示了如何使用parallel包的mclapply函数来并行处理一个任务列表： # 加载parallel包 library(parallel) # 定义一个函数，这个函数将在并行处理中使用...此外，还有一些其他的R包，如foreach、future和doParallel等，也提供了并行处理的功能，你可以根据你的具体需求选择使用。
生成网络 f_\theta 继承了 C2 的改进，使用线性层和卷积层的混合。升采样模块则使用 C1 中的双线性插值，升采样模块不含可学习参数。...，前向传播时向参数添加均匀噪声以弱化后续量化带来的性能的影响；在第二段中，则使用 STE 方法，即前向传播时使用量化后的数值，而反向传播则使用量化前的梯度和数值，C2 在这一步做出了 \epsilon...C3 则使用软取整的技术模糊了分段训练的流程。通过在阶段一训练中调整软取整操作温度，来实现逐渐向真正量化逼近。第二段使用温度很低的软取整操作进行。...(stage 1&2) 类似于 C2 的操作进行 stage 2 的训练。C2 是手动设置梯度为 \epsilon , C3 使用温度很低的软量化函数实现了相似的功能。...并且 C3 提供了一个选择，可以通过使用 FiLM 层，来使得网络大小与图像分辨率相关。 激活函数调整 实验经验表明，小且简单的网络使用 GELU 激活函数效果会优于 ReLU 激活函数。
在前向传递过程中，输入被矢量化(将图像转换为像素，将文本转换为嵌入)，并且通过一系列线性乘法和激活函数(如sigmoid或ReLU等非线性函数)在整个神经网络中处理每个元素。...神经网络的输出，被称为头部，被设计用来产生期望的输出，例如分类或下一个单词预测。然后将矢量化的预测结果与预期结果进行比较，并使用特定的损失函数(如交叉熵)计算损失。...5、如何实现梯度检查点 transformer库已经提供了梯度检查点技术。...它们通过一些新技术来成功地量化模型，比如双量化和4位NormalFloat。 6、如何在代码中使用量化?...但是我们还需要设置一下的参数： 冻结量化参数以防止训练， 在所有归一化层和 LM 头中使用FP32（未量化），以确保模型的稳定性 如果使用梯度检查点，需要配置model.enable_input_require_grad
另一种比较简便的方法是使用矩阵分解来降低权重矩阵的参数，如Denton等人提出使用奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD）分解来重构全连接层的权重。...更多参数量化知识，请参考此 github仓库。 二值化网络 二值化网络可以视为量化方法的一种极端情况：所有的权重参数取值只能为 ±1 ，也就是使用 1bit来存储Weight 和 Feature。...这篇论文第一次给出了关于如何对网络进行二值化和如何训练二值化神经网络的方法。...过程如下： 权重 weight 初始化为浮点 前向传播 Forward Pass: 利用决定化方式（sign(x)函数）把 Weight 量化为 +1/-1, 以0为阈值 ； 利用量化后的 Weight...两个问题 网络二值化需要解决两个问题：如何对权重进行二值化和如何计算二值权重的梯度。 1，如何对权重进行二值化？
基于以上动机，本文首次从信息流的角度研究了网络二值化，提出了一种新的信息保持网络（IR-Net）： 1)在前向传播中引入了一种称为Libra参数二值化（Libra-PB）的平衡标准化量化方法，最大化量化参数的信息熵和最小化量化误差...IR-Net提供了一个全新的角度来理解二值神经网络是如何运行的，并且具有很好的通用性，可以在标准的网络训练流程中进行优化。...然而，仅通过最小化量化误差来获得一个良好的二值网络是不够的。因此，Libra-PB设计的关键在于：使用信息熵指标，最大化二值网络前向传播过程中的信息流。...根据信息熵的定义，在二值网络中，二值参数Qx(x)的熵可以通过以下公式计算： ? 如果单纯地追求量化误差最小化，在极端情况下，量化参数的信息熵甚至可以接近于零。...各阶段EDE的形状变化如图3(c)所示。通过该设计，EDE减小了前向二值化函数和后向近似函数之间的差异，同时所有参数都能得到合理的更新。 ?
