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Logit和标注具有不同的第一维度

。

Logit是指在机器学习和深度学习中，用于表示模型对于不同类别的预测概率的向量。它是经过softmax函数处理后的输出结果，可以理解为模型对于每个类别的置信度。Logit的第一维度表示样本的数量，即每个样本对应一个logit向量。

标注是指对数据进行人工或自动的标记或分类的过程。在机器学习中，标注常用于构建训练集和测试集，以及评估模型的性能。标注的第一维度表示样本的数量，即每个样本对应一个标注。

它们的第一维度不同主要体现在以下几个方面：

维度含义：Logit的第一维度表示样本的数量，而标注的第一维度也表示样本的数量。但是它们所表示的具体含义不同，Logit表示模型对于每个类别的预测概率，而标注表示样本的真实类别或标签。
数据来源：Logit是模型经过推理或预测得到的结果，而标注是通过人工或自动的方式对数据进行分类或标记得到的结果。
用途：Logit常用于计算损失函数、评估模型性能以及进行后续的决策和推断，而标注则用于构建训练集和测试集，以及评估模型的准确性和效果。

在实际应用中，Logit和标注通常会进行比较和对比，以评估模型的性能和准确性。通过比较Logit和标注之间的差异，可以了解模型的预测能力和误差情况，从而进行模型的改进和优化。

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具体来说主要分为两个应用场景： 1）Labels-at-Client Scenario：参与模型训练的带标签数据和无标签数据均存放于本地客户端，即本地客户端执行标准的半监督学习训练，但是本地数据需要标注...，但是服务器端数据的标注需要专业人士参与。...总结： 1）关于数据增广，是否还存在不同的数据增广方法来帮助无标签数据进行训练呢，以及是否会对联邦学习模型产生影响？...具体而言是将本地输出记为local logit，服务器端聚合输出记为global logit，然后利用服务器端global logit对本地local logit进行蒸馏； 2）ERA算法：考虑异构性数据集会导致样本信息的模糊性和较慢的收敛速率...标签缺乏的原因在于： 1）较高的标注开销，用户不可能有时间和精力帮助服务者标记大量的数据； 2）标注者缺乏相关专业领域知识，难以完成标注任务：如纠正坐姿的APP等。

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GPT Plus Money！B O O M

第一部分的整体架构如上图，是图文匹配的双流分支，一边是图像编码器（如resnet50或者ViT等），另一边是文本编码器（如Transformer）得到特征，然后对一个batch的文图pair对数据算内积得到匹配矩阵...同时，基于 CLIP 还可以自由定义自己的分类器！也就是说可以很方便的利用CLIP和很多工作结合，比如等会要整理的 DALL-E 中就用到了 CLIP来提特征。...Contrastive Pretraning部分使用的数据是作者从社交媒体上搜集的大约4亿对的数据，且不需要人来标注（很省人力也扩大了泛化性）。...如图会首先使用BPE-encoder对文本进行嵌入，得到256个token（不够就padding），然后concat图像token进行拼接，然后直接输入到训练好的具有120亿参数的Transformer...模型中对联合分布进行建模（64层，每层62头，每头64维，最后的维度为3968）。

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据了解，这应该是业界第一款完整支持 Transformer、GPT 等多种模型高速推理的开源引擎。...算子多运算融合近年来，由于其高效的特征提取能力，Transformer encoder/decoder 结构被广泛应用于各种 NLP 任务中，例如海量无标注文本的预训练。...这样对每个请求，模型推理时不再申请显存，做到了：不同请求的相同 Tensor 复用显存；同请求的不同 Tensor 按 shape 及依赖关系复用显存。...该粗选核函数遍历 logit 矩阵两次： • 第一次遍历，对每个 beam，将其 logit 值随机分成k组，每组求最大值，然后对这k个最大值求一个最小值，作为一个近似的top-k值（一定小于等于真实top-k...在第一次遍历中，logit 值通常服从正态分布，因此算出的R-top-k值非常接近真实top-k值。同时因为这一步只涉及到寄存器的读写，且算法复杂度低，因此可以快速执行完成（十几个指令周期）。

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利用TensorFlow生成图像标题

这两个传统上不相关领域的交叉点有可能在很大程度上实现变革。虽然这项技术有一些简单的应用，比如为YouTube视频生成摘要，或为未标注的图像加标题，但更有创意的应用程序可以极大地提高大部分人的生活质量。...标题生成作为图像分类的扩展图像分类是具有很多历史的计算机视觉任务，背后有许多强大的模型。要求模型可以将图像中呈现的形状和对象的相关视觉信息拼凑起来，将图像放入对象类别中。...利用转移学习我们可以利用预先存在的模型来帮助标题图像。转移学习允许我们接受神经网络中不同任务的数据转换，并将其应用到我们的数据中。...TensorFlow提供了一个包装器函数，为给定的输入和输出维度生成一个LSTM层。为了将单词转换为适合于LSTM输入的固定长度表示，我们使用嵌入层来学习将单词映射到256维特性(或单词嵌入)。...要了解更多的词汇嵌入是如何捕捉不同单词之间的关系的，请参阅“利用深度学习获取语义含义”。

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手把手教你用TensorFlow实现看图说话 | 教程+代码

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2021 0

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