文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

Only Train Once：微软、浙大等研究者提出剪枝框架OTO，无需微调即可获得轻量级架构

为了评估 OTO 在未经微调的 one-shot 训练和剪枝中的性能，研究者在 CNN 的基准压缩任务进行了实验，包括 CIFAR10 的 VGG16，CIFAR10 的 ResNet50 和  ImagetNet...在 CIFAR10 的 ResNet50 实验中，OTO 在没有量化的情况下优于 SOTA 神经网络压缩框架 AMC 和 ANNC，仅使用了 12.8% 的 FLOPs 和 8.8% 的参数。...表 2:CIFAR10 的 ResNet50 实验。...在 ResNet50 的 ImageNet 实验中，OTO 减少了 64.5% 的参数，实现了 65.5% 的浮点数减少，与 baseline 的 Top-1/5 精度相比只有 1.4%/0.8% 的差距...智能问答系统简介   智能问答系统的工作流程和原理   构建适合于NeMo的中文问答数据集   在NeMo中训练中文问答系统模型   使用模型进行推理完成中文智能问答的任务 直播链接：https://jmq.h5

61920

计算机视觉之ResNet50图像分类

本章将介绍使用ResNet50网络对CIFAR-10数据集进行分类。 ResNet网络介绍 ResNet50网络是由微软实验室的何恺明提出，获得了ILSVRC2015图像分类竞赛第一名。...数据集准备与加载 CIFAR-10数据集共有60000张32*32的彩色图像，分为10个类别，每类有6000张图，数据集一共有50000张训练图片和10000张评估图片。...构建网络 ResNet网络的亮点是使用残差网络结构，能够有效减轻退化问题，实现更深的网络结构设计，提高网络的训练精度。...由于预训练模型fc输出大小为1000，需要将输出大小重置为10以适配CIFAR10数据集。示例展示了5个epochs的训练过程，建议训练80个epochs以达到理想效果。...这篇文章描述了如何使用MindSpore框架构建ResNet50网络模型，并在CIFAR-10数据集上进行训练和评估。

3.3K10
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    详解Swin Transformer核心实现，经典模型也能快速调优

    2020年，基于自注意力机制的Vision Transformer将用于NLP领域的Transformer模型成功地应用到了CV领域的图像分类上，并在ImageNet数据集上得到88.55%的精度。...数据集(这是一个任务较简单且数据较少的数据集)对模型精度，速度两方面给出了结果，证明了SwinT模块在效果上至少是不差于Conv2D的，由于运行整个流程需要6个小时，因此没有过多调节超参数防止过拟合。...= 2 else Compose([Resize((32, 32)), Transpose()]) # 使用Cifar10数据集 train_dataset = Cifar10(mode='train...① 在精度上，SwinResnet与res224差距不大，由于这是一个小数据集，所以实际上SwinResnet的能力是受限的，而且SwinResnet整体精度是几乎线性的一个提升。...另一方面，我们也发现，由于Cifar10数据集图片大小实际上是32x32的，但是将其插值到224之后再接Resnet比直接接Resnet的精度提高了11.3%。

    1.6K30

    深度 | 英伟达深度学习Tensor Core全面解析

    NVIDIA Caffe2测试之ResNet50和ImageNet 虽然内核和深度学习数学运算可能很有用，但实际应用中是使用真实数据集进行训练的。...使用标准的ILSVRC 2012图片集，在ImageNet上通过ResNet50模型来训练和推断，可以展示更具参考的性能数据。...HPE DLBS的一大特色是支持NVIDIA Caffe2测试使用的数据集，我们同样可以在ImageNet上使用ResNet50模型来训练和推断。...对于使用CIFAR10的图像分类来说，这两项子测试为： 时间/准确性：训练CIFAR10数据集的图像分类模型，报告训练所需的时间，且要求测试集准确性至少为94%。...这些都是DAWNBench中最近的热门测试，可以认为它们是相当符合现代的项目，同时CIFAR10也不是一个非常密集的数据集。 ? ?