不同于以往二值神经网络大多关注量化误差方面，本文首次从统一信息的角度研究了二值网络的前向和后向传播过程，为网络二值化机制的研究提供了全新的视角。...基于以上动机，本文首次从信息流的角度研究了网络二值化，提出了一种新的信息保持网络（IR-Net）：(1)在前向传播中引入了一种称为Libra参数二值化（Libra-PB）的平衡标准化量化方法，最大化量化参数的信息熵和最小化量化误差...IR-Net提供了一个全新的角度来理解二值神经网络是如何运行的，并且具有很好的通用性，可以在标准的网络训练流程中进行优化。...然而，仅通过最小化量化误差来获得一个良好的二值网络是不够的。因此，Libra-PB设计的关键在于：使用信息熵指标，最大化二值网络前向传播过程中的信息流。...根据信息熵的定义，在二值网络中，二值参数Q_x(x)的熵可以通过以下公式计算： 如果单纯地追求量化误差最小化，在极端情况下，量化参数的信息熵甚至可以接近于零。
不同于以往二值神经网络大多关注量化误差方面，本文首次从统一信息的角度研究了二值网络的前向和后向传播过程，为网络二值化机制的研究提供了全新视角。...基于以上动机，本文首次从信息流的角度研究了网络二值化，提出了一种新的信息保持网络（IR-Net）：(1)在前向传播中引入了一种称为Libra参数二值化（Libra-PB）的平衡标准化量化方法，最大化量化参数的信息熵和最小化量化误差...IR-Net提供了一个全新的角度来理解二值神经网络是如何运行的，并且具有很好的通用性，可以在标准的网络训练流程中进行优化。...然而，仅通过最小化量化误差来获得一个良好的二值网络是不够的。因此，Libra-PB设计的关键在于：使用信息熵指标，最大化二值网络前向传播过程中的信息流。...根据信息熵的定义，在二值网络中，二值参数Qx(x)的熵可以通过以下公式计算： ? 如果单纯地追求量化误差最小化，在极端情况下，量化参数的信息熵甚至可以接近于零。
BinaryConnect在前向传播权重量化的时候，使用了随机的二值化方法，如下： ? ?...需要注意的是，为了保持精度，权重在前向传播和反向传播计算的时候进行二值化，但是在进行参数更新的时候使用浮点类型。...(3) 霍夫曼编码 霍夫曼编码是一种成熟的编码技巧，与CNN无关，它有效地利用了权重的有偏分布，可以进一步减少需要存储的参数体积。...3.2 量化训练框架 目前前向传播中权重和激活的量化比较成熟，但是训练中大部分的计算在反向传播步骤，如果能够将量化技术应用在反向传播中，则可以加速卷积的反向梯度传播过程，不过这需要对梯度也进行量化操作，...如何让量化模型的训练更加稳定，这是非常值得研究的方向[9]。 ?
对称量化（Scale Quantization） 这里我们用 r 表示浮点实数，以及最大最小值 r_{max}, r_{min} ， q 表示量化后的定点整数，其最大最小值为 q_{max},...对称量化的优缺点： 优势：推理速度快，量化方式简单； 缺点：对于一些特殊的值（例如激活函数后的值），往往均大于0，此时会浪费掉INT8的一些空间，使得量化后的结果不均匀。...非对称量化（Affine Quantization） 这里我们用 r 表示浮点实数，以及最大最小值 r_{max}, r_{min} ， q 表示量化后的定点整数，其最大最小值为 q_{max...（2）基于threshold的量化（量化裁剪） 在浮点数范围内，设置两个阈值，记作 l 和 u （ l < u ），因此当给定一个浮点数 x 时，可以定义一个裁剪函数： \operatorname...量化感知训练（Quantization-aware Training） 上述讲到的是模型推理过程中使用INT8量化，可以加速推理速度。INT8依然也可以用在训练过程中。
Logistic 回归中使用的参数如下： 输入的特征向量：x \in R^{n_x} , xx∈Rnx,x是一个 n_xnx维的特征数量，用于训练的标签：y \in 0,1y∈0,1...参数：权重：w \in R^{n_x}w∈Rnx, 偏置：b \in Rb∈R 输出预测结果：\hat{y} = \sigma(w^Tx+b)=\sigma(w_1x_1+w_2x_2+.....每更新一次梯度时候，在训练期间我们会拥有m个样本，那么这样每个样本提供进去都可以做一个梯度下降计算。...什么是向量化 由于在进行计算的时候，最好不要使用for循环去进行计算，因为有Numpy可以进行更加快速的向量化计算。...)) + "ms") Numpy能够充分的利用并行化，Numpy当中提供了很多函数使用 函数 作用 np.ones or np.zeros 全为1或者0的矩阵 np.exp 指数计算 np.log 对数计算
