另一个缺点是，随着如此多的信息从一层传递到另一层，模型可能有过度适应训练数据的倾向，最终损害性能。 这就是Dropout存在的原因。Dropout使得给定层中的一些节点不会将它们的信息传递到下一层。...您可能已经了解到，这实际上使模型中的输出层成为一个稀疏连接的层。 ? 现在我们已经了解了模型的所有组件，让我们利用model.summary()函数对网络结构进行全面检查。 ?...1model.fit(x_train, y_train, epochs=5) 这一行代码非常直观，可以传递训练数据和数据的正确标签。fit()函数中的epoch参数是模型查看所有训练数据的次数。...我们希望模型多次看到所有训练数据的原因是，在计算加权和以显著提高预测能力时，一次经历可能不足以使模型充分更新其权重。 ? 运行这段代码，您可以看到在每个时段，模型都会浏览训练集中的所有60K图像。...对于更多的实践，我建议使用本指南中讨论的不同参数进行试验，看看它们对模型性能有什么影响。快去感受创造的快乐吧! End
在U-Net等模型中也使用了这些损失函数的变体，在用于图像分割时采用加权的像素级交叉熵损失来处理类间不平衡问题。 类不平衡是像素级分类任务中常见的问题。当图像数据中的各种类不平衡时，就会出现这种情况。...GANs的灵感来自博弈论，并使用一个对抗的方案，使它可以用无监督的方式训练。 GANs可以被看作是一个两个人的游戏，我们让生成器(比如产生一个超分辨率的图像)与另一个网络 —— 判别器进行较量。...相反，他们建议在Earth-Mover’s distance上对问题进行建模，该模型根据将一个分布转换成另一个分布的成本来计算两个概率分布之间的距离。...训练用于图像到图像转换的模型通常需要大量成对的样本数据集，这些样本很难找到。CycleGAN是一种不需要配对实例的自动训练技术。...这些模型以一种无监督的方式进行训练，使用来自源和目标域的图像集合，这些图像不需要以任何方式关联。 CycleGAN是GAN体系结构的扩展，它同时训练两个生成器模型和两个判别器模型。
www.cs.toronto.edu/~hinton/FFA13.pdf 与反向传播算法使用一个前向传递+一个反向传递不同，FF 算法包含两个前向传递，其中一个使用正（即真实）数据，另一个使用网络本身生成的负数据...其中的一个想法是，对权重或神经活动进行随机扰动，并将这些扰动与由此产生的收益函数变化相关联。但由于强化学习中存在高方差问题：当其他变量同时受到扰动时，很难看到扰动单个变量的效果。...对于 FF 训练的网络，测试方法是使用单个前向传播，或者让网络对图像和 10 个标签中的每一个运行 10 次迭代，并在第 4 到 6 次迭代中累积标签的能量（即当基于优度的错误最低时）。...对两个模型使用相同的隐藏表示的一个优点，是它消除了当一个模型相对于另一个模型学习太快时出现的问题，还避免了模式崩溃。...将参数值复制到工作方式不同的不同硬件本身的确没有任何意义，但我们可以用一种更生物学的方法可以将一个硬件学到的东西转移到另一个硬件。
/~hinton/FFA13.pdf 与反向传播算法使用一个前向传递+一个反向传递不同，FF 算法包含两个前向传递，其中一个使用正（即真实）数据，另一个使用网络本身生成的负数据。...其中的一个想法是，对权重或神经活动进行随机扰动，并将这些扰动与由此产生的收益函数变化相关联。但由于强化学习中存在高方差问题：当其他变量同时受到扰动时，很难看到扰动单个变量的效果。...对于 FF 训练的网络，测试方法是使用单个前向传播，或者让网络对图像和 10 个标签中的每一个运行 10 次迭代，并在第 4 到 6 次迭代中累积标签的能量（即当基于优度的错误最低时）。...对两个模型使用相同的隐藏表示的一个优点，是它消除了当一个模型相对于另一个模型学习太快时出现的问题，还避免了模式崩溃。...将参数值复制到工作方式不同的不同硬件本身的确没有任何意义，但我们可以用一种更生物学的方法可以将一个硬件学到的东西转移到另一个硬件。
4）知识蒸馏（Knowledge Distillation）：知识蒸馏是近年来发展起来的一类模型压缩与加速技术，其主要是利用一个已经训练好的复杂模型（作为教师），将其学习到的决策信息（知识）迁移到另一个轻量级模型...论文将注意力也视为一种可以在教师与学生模型之间传递的知识，然后通过设计损失函数完成注意力传递，本质上来说学生模型学习到了教师模型针对输入数据权重更高的地方，即输入数据对模型的影响程度。...该论文（链接5）通过结合课程学习思想，思考模型从易到难训练可能会有更好的效果，而从易到难的方法简单来说就是大小模型同时在下游任务进行微调，并在每个周期epoch中让大模型引导小模型进行学习。...保持相似性的知识蒸馏指导学生网络的训练，使在训练的教师网络中产生相似激活的输入也在学生网络中产生相似激活。具体如下图7所示，当输入相同的数据时，学生网络学习教师网络的神经元激活。...； 2）如何将知识从教师网络转移到另一个学生模型中。