    4.8K11

    【神经网络架构搜索】ProxylessNAS 直接在ImageNet搜索

    Motivation 之前的算法往往是在Proxy任务(比如CIFAR10、使用更少的epoch等方案)上进行训练，然后迁移到目标数据集(比如ImageNet)，但是这种方案是次优的，存在一定的gap。...文章主要共享有： ProxylessNAS是第一个不借助proxy任务，直接在目标数据集ImageNet上进行学习的NAS算法。可以有效地扩大搜索空间，达到更好的表现。...在ImageNet和CIFAR10数据集上取得了SOTA的结果。 3. Method 3.1 过参数网络构建 ?...在训练权重参数的时候，固定住架构参数，然后随机采样二进制开关。然后激活路径对应的网络使用梯度下降算法在训练集上进行训练。 在训练架构参数的时候，固定住权重参数，然后更新架构参数。...Revisiting ProxylessNAS是第一个直接在目标数据集ImageNet上进行训练的神经网络搜索算法，通过使用path binarization解决了以往Gradient-based NAS

    1K30

    8比特数值也能训练模型？商汤提训练加速新算法丨CVPR 2020

    下图展示了在CIFAR-10数据集上进行实验的精度和损失函数变化曲线，以MobileNetv2在CIFAR-10数据集上训练为例，其训练的精度曲线和loss曲线如下图，从图中可以发现INT8训练的loss...因此我们不难得到两个直观的提升训练收敛稳定性的策略： 通过调节量化函数中的截断减小量化误差 通过适当调低学习率来提高量化训练精度 ?...通过周期更新的方法能够有效地提高减少因量化引入的额外时间开销。下表为ResNet50在ImageNet数据集上不同周期的单次训练时间统计表。 ?...实验结果 图像分类任务：本文在CIFAR10和ImageNet等图像分类数据集进行INT8训练实验。...目标检测任务：同时，本文也首次尝试在PASCAL和COCO等目标检测数据集上进行INT8训练实验，精度损失也在2%以内。 ?

    1.8K10

    【数据增强】开源 | 从数据扩充中学习表示的一致性提高模型泛化能力

    在计算机视觉领域，在标准图像处理功能的基础上，基于区域dropout(如CutOut、MixUp、CutMix)的数据增强技术和基于策略的选择(如AutoAugment)展示了最先进的(SOTA)结果。...在计算机视觉领域，在标准图像处理功能的基础上，基于区域dropout(如CutOut、MixUp、CutMix)的数据增强技术和基于策略的选择(如AutoAugment)展示了最先进的(SOTA)结果。...在训练过程中应用这个简单的约束，结果表明，数据增强算法可以进一步提高分类精度的ResNet50在ImageNet提高1.5%，WideResNet40-2在CIFAR10提高0.7%，WideResNet40...-2在CIFAR100提高1.6%，LeNet5在语音命令数据集高达1.4%。...主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。

    55210

    独家 | SVP：一种用于深度学习的高效数据选择方法

    在许多任务中我们会用可获得的海量数据来训练深度网络，那么在实际训练中我们怎样可以快速确定应该使用哪些数据呢？...创建高效且有用的代理模型 我们探索了两种创建代理模型的主要方法： 缩小网络规模 对于具有多层的深层模型，我们可以减小隐藏层的大小或数量，这是在权衡模型精度下减少训练时间的简单方法。...结果 为了评估SVP对数据选择运行时间和质量的影响，我们将SVP使用在主动学习和核心集选择中来对于以下五个数据集进行数据选择：CIFAR10，CIFAR100，ImageNet，Amazon Review...对于核心集选择，代理模型在选择保持高精度数据子集时的性能几乎与目标模型相同甚至更好。...在主动学习中，SVP的数据选择运行时间最多可提高41.9倍，同时误差没有显著增加（通常在0.1％以内）；在核心集选择中，SVP可以从CIFAR10中删除多达50％的数据，并使训练目标模型花费的时间缩短为原来的十分之一

    1.8K10

    论文推荐：在早期训练阶段预测下游模型性能

    基于5个基准数据集的17个预训练模型的实验结果表明，我们的βeff方法优于现有的学习曲线预测方法。...在CIFAR10/CIFAR100/SVHN/Fashion MNIST/Birds上，根据训练前模型的性能，论文的方法比最佳基线提高了9.1/38.3/12.4/65.3/40.1%。...他们提出“βeff”作为表征生物和人工神经网络的通用神经电容度量（neural capacitance metric），可以为可训练权重构建线图并以与一般动态系统相同的形式重新制定训练动态系统，使βeff...该团队在 17 个预训练 ImageNet 模型上评估了他们的框架，包括 AlexNet、VGGs (VGG16/19)、ResNets (ResNet50/50V2/101/101V2/152/152V2...在实验中，基于神经电容 βeff 的方法优于当前的学习曲线预测方法，并在 CIFAR10/CIFAR100、SVHN、Fashion MNIST 和 Birds 数据集的最佳基线上取得了显着的相对改进。