这些后处理量化方法的好处在于压缩效率很高，并且能够加速支持硬件上的推理。但缺点在于，这些近似值造成的误差会在前向传播的计算过程中不断累积，最终导致性能显著下降。...在每次前向传播时仅量化网络的随机部分，对大多数权重使用无偏梯度进行更新。...该方法可以在训练过程中采用更简单的量化方案，这对于具有可训练参数的量化模块来说是非常有用的，比如乘积量化（Product Quantizer，PQ）算法。 ?...该方法的一般形式可以模拟训练期间的量化和剪枝效果。 使用 Quant-Noise 训练网络 仍以实矩阵 W 为例。...对于 iPQ，高噪声值对模型性能带来较大影响；而对于 int8 量化及其噪声函数而言，较高的噪声值对模型性能造成轻微的负面影响，但不如前者那么严重。 ? 图 3：量化参数的影响。
最后，每当优化损失函数超过时， 只能采用公式(1)中指定的两个值。 寻找最佳舍入程序可以公式化为以下二进制优化问题： 在公式（3）中评估成本需要在优化过程中对每个新的输入数据样本进行前向传递。...是在其上优化的连续变量，并且 可以是任何可微函数，其值介于0和1之间，即 。附加项 是可微分的正则化器，其引入是为了激励优化变量 向0或1方向收敛，即收敛为 。...本文使用经整流的 Sigmoid 型曲线作为 ，定义为: 其中 σ（·）是 Sigmoid 函数，ζ 和 γ 是拉伸参数，分别固定为 1.1 和 -0.1 。...然而，这不能解决由于先前的层而引入的量化误差。为了避免更深层网络的量化误差累积以及考虑激活函数，我们使用以下不对称重建公式： 其中 是所有先前的层都已量化的该层的输入，而 是激活函数。...进一步，为了实现自适应的量化，本文针对预训练的权重值施加了(0,1)的扰动学习以进一步优化量化损失。本文也首次将权重的PTQ做到了4bit几乎没有精度损失，给PTQ方法提供了新的研究方向与动力。
连续比例尺有以下几种通用方法： continuousScale(x)：向比例尺函数中传入一个定义域内的值，返回在值域内对应的值。...continuousScale.invert(y)：向比例尺函数的invert方法中传入一个值域内的值，返回定义域内对应的值。反向映射在交互中通常很有用，根据鼠标的位置计算对应的数据范围。...每一个 range 中的值 y 都可以被表示为一个函数：y = mx + b，其中 x 为对应的 domain 中的值。...类似于线性比例尺，区别是在计算输出的值域之前对定义域的值应用了指数变换。每个输出值y可以表示为x的一个函数：y = mx^k + b。...使用空的定义域和指定的值域构造一个序数比例尺。如果没有指定值域则默认为空数组。序数比例尺在定义非空的定义域之前，总是返回 undefined。
文中还会讨论伪量化节点的作用、正向和反向传播中的处理方式，以及如何在 TensorRT 中使用 QAT 模型进行高效推理。...此外，还提供了一些实践技巧，包括从校准良好的 PTQ 模型开始、使用余弦退火学习率计划等，以及 QAT 与后训练量化（PTQ）的比较。...对于每一个算子，量化参数通过下面的方式得到： Q = \frac{R}{S}+Z \\S = \frac{R_{max}-R_{min}}{Q_{max}-Q_{min}}\\Z=Q_{max}-\frac...这使得模型能够在前向传播中进行量化模拟，但在反向传播中仍然更新高精度的浮点数参数。...这些方法会按参数重新缩放梯度，可能会扰乱感知量化训练的敏感性。使用带动量的 SGD 优化器可以确保微调过程更加稳定，使模型能够更有控制地适应较低的精度。