当T=1时，得到标准的softmax函数，而当T增大时，softmax函数生成的概率分布变得更加柔和，提供了更多关于模型认为哪些类别与预测类别更相似的信息。...3、知识蒸馏的架构 知识蒸馏的两个阶段： 教师模型训练（Teacher Model）：使用大型且复杂的模型（如深层神经网络）对训练数据进行训练。...将两个损失函数进行加权求和，以平衡模型学习“暗知识”和准确预测真实标签。这样可以确保学生模型在蒸馏过程中既能够有效地获得来自老师模型的知识，又能够保持对真实标签的准确预测能力。...知识蒸馏可以被看作是一种迁移学习（利用一个领域的知识来改善另一个领域学习的技术）的形式，将知识从一个模型迁移到另一个模型以改善后者的性能。...隐私保护：通过知识蒸馏，可以在不直接访问敏感或私有数据的情况下，从一个已经训练好的模型传递知识到另一个模型。这对于遵守数据隐私法规特别重要。
注意，图像是由一个单一模型网络生成的，面部表情标签如生气、高兴、恐惧是从RaFD学习的，而不是来自CelebA。 给定来自两个不同域的训练数据，这些模型学习如何将图像从一个域转换到另一个域。...（d）G试图生成与真实图像不可区分的图像同时又很容易被目标域D所区分出来。 在多数据集上的训练 ---- StarGAN同时在CelebA和RaFD两个数据机上进行培训的概述。...（b），（c），（f），（g）当掩码向量（紫色）为[1,0]时，生成器G学习专注于CelebA标签（黄色），而忽略RaFD标签（绿色）来执行图像到图像的转换，反之亦然，当掩码矢量是[0,1]时。...然而，现有的方法在处理两个以上图像域时，可伸缩性和鲁棒性有限，因此，要为每一对映像域都需要独立构建不同的模型。...为了解决这个问题，我们提出了一个新的可扩展的StarGAN，可以利用同一个模型实现多个域图像到图像转化。这样一个统一的StarGAN模型体系允许在一个单一的网络内同时训练不同域的多个数据集。
因此，对于 100K 个单词的文本，这需要评估 100K x 100K 个单词对，或者每一步 100 亿对，这是不切实际的。另一个问题是存储每个模型层输出的标准实践。...注意力机制的问题 当将 Transformer 模型应用于非常大的文本序列时，第一个挑战是如何处理注意力层。...但是，当训练一个具有梯度下降的多层模型时，需要保存每一层的激活值，以便在向后传递中使用。...相反，可逆层对每个层有两组激活。一个遵循刚才描述的标准过程，并从一个层逐步更新到下一个层，但是另一个只捕获对第一个层的更改。因此，要反向运行网络，只需减去应用于每个层的激活。 ?...将来，当有更多的数据集需要训练长文本时，诸如 Reformer 之类的技术可能会使生成长连贯的文本成为可能。
英特尔的研究人员设计了一种技术，从相反的方向进行训练，以一个紧凑的模型开始，在训练期间根据数据修改结构。...他们声称，与从一个大模型开始然后进行压缩相比，它具有更高的可伸缩性和计算效率，因为训练直接在紧凑模型上进行。与过去的尝试不同，它能够训练一个性能相当于大型修剪模型的小模型。...大多数AI系统的核心神经网络由神经元组成，神经元呈层状排列，并将信号传递给其他神经元。这些信号是数据或输入的产物，输入到神经网络中，从一层传递到另一层，然后通过调整每个连接的突触权重来缓慢地调整网络。...在整个训练过程中，当参数在张量内部或跨张量移动时，网络中的非零参数总数保持不变，每几百次训练迭代进行一次，分两个阶段进行，修剪阶段之后紧接着是增长阶段。...基于大小的剪枝的类型用于删除具有最小权值的链接，并且在训练期间跨层重新分配参数。 对于相同的模型尺寸，该方法比静态方法获得了更高的准确性，同时需要的训练要少得多，并且它比以前的动态方法准确性更高。
深度学习的最新进展证明了大型数据集和大型模型的价值，这需要扩展模型训练更多计算资源的能力。 同时，由于简明的原理和广泛的适用性，数据并行已经成为了分布式训练的一种热门方案。...通常，分布式数据并行技术会在每个计算资源上复制模型以独立生成梯度，然后在每次迭代时传递这些梯度以保持模型副本的一致性。...对于大型模型，模型的每一层可以放在不同的设备上，使用 Tensor.to(device) API 可以将中间输出从一个设备转移到另一个上。DDP 也可以在多个模型上运行。...当层（例如 BatchNorm）需要跟踪状态，例如运行方差和均值时，模型缓冲器（buffer）是非常必要的。DDP 通过让 rank 为 0 的进程获得授权来支持模型缓冲器。...研究者使用两台机器上的 16 个 GPU 比较不同 bucket 大小下每次迭代的延迟。另一个极端是在短时间内传递全部的梯度，结果如下图 7 所示。 ?
