它的核心思想是将一个完整的卷积运算分解为两步进行，分别为Depthwise Convolution与Pointwise Convolution。...因此需要增加另外一步操作来将这些map进行组合生成新的Feature map，即接下来的Pointwise Convolution。...Pointwise Convolution Pointwise Convolution的运算与常规卷积运算非常相似，不同之处在于卷积核的尺寸为 1×1×M，M为上一层的depth。...由于采用的是1×1卷积的方式，此步中卷积涉及到的参数个数可以计算为： N_pointwise = 1 × 1 × 3 × 4 = 12 经过Pointwise Convolution之后，同样输出了4张...= 1 × 1 × 3 × 4 = 12 N_separable = N_depthwise + N_pointwise = 39 相同的输入，同样是得到4张Feature map，Separable
选中database中的5个实体，点击domains on database生成若干connectors和domains。
NLP文本匹配任务Text Matching 有监督训练：PointWise（单塔）、DSSM（双塔）、Sentence BERT（双塔）项目实践 0 背景介绍以及相关概念 本项目对3种常用的文本匹配的方法进行实现...：PointWise（单塔）、DSSM（双塔）、Sentence BERT（双塔）。...有监督-模型训练 3.1 PointWise（单塔） 3.1.1 模型训练 修改训练脚本 train_pointwise.sh 里的对应参数, 开启模型训练： python train_pointwise.py...在 logs/comment_classify 文件下将会保存训练曲线图： 图片 3.1.2 模型推理 完成模型训练后，运行 inference_pointwise.py 以加载训练好的模型并应用： ....运行推理程序： python inference_pointwise.py 得到以下推理结果： tensor([[ 1.8477, -2.0484]], device='cuda:0') # 两句话不相似
/weights] WARNING:tensorflow:Checkpoint is missing variable [aspp1_pointwise/BatchNorm/gamma] WARNING...is missing variable [aspp1_pointwise/BatchNorm/moving_mean] WARNING:tensorflow:Checkpoint is missing.../weights] WARNING:tensorflow:Checkpoint is missing variable [aspp2_pointwise/BatchNorm/gamma] WARNING...is missing variable [aspp2_pointwise/BatchNorm/moving_mean] WARNING:tensorflow:Checkpoint is missing.../weights] WARNING:tensorflow:Checkpoint is missing variable [aspp3_pointwise/BatchNorm/gamma] WARNING
+ReLU+(pointwise + 3x3 conv)+ReLU，pointwise降维，同时将一定比例的(3\times 3)卷积替换为为(1 \times 1)， [(K \times K \times...+BN ReLU+3x3 conv+BN ReLU+pointwise，类似于对channel维做SVD， [(K \times K \times M \times N) \rightarrow (M...[c17fmm8c3z.png] pointwise group convolution and channel shuffle（ShuffleNet），group pointwise+BN ReLU+...Channel Shuffle+depthwise+BN+group pointwise+BN，相当于bottleneck中2个pointwise引入相同的group，同时(3\times 3) conv...降维、再卷积、再升维，Inverted bottleneck是先升维、再卷积、再降维，pointwise+BN ReLU6+depthwise+BN ReLU6+pointwise+BN， [(K \times
根据其损失的种类排序学习可以分为三类：pointwise，pairwise和listwise。这三种方法均有其优点和不足。...尽管之前有不少工作在异构损失上下工夫[1,2]，但是这些方法都是简单的将pointwise和pairwise损失结合起来，优化时采用联合或者交替优化。...2 Model 2.1 Pointwise Personalized Ranking from Implicit Feedback Pointwise排序直接评估用户对物品的相关分数，将相关性估计作为一个分类问题...3.3 Results 通过表1可知，论文所提方法不仅极大的优于单独的pointwise、pairwise和listwise方法，同时还优于组合的pointwise-pairwise方法。...PPP: Joint Pointwise and Pairwise Image Label Prediction. CVPR '16.