    36120

    论文推荐：在早期训练阶段预测下游模型性能

    基于5个基准数据集的17个预训练模型的实验结果表明，我们的βeff方法优于现有的学习曲线预测方法。...在CIFAR10/CIFAR100/SVHN/Fashion MNIST/Birds上，根据训练前模型的性能，论文的方法比最佳基线提高了9.1/38.3/12.4/65.3/40.1%。...他们提出“βeff”作为表征生物和人工神经网络的通用神经电容度量（neural capacitance metric），可以为可训练权重构建线图并以与一般动态系统相同的形式重新制定训练动态系统，使βeff...该团队在 17 个预训练 ImageNet 模型上评估了他们的框架，包括 AlexNet、VGGs (VGG16/19)、ResNets (ResNet50/50V2/101/101V2/152/152V2...在实验中，基于神经电容 βeff 的方法优于当前的学习曲线预测方法，并在 CIFAR10/CIFAR100、SVHN、Fashion MNIST 和 Birds 数据集的最佳基线上取得了显着的相对改进。

    27830

    PaddlePaddle重磅升级，Paddle Fluid v1.4版本发布

    新增中文语义表示模型ERNIE，在多项中文任务上相对 BERT精度绝对提升1-2个百分点。新增对话通用理解相关模型DGU，支持5类对话任务，在3个公开数据集达到SOTA 的效果。...新增基于图神经网络的推荐模型（Graph Neural Network），并提供公开数据集下的Benchmark效果。...通过在ResNet50 on imagenet上进行实验证明：模型收敛性方面，ResNet50 90轮收敛效果不变；在高速互联网络环境下，稀疏通信不会降低训练速度；低配网络带宽网络环境下（例如10G网络...工具组件 正式开源AutoDL Design自动化网络结构设计 用AutoDL Design方法生成的一系列神经网络，以及使用CIFAR10数据在其上训练出来的一共6个模型，包括了网络结构以及对应的权重...因此每一位业内同行或者是有兴趣的研究者都可以很容易使用PaddlePaddle以及公开的CIFAR10数据，在这6个模型上进行推理（inference）以及模型融合，获得超过98%的准确率。

    1.7K40

    ResNet 高精度预训练模型在 MMDetection 中的最佳实践

    在 TIMM 中将该方案称为 ResNet Strikes Back (rsb)，在 ImageNet 1k 数据集上将 ResNet50 的 top1 准确率从 76.1 提升到 80.4，而 TorchVision...ResNet50是在 ImageNet 1K 训练数据集上从头训练，并在 ImageNet 1K 验证集上计算 top-1 accuracy。...上最佳性能模型 · A2 是为了和 DeiT 进行相似对比(不是完全公平对比，因为 bs/训练 trick 不一样) · A3 是为了和原始 ResNet50 进行公平对比 作者在三个数据集上进行评估...基于上述策略重新训练 ResNet50，在 ImageNet 1k 验证数据集上 top-1 accuracy 是 80.4。...4 总结 通过之前的实验，我们可以看出使用高精度的预训练模型可以极大地提高目标检测的效果，所有预训练模型最高的结果与相应的参数设置如下表所示： 从表格中可以看出，使用任意高性能预训练模型都可以让目标检测任务的性能提高

    4.1K50

    基于python+ResNet50算法实现一个图像识别系统

    一、目录 ResNet50介绍 图片模型训练预测 项目扩展 在本文中将介绍使用Python语言，基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络对四种动物图像数据集进行训练，观察其模型训练效果。...ResNet50网络结构 ResNet50网络由多个残差块组成，其中包括了一些附加的层，如池化层和全连接层。整个网络的结构非常深，并且具有很强的特征提取能力。...图片 图片 在完成数据集的收集准备后，打开jupyter notebook平台，导入数据集通过以下代码可以计算出数据集的总图片数量。本次使用的数据集总图片为4000张。...imagenet'是一个大规模的图像数据集，ResNet50在该数据集上进行了预训练，因此通过设置这个参数，我们可以加载已经在该数据集上训练好的权重。...然后开始训练，其训练过程如下图所示 图片 通过上图可知，通过20轮迭代训练，在最后一轮迭代完成后，模型在测试集上面的精度为0.9875，精度还是非常高的。

    2.9K22

    南京大学提出量化特征蒸馏方法QFD | 完美结合量化与蒸馏，让AI落地更进一步！！！

    本文首发于 【集智书童】，白名单账号转载请自觉植入本公众号名片并注明来源，非白名单账号请先申请权限，违者必究。 神经网络量化旨在通过使用低位近似加速和修剪全精度神经网络模型。...1、简介 网络量化是将全精度（FP）网络的权重和激活转换为它们的定点近似，而不会出现明显的准确性下降。...对于给定的全精度数据 v （神经网络中某一层的权重或激活），作者定义量化参数 l 和 u ，它们分别表示量化区间的下界和上界。...2、ImageNet 作者在ImageNet1k数据集上将作者提出的QFD与其他量化感知训练方法进行了比较，结果见表4。...在MS-COCO数据集上，作者使用提出的QFD方法将其所有层量化为4比特和3比特（包括跳跃连接中的卷积操作），但不包括Backbone网络输入和检测头的输出。

