scaling 第14页

K8S集群 (kubeadm搭建方式-单Master-最详细版)

前言：Kubernetes这个单词来自于希腊语，含义是舵手或领航员；Production-GradeContainerOrchestrationAutomatedcontainerdeployment,scaling

Bright1668·2022-12-21 08:14

机器学习-特征归一化

最常用的方法主要有以下两种：1，线性函数归一化,，(Min-MaxScaling)。它对原始数据进行线性变换使得结果映射在[0,1]的范围内，实现原始数据的等比缩放。

AI_王布斯·2022-12-20 17:39

NeurIPS 2022 | 知识蒸馏中如何让“大教师网络”也教得好？

©作者|李新春单位|南京大学研究方向|知识蒸馏本文介绍一篇发表在机器学习顶会NeurIPS2022（CCF-A类会议）的论文《AsymmetricTemperatureScalingMakesLargerNetworksTeachWellAgain

PaperWeekly·2022-12-20 14:07

机器学习100天之旅第一天---数据预处理

机器学习100天之旅第一天---数据预处理前言机器学习初步---数据预处理1导入需要的库2导入数据集3处理丢失数据（MissingData）4解析分类数据5分割数据集6特征缩放（featurescaling

秃头青年Juniors·2022-12-18 18:37

最强Transformer发布！谷歌大脑提出ViT-G：缩放视觉Transformer，高达90.45%准确率！

ScalingVisionTransformers论文：https://arxiv.org/abs/2106.045601简介视觉Transformer(ViT)等基于注意力的神经网络最近在许多计算机视觉基准测试中取得了最先进的结果

AI视觉网奇·2022-12-18 07:50

python数据预处理的方法_python中常用的九种数据预处理方法

中常用的九种预处理方法分享本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍;1.标准化（StandardizationorMeanRemovalandVarianceScaling

weixin_39922642·2022-12-16 13:46

Class-wise Metric Scaling for Improved Few-Shot Classification (基于类的度量缩放提升小样本分类)

基于度量的小样本分类摘要我们提出了一种基于类的度量缩放(CMS)机制，它可以应用于训练和测试阶段。具体地说，在训练阶段，度量标量被设置为可学习参数，帮助学习更有区别和可转移的特征表示。在测试方面，我们构造了一个凸优化问题来生成一个最优标量向量来改善最近邻决策。此外，我们还涉及到一个低秩双线性池化层，以提升表示能力，这进一步提供了显著的性能增益。1.Introduction最近基于最接近类中心的方法

哈哈哈hhhhhh·2022-12-15 19:31

Keras Preprocesing Layers 中的Resizing、Rescaling

layers.experimental.preprocessing.Resizing(IMG_SIZE,IMG_SIZE),layers.experimental.preprocessing.Rescaling

Alocus_·2022-12-15 16:08

Mujoco模型学习记录

asset连杆纹理配置1name纹理名称,用于跟连杆关联2scale控制纹理在x-y-z方向上的放大缩小，原始是111scale:real(3),“111”Thisattributespecifiesthescalingthatwillbeappliedtothevertexdataalongeachcoordinateaxis.Negativevaluesareallowed

Feisy·2022-12-11 23:25

python图像处理：透视变换

变换矩阵可以拆成4部分，表示线性变换，比如scaling，shearing和ratotion。用于平移

心_kokoro·2022-12-11 13:14

Beyond neural scaling laws: beating power law scaling via data pruning

在这里，我们专注于误差随数据集大小的缩放，并展示了如何在理论和实践中突破幂律缩放并将其减少到指数缩放，而不是如果我们有机会获得高质量的数据修剪指标，该指标对应该丢弃训练示例以实现任何修剪数据集大小的顺序进行排序。然后，我们用修剪后的数据集大小经验地测试了这种新的指数缩放预测，并且确实观察到在CIFAR10、SVHN和ImageNet上训练的ResNets上比幂律缩放性能更好。鉴于寻找高质量修剪指标

你今天论文了吗·2022-12-11 09:29

一文彻底搞懂，为什么数据要做特征归一化和标准化！

写在前面Featurescaling，常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。

数据不吹牛·2022-12-10 13:16

吴恩达《机器学习》笔记——第四章《多元线性回归》

variables（多特征/变量）4.2Gradientdescentformultiplevariables（多元梯度下降法）4.3GradientdescentinpracticeI：FeatureScaling