参数的初始值通常是随机的，随着训练的进行，它们会逐渐收敛到合适的数值，以捕捉输入数据中的复杂模式与关系。 在大模型中，参数的数量通常非常庞大。...每个设备都有模型的一个副本，但训练数据会被划分为不同的子集。每个设备使用其所分配的数据子集训练模型副本，然后通过通信协议（如 AllReduce 操作）同步梯度更新。...当参数规模为千亿时，存储模型参数就需要数百GB的显存空间，超出单个GPU卡的显存容量。显然，仅靠数据并行无法满足超大规模模型训练对于显存的需求。为了解决这个问题，可以采用模型并行技术。...模型并行-通信原语 Send/Recv 或 Point-to-Point Communication：这种原语用于在模型并行训练中将中间结果或梯度从一个设备传递到另一个设备。...Collective Communication：这些原语（如 AllReduce、AllGather、Broadcast 等）也可能在模型并行中用到，例如在训练开始时同步模型参数或在训练过程中对某些梯度进行汇总
当我们谈论数字时，从0到9，所以有十个不同的类，不是面向对象的类，而是标签的类。 现在，这些标签从0到9作为单独的数字，我们要进行的预测需要是离散的。...然后，最后，我们将学习如何将张量数据实际插入到网络中。 让我们从一个密集的神经网络的结构开始。 使用网络包，我们将绘制神经网络的图片。...当您跨训练数据训练模型并提供测试数据时，可以使用测试数据来验证您的机器学习模型可以处理和预测从未见过的数据。...如下面的屏幕快照所示，这小段代码实际上是一个完整的神经网络： Keras 函数式模型 我们从一个输入层开始，该输入层的形状与我们的一个输入样本相同。...在每个周期结束时，对模型进行部分训练，然后通过模型运行测试数据，生成一组试验预测，用于对准确率进行评分。 机器学习涉及大量的人类等待。
CRF是很受欢迎的，但是他的计算非常昂贵并且当使用如BERT和ELMo等语言模型时，它的性能不如softmax。 对于终端用户来说，模型取决于你的领域和数据集。...如果两个任务具有可映射的标签集，则存在一个共享的CRF层，否则，每个任务将学习一个单独的CRF层。实验结果表明，在资源匮乏的情况下（即可用注释更少），各种数据集都有了显着改善。...[176] 提出了一种具有领域适应性的多任务模型，其中全连接层用于适应不同的数据库，CRF的特征被分别计算。不同的分布和未对齐的注释准则会在数据选择阶段被过滤掉。...由于数据注释的不一致，即使两个数据集中的文档来自同一domain，在一个数据集上训练的模型也可能不适用于另一个数据集。...Deep Transfer Learning for NER 如何有效地将知识从一个领域转移到另一个领域：（a）开发一个健壮的识别器，该识别器能够在不同领域中正常工作；（b）在NER任务中探索zeroshot
这样最终小版本从一开始就更容易阅读，因为你一直在为小版本的书进行考虑(这意味着神经网络从一开始就被训练成可以很好地与更小的量化版本一起工作)。...实现挑战:量化，特别是量化感知训练，可能会很棘手。 蒸馏:老师到学生传递知识 蒸馏包括训练一个较小的神经网络(称为学生)来模仿一个更大的预训练网络(即教师)。...当经验丰富的作者开发新的章节(更新教师模型)时，新作者也会编写他们的章节(更新学生模型)，并在此过程中向经验丰富的作者学习。这两本书同时写作，两个作者的作品相互启发。...精度更好:一个训练有素的学生模型可以达到接近老师的成绩，并且更小。 缺点 再训练是必须的:与量化不同，蒸馏要求对学生模型进行再训练 训练开销:训练学生模型需要时间和计算资源。...总结 量化通常在特定于硬件的部署中找到它的位置，而精馏则是在需要性能接近大型对应模型的轻量级模型时需要的方法。在许多情况下，两者可以结合——提炼一个模型，然后量化它——可以带来两个方法的好处。