    1.8K31

    模型部署系列 | 卷积Backbone量化技巧集锦

    本文首发于 【集智书童】，白名单账号转载请自觉植入本公众号名片并注明来源，非白名单账号请先申请权限，违者必究。 深度神经网络在广泛的任务中被证明是有效的。...为了弥补这一空白，作者收集并改进现有的量化方法，并提出了PTQ量化的黄金准则。作者在ImageNet数据集上使用2个流行的模型，ResNet50和MobileNetV2，评估了作者提出的方法的有效性。...然后，作者进行了实验，使用两个代表性模型，ResNet50和MobileNetV2，在ImageNet数据集上检验这些方法的有效性。除非在实验中另有说明，权重和激活的位宽均设置为8位。...ImageNet分类任务被广泛认为是一个具有挑战性的基准，用于测试量化算法的有效性。该数据集包含128万个训练图像和5万个验证图像。...2、量化感知训练 在较低精度（例如4位）下，对权重和激活进行量化，PTQ量化无法保持准确性，会有一定的容忍损失。在这种情况下，作者通过精细调整量化模型，增强权重的适应性和鲁棒性，来进一步提高准确性。

    1.1K40

    26秒训练ResNet，用这些技巧一步步压缩时间，Jeff Dean都称赞：干得漂亮

    这种做法下大部分的时间是消耗在数据集回传CPU上，这需要将近500ms的时间。 往常的数据预处理方法会花费掉3s以上的时间，相比之下，这样的处理方式已经把速度加快了不少。 不过，还可以更快。...测试精度提高到94.3%，也意味着可以进一步削减epoch。 最后的结果是：13个epoch训练达到94.1%的测试精度，训练时间低于34秒，比这一系列开始的时候单GPU表现提高了10倍！...一种方法是向网络提供大量的数据，通过保存左右翻转的标签来增强数据，然后希望网络最终通过广泛的训练来学习不变性。...最后的结果是：在现有的网络和13个epoch训练设置下，测试状态增强的精度提高到94.6%。...用上了奇技淫巧大礼包的9层ResNet其实去年11月就登上了DAWNBench CIFAR10排行榜的榜首，速度提高近2.5倍，而GPU从8个降到了1个。

    1.2K30

    Squeeze-and-Remember 模块，革新卷积神经网络的特征检测能力 ！

    在 ImageNet 和 Cityscapes 数据集上的实证结果显示 SR 块的有效性： 将 SR 块集成到 ResNet50 中，在仅使用 dropout2d 的情况下，ImageNet 上的 top...将SR模块引入到ResNet50模型中，使用dropout2d，与仅使用dropout2d相比，在ImageNet数据集上的top-1验证准确性提高了0.52%。...此外，在Cityscapes数据集的语义分割任务中，将SR模块添加到DeepLab v3模型中，使用ResNet50 Backbone ，与基准模型相比，平均交点与 Union提高了0.20%。...作者提出了均方测试精度及其标准差。数据划分比例为训练占90%，验证占10%。在验证集上表现最好的模型被选为最终评估。...使用10个记忆模块的SR模块的ResNet50在ImageNet数据集上进行训练，并采用dropout2d正则化。

    34610

    神经网络架构搜索——二值可微分搜索（BATS）

    通过结合神经网络架构搜索，大大缩小了二值模型与实值之间的精度差距，并在CIFAR 和 ImageNet 数据集上的实验和分析证明了所提出的方法的有效性。...实验重新结果证明了所提出的方法的有效性和直接在二进制空间中搜索的必要性。并且，在CIFAR10、CIFAR100 和 ImageNet 数据集上设计了 SOTA 的二元神经网络架构。...本文中，CIFAR数据集上预定义Group卷积为 12 Groups x 3 Channels = 36 Channels；ImageNet 数据集上预定义Group卷积为 16 Groups x 5...【更具体地说，在评估过程中，首先从头开始训练一个具有二值激活和实值权重的新网络，然后对权重进行二值化。最后，在测试集上对完全二值化的网络进行评估。】...这是因为实值网络的权重通常可以被二值化，而不会显著降低精度，但激活的二值化就不一样了，由于可能的状态数量有限，网络内部的信息流急剧下降。

    1.2K20
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 粤公网安备44030502008569号

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号

      领券