│ ├── mtch_ernie_pointwise_simnet_ch_infer.json│ └── mtch_ernie_pointwise_simnet_ch.json├── inference...非ERNIE数据的pointwise训练集、pairwise训练集、测试集、验证集和预测集分别存放在....ERNIE数据的pointwise训练集、pairwise训练集、测试集、验证集和预测集分别存放在....单塔双塔Pointwise 图片 图片 Pairwise 图片 图片 Pointwise/PairwisePointwise：输入两个文本和一个标签，可看作为一个分类问题，即判断输入的两个文本是否匹配...)增加ERNIE预训练模型，下游网络为基础的文本匹配模型，可以任意搭配其他各种经典网络；Pointwise单塔模型。
Pointwise操作，来进一步融合通道之间的信息这个操作也十分简单，就是常规的卷积核，形如下图： ?...1x1卷积核 通过这样一个卷积核，我们能在尽可能减少计算量的情况下，加强通道之间信息的交互 接下来我们继续推导下Pointwise卷积核这部分的计算量 假设一共有个的卷积核 ?...Pointwise卷积示意图 原始特征图为 一个卷积核计算开销为： 一个卷积核卷积完原始特征图的计算开销为： 我们一共使用个卷积核，所以总开销为： 最后我们来看一下Depthwise和Pointwise...Depthwise和Pointwise这两部分的计算量 4. 和传统卷积相比 ?...和传统卷积相比，深度可分离卷积的计算量减少了N倍 可以看到Depthwise + Pointwise卷积的计算量相较于传统卷积减少了倍！
作者在一个更小的尺度上对PointWise和DepthWise的卷积进行因式分解。 1)、Micro-Factorized Pointwise卷积 ?...3)、结合Micro-Factorized Pointwise and Depthwise卷积 ?...作者以2种不同的方式组合了微因数分解的Pointwise和Depthwise卷积:(a)规则组合和(b)lite组合。前者只是将两个卷积连接起来。...4.3、Micro-Block-C Micro-Block-C使用常规组合，将深度上的Micro-Factorized pointwise卷积连接起来。...它被用于更深处的位置，因为它在通道融合(pointwise)上比lite组合花费更多的计算。当维度匹配时使用跳接。
Inverted residual block，专为移动设备设计，为了节省计算量，输入改为低维度特征，先通过pointwise卷积扩大维度，然后通过depthwise卷积提取特征，最后通过pointwise...2）最后一个pointwise卷积不需要非线性激活。 ...Learning expressive spatial features 图片 pointwise卷积只能捕捉通道间特征，缺乏空间特征的捕捉能力。...根据这一建议以及实验结果，sandglass block仅在第一个depthwise卷积后面和第二个pointwise卷积后面添加激活层，其余的均不添加。...sandglass block由两个depthwise卷积和两个pointwise卷积组成，部分卷积不需激活以及shorcut建立在高维度特征上。
它的核心思想是将一个完整的卷积运算分解为两步进行，分别为Depthwise Convolution与Pointwise Convolution。...因此需要增加另外一步操作来将这些map进行组合生成新的Feature map，即接下来的Pointwise Convolution。...·Pointwise Convolution Pointwise Convolution的运算与常规卷积运算非常相似，不同之处在于卷积核的尺寸为 1×1×M（1×1 Convolution），M为上一层的...由于采用的是1×1卷积的方式，此步中卷积涉及到的参数个数可以计算为： N_pointwise = 1 × 1 × 3 × 4 = 12 经过Pointwise Convolution之后，同样输出了...= 1 × 1 × 3 × 4 = 12 N_separable = N_depthwise + N_pointwise = 39 相同的输入，同样是得到4张Feature map，Separable
如上图的例子所示，Pointwise方法的训练目标是：模型给，，的打分都高于，。 ...仔细思考不难发现Pointwise方法的缺点，比如对小黄来说，只需要模型给的打分高于即可，至于的打分是不是高于并不重要。...抽象来说就是：Pointwise方法没有考虑对同一个用户而言物品与物品之间的排序关系。...1520478032_61_w568_h381.png 另一方面，在Pointwise方法的样本构造中，我们简单地将点击看作正样本、未点击看作负样本，等于给Pointwise方法加了一个假设：用户点击的物品是用户明确喜欢的...与Pointwise FM算法对比，使用同样的特征，PRFM算法在uv点击率上获得了大约5%的相对提升。 KM文章图片4_脱敏.jpg 2.