因此，当我们对两个可视化进行动画处理时，比如 epoch1 和 epoch2，可能不容易区分纯随机性引起的变化与来自神经网络实际学习的权重变化。...所以 -- 1,2 和 3 星是负面的，4 星，5 星是积极的评论。同样，我从一个简单的前馈神经网络架构开始，该架构对嵌入进行操作，展平它们，发送给全连接层并输出概率。...我想象当神经网络逐渐学习时，邻域变得越来越代表手头进行的分类任务。或者换句话说，如果我们定义相对于分类任务的相似性，那么当网络学习时，类似的点将在空间中越来越接近。...我们仅仅选取想比较模型在最后一个 epoch 结束时模型的表示，并将它们插入到工具中。 在这里我用于比较的两个模型是一个简单的前馈神经网络（没有卷积和循环）和一个双向的 LSTM 模型。...另一个可以尝试的有趣的事情是对工具进行反向工程并进行一些自定义分析。例如，我很好奇有毒词的嵌入如何在上述恶意评论分类任务中发生变化。
大型深度模型在实践中往往会获得良好的性能，因为当考虑新数据时，过度参数化会提高泛化性能。...此外，知识蒸馏中的知识从一种模型到另一种模型的转移可以扩展到其他任务，例如对抗攻击，数据增强，数据隐私和安全性。...图知识是通过多头注意力网络在任意两个特征图之间的内部数据关系。为了探索成对的提示信息，学生模型还模拟了教师模型的成对的提示层之间的互信息（Passalis等，2020b）。...当使用不同类型的知识，蒸馏方案和教师/学生模型的结构时，报告了不同方法的性能。具体而言，括号中的准确度是教师和学生模型的分类结果，它们是经过单独训练的。...另一个有趣的例子是，知识从小型教师网络向大型学生网络的转移可以加速学生的学习。这与传统的知识蒸馏有很大不同。大型模型从未标记的数据中学习的特征表示也可以通过蒸馏来监督目标模型。
在训练小模型的同时，使用大模型的类概率作为目标损失来传递大模型的泛化能力。如果大模型是各种简单模型的集合，则将其预测分布的几何或算术平均值作为目标损失。...在测试知识蒸馏过程中，作者使用60,000个训练样本中训练了一个带有两个隐藏层的大型神经网络，每个隐藏层有1200个神经元。使用dropout和权重正则对网络进行了正则化。...输入图像在任何方向上会抖动两个像素。该网络有67个测试结果错误的样例。较小的网络有两个隐藏层，每个隐藏层有800个线性神经元，没有正则化，则有146个错误结果。...当通过将软目标与大网络匹配来对小网络进行正则化时，结果是仅获得了74个错误结果。 当该技术用于语音识别时，结果如下： ?...为了从一个神经网络到另一个神经网络的知识蒸馏，论文对其进行了适应性修改。
在这两个技术代际过程中，预训练语言模型是核心技术基座，模型性能的好坏通常由模型结构、样本数据、输入表示信息、模型规模和算力等因素共同决定，如图 1 所示。...当召回的 Doclists 中存在 title、cont、anchor、click 等不同域的命中时，如何分配各域之间的动态权重是搜索模型需要解决的一个典型难题。...然而，当 teacher 达到 48 层之后继续扩层会带来成本指数级增加，同时人工标注大量样本同样也意味着成本的大幅度增加。...采用不同的样本数据（如点展数据、人工标注数据、metasearch 数据），并采用不同的模型结构（如标准 BERT、QQ 浏览器・搜索预训练大模型、深度点击模型等）训练多个 48 层模型。...同时，博士和本科生在学习能力上相差相对较小，能较好地将知识进行传递。
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