三、tf.lite.OpHint.OpHintArgumentTracker从概念上跟踪“OpHint 函数”参数的索引。这些函数的输入和参数都使用类的实例，因此它们可以有独立的编号。...参数：function_name:跟踪参数的函数的名称。unique_function_id:用于跟踪参数的函数的UUID。node_name_prefix:如何命名创建的标识。...注意，这将复制值中的数据。如果希望避免复制，可以使用张量()函数获得指向tflite解释器中的输入缓冲区的numpy缓冲区。参数：tensor_index:张量的张量索引。...可用于评估转换器优化的代表性数据集。例如，转换器可以使用这些例子来估计(最小，最大)范围校准模型的输入。这可以允许转换器量化转换后的浮点模型。...可以通过提供传递给build_toco_convert_protos的参数来定制转换(有关详细信息，请参阅文档)。此函数已被弃用。请使用lite。TFLiteConverter代替。
不同于以往二值神经网络大多关注量化误差方面，本文首次从统一信息的角度研究了二值网络的前向和后向传播过程，为网络二值化机制的研究提供了全新的视角。...IR-Net 提供了一个全新的角度来理解二值神经网络是如何运行的，并且 IR-Net 的设计非常实用，除了在深度网络中具有很强的信息前向/后向保留能力外，它还具有很好的通用性，可以在标准的网络训练流程中进行优化...Libra-PB 设计的关键在于使用信息熵指标最大化二值网络前向传播过程中的信息流。根据信息熵的定义，在二值网络中，二值参数 Qx(x) 的熵可以通过以下公式计算： ?...如果我们单纯地追求量化误差最小化，在极端情况下，量化参数的信息熵甚至可以接近于零。因此，Libra-PB 设计了全新的目标函数，其中将量化值的量化误差和信息熵同时作为优化目标，定义为： ?...我们的 EDE 在第一阶段更新了所有的参数，并且在第二阶段进一步提高了参数的准确性。在两阶段估计的基础上，EDE 减小了前向二值化函数和后向近似函数之间的差异，同时所有参数都能得到合理的更新。 ?
STE 会将输入的梯度设置为一个等于其输出梯度的阈值函数，而不管该阈值函数本身的实际导数如何。...我选择解读这篇论文的原因是想要详细解读使用 STE 的权重更新的梯度。直接复制这些公式进行使用当然完全可以，但是我希望能围绕数学进行解读，并能提供一些这种数学过程为何有效的见解。...但是，表 1 中的实验数据表明截断式版本的 ReLU 的表现最佳。我并不能真正证明为何为这样，但也许可以提供一个直观思路。...论文表明，对于用全精度梯度和 η_t = η/√ t 的损失感知型权重量化，R(T)/T 的边界这样给定： ? 其中 R(T) 是后悔值。...论文提供了具有全精度、量化和量化裁剪的梯度的权重量化模型的收敛性分析。此外，作者还通过实证实验证实了理论结果，表明量化网络可以加快训练速度，并能取得与全精度模型相当的表现。 ?
随着深度学习的发展，很多研究者在量化CTA策略的研发中，开始尝试深度学习算法。常见的作法，如直接用深度学习预测每个品种未来一段时间的收益率，并根据预测收益构建品种多空的组合。...1、模型如何训练与校准？ 由于模型预测的是下一期每个品种的信号强度，并不像直接预测下期收益率那样直接可以将下期收益率作为预测目标，然后再使用MSE作为损失函数。...这样，使用每个Batch的数据前向计算以上损失函数的值，再进行Backpropagation更新模型的参数，那什么时候模型停止训练呢？...这样，每个Batch的前向输入就是，所有资产在t-n到t-1每天的信号强度，这样就能计算这段时间（过去n天）组合的夏普比率的负数作为损失函数。...如果是在截面多因子模型中，可以使用一个模型预测各资产的收益，另一个模型学习组合的权重，而组合权重的损失函数可以设计为夏普比率等风险收益指标。
下面以Transformer的线性层为例，讲解下LoRA具体是如何操作的。...图片LoraConfig是LoRA的核心配置类，它是用于配置LoRAModel的类，其中包含了一些用于控制模型行为的参数。这个类的主要参数有：r：LoRa（低秩逼近）注意力维度，就是前面所说的秩。...传入参数中base_model相当于被用来微调的基础大模型，config包含LoraConfig。在初始化中LoraModel把自己的前向传播函数forword设置为大模型的forward方法。...这是一种优化的4位量化方法，它针对神经网络权重通常遵循零中心正态分布的特性进行优化。使用标准正态分布函数将权重缩放到[-1, 1]的范围内。...在实际操作中可以再适当加大batch size的值，配合4bit量化，就可以在少量GPU资源情况下训练33B大模型了，当然13B的大模型使用QLORA同样效果不错。
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