关于卷积，作者提出了一种微分解卷积(MF-Conv)来将Pointwise卷积分解成两组卷积层。其中，组数G适应于通道C的数量为： R是通道减少率。...Micro-Factorized Pointwise Convolution 首先，作者提出使用组自适应卷积来分解一个Pointwise卷积。...Combining Micro-Factorized Pointwise and Depthwise Convolutions 微分解的Pointwise 和Depthwise 卷积可以用两种不同的方式组合...这是一种对微分解pointwise卷积的补充，因为微分解pointwise卷积更加关注组内的交互。 设，，表示具有C通道的输入向量，C通道分为G组，每组C/G个通道。...Micro-Block-A Micro-Block-A如上图（a）所示使用微分解的pointwise和depthwise卷积的精简组合。
通俗的来说，深度可分离卷积干的活是：把标准卷积分解成深度卷积(depthwise convolution)和逐点卷积(pointwise convolution)。...因此ShuffleNet考虑引入 pointwise group convolution 来解决这个问题，后文有例子能看出这点。...我认为 ShuffleNet 解决这两个问题的思路是，先引入 pointwise group convolution 解决效率问题，再想办法把它所带来的次级问题与原来的效果问题合在一起解决，原因是次级问题也是...然而，这个分组数 gg 跟 CardinalityCardinality 一样影响着模型的能力，由此 pointwise group convolution 带来了次级问题。而这个问题的本质是什么呢？...值得一提的是，ShuffleNet 虽然引入了 Channel Shuffle，但是它还是留了分组数 gg 用来控制 pointwise convolution 的稀疏性，这个参数跟 ResNeXt 的
经常使用的基于pointwise的二元交叉熵和pairwise的贝叶斯个性化排序损失函数，并不是专门设计来考虑观测数据的偏差的。因此，对损失进行优化的模型仍然会存在数据偏差，甚至会放大数据偏差。...2 Preliminaries 2.1 Biasedness of Pointwise and Pairwise Loss 作者指出了现有的pointwise损失和pairwise损失都是有偏的。...当时，越大越好，相反，越小越好，即： 为了极大化观测的概率，作者对按照以下条件排序： 由于 因此上述公式改写为： 通过对比可发现，pointwise损失实际上是用去拟合，而越流行的物品越大，因为流行物品曝光机率更高...因此pointwise损失是有偏的。 证明pairwise损失有偏与pointwise类似，具体细节可参照原文。 3 Method 3.1 CPR Loss 其中为训练数据。
这种方法称为Pointwise方法，即模型在参数训练阶段只考虑对每个独立的打分，目标是使得所有正样本的打分高于负样本的打分。...抽象来说就是：Pointwise方法没有考虑对同一个用户而言物品与物品之间的排序关系。...另一方面，在Pointwise方法的样本构造中，我们简单地将点击看作正样本、未点击看作负样本，等于给Pointwise方法加了一个假设：用户点击的物品是用户明确喜欢的，未点击的物品是用户明确不喜欢的。...与Pointwise FM算法对比，使用同样的特征，PRFM算法在uv点击率上获得了大约5%的相对提升。 ? 2....PRFM 算法细节 与Pointwise方法一样，Pairwise方法可以选择不同的模型给打分，如LR、FM等。
L2R 算法 L2R 算法主要包括三种类别：Pointwise、Pairwise、Listwise，下面分别进行介绍。 1. Pointwise Pointwise 将问题转化为多分类或回归问题。...模型 应用 Pointwise 模型有 Subset Ranking、OC SVM、McRank、Prank 等。 输入 特定的 Query，文档的特征向量。...优缺点 Pointwise 算法实现简单，易于理解，但它只对给定 Query 单个文档的相关度进行建模，仅仅考虑了单个文档的绝对相关度，Pointwise 只学习到了文档和 Query 的全局相关性，对排序先后顺序有一定的影响...在某一些场景下，排在最前面的几个文档对排序结果的影响非常重要，如搜索引擎的第一页的内容非常重要，而 Pointwise 没有考虑这方面的影响，不对排序的先后顺序优劣做惩罚。 2....Pairwise 上文提到 Pointwise 方法只考虑了单个文档和 Query 的绝对相关度，Pairwise 考虑的则是两个文档之间的相对相关度，比较不同文档的先后顺序。
使用group卷积和channel shuffle来简化pointwise卷积的shuffle。...CvT在每个multi-head attention之前引入了depthwise/pointwise卷积。...lite bottleneck block使用 深度卷积来扩展channel数量，并使用pointwise卷积来压缩channel数量。...点向)改变为4层(pointwise depth pointwise)，其中第一个深度卷积层有stride=2。channel的数量在每个深度卷积中扩展，并压缩在接下来的pointwise卷积中。...这节省了计算，因为2个代价高昂的pointwise卷积在下采样后以较低的分辨率执行。
Micro-Factorized Convolution Micro-Factorized Convolution主要是对MobileNet的深度分离卷积进行更轻量化的改造，对pointwise convolution...Micro-Factorized Pointwise Convolution [3a4482f8ddd439833c29f8a72b791413.png] 论文将pointwise convoluton...Combining Micro-Factorized Pointwise and Depthwise Convolutions [ac92cbe6219e3f000ab9766bf08525d6.png...相对于常规组合，lite组合的计算更高效，由于减少了Pointwise卷积的计算量，足以弥补depthwise卷积核的增加。...由于Micro-Factorized pointwise convolution仅关注分组内的连接，Dynamic Shift-Max可作为其补充。
我们介绍的矩g对错误的衡量有三个特性： out-of-sample：样本外的未知数据 pointwise：对每个数据点x进行测试 classification：看prediction与target是否一致...，classification error通常称为0/1 error PointWise error实际上就是对数据集的每个点计算错误并计算平均，E{in}和E{out}的pointwise error...的表达式为： pointwise error是机器学习中最常用也是最简单的一种错误衡量方式，未来课程中，我们主要考虑这种方式。...pointwise error一般可以分成两类：0/1 error和squared error。
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