肥胖边缘疯狂蹦迪·2022-12-10 13:39

机器学习第三章多变量线性回归

文章目录第三章多变量线性回归（MultivariateLinearRegression）多变量梯度下降梯度下降运算中的使用技巧特征缩放（featurescaling）定义新的特征多项式回归正规方程（normalequation

NO.7_·2022-12-10 13:08

sharding-proxy + sharding-scaling实现不停服分库分表数据迁移

sharding-proxy+sharding-scaling实现不停服数据迁移sharding-proxy的相关理论&使用文档参考官网（https://shardingsphere.apache.org

HTslide·2022-12-10 04:10

数据预处理9种方法-sklearn.preprocessing

本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍;1.标准化（StandardizationorMeanRemovalandVarianceScaling

机器人X·2022-12-10 02:50

特征缩放（Feature Scaling）

特征缩放的几种方法：（1）最大最小值归一化（min-maxnormalization）：将数值范围缩放到[0,1]区间里（2）均值归一化（meannormalization）：将数值范围缩放到[-1,1]区间里，且数据的均值变为0（3）标准化/z值归一化（standardization/z-scorenormalization）：将数值缩放到0附近，且数据的分布变为均值为0，标准差为1的标准正态分

weixin_30732825·2022-12-09 08:18

【论文阅读笔记】Scaling Up Your Kernels to 31x31: Revisiting Large Kernel Design in CNNs

RepLKNet代码地址GithubRepLKNet论文地址Arixiv有效感受野论文地址Arxiv论文总结本文设计的网络名为RepLKNet（ReparamLargeKernelNetwork），其证明了少量的大kernel卷积可以获得比堆叠小kernel卷积的网络架构设计更好的效果。RepLKNet使用的最大卷积核大小为31∗31\mathbf{31}*\mathbf{31}31∗31，是

时光机ﾟ·2022-12-08 12:56

数值处理--特征工程

常用方法：（1）线性函数归一化（Min-MaxScaling）对原始数据进行线性变换，使结果映射到【0,1】范围，实现对原始数据的等比缩放。

小虾仁芜湖·2022-12-08 10:17

Network slimming，一个比较好用的模型剪枝方法

本文方法其实比较简单：首先，使用L1regularization对BN层的scalingfactor

春枫琰玉·2022-12-08 08:49

解决训练难题，1000层的Transformer来了，训练代码很快公开

ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G1000层的Transformer，深得吓人来源：机器之心昨日出炉的论文《DeepNet:ScalingTransformersto1,000Layers

计算机视觉研究院·2022-12-07 19:34

论文笔记——Scaling Up Your Kernels to 31x31: Revisiting Large Kernel Design in CNNs

论文PDF作者一作：丁霄汉谷歌学术主页通讯：张祥雨谷歌学术主页摘要现代卷积神经网络模型普遍倾向于使用多个小卷积核来代替大卷积核，受到ViT的启发，论文重新审视了大卷积核在现代卷积神经网络中的使用情况，指出采用少量大卷积核的设计范式要明显优于目前采用大量小卷积核堆叠的设计范式，并提出了五条设计准则，用于指导高效大卷积核卷积神经网络的设计。根据这些准则，论文提出了一种称为RepLKNet的纯CNN架构

处于并将长期处于科研混子阶段·2022-12-07 12:47

AI周报丨微软打造Florence模型打破分类、检索等多项SOTA；微软打造Florence模型打破分类、检索等多项SOTA

极链AI云·2022-12-07 11:04

python语音合成需要的库_用PyTorch实现Deep Voice 3语音合成

pytorchPyTorchimplementationofconvolutionalnetworks-basedtext-to-speechsynthesismodels:arXiv:1710.07654:DeepVoice3:ScalingText-to-SpeechwithConvolutionalSequenceLearning.arXiv

weixin_39921224·2022-12-07 05:52

ZFPlayer 设置全屏模式（边框裁剪）

ZFAVPlayerManager*playerManager=[[ZFAVPlayerManageralloc]init];//全屏模式，带裁剪，避免有黑边playerManager.scalingMode

junedeyu·2022-12-06 16:26

李宏毅机器学习 batch normalization

featurescalingw1和w2发生同等的变化，因为x2很大，x1很小，所以w2对结果影响较大，loss在w2方向上斜率较大，w1对结果影响较小，loss在w1方向上斜率较小如果进行featurescaling

lxmm1999·2022-12-06 11:10

Batch Normalization——李宏毅机器学习笔记

paper《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternetCovariateShift》，2015FeatureScaling

我是小蔡呀～～～·2022-12-06 11:01

OpenStack 企业私有云的若干需求（7）：电信行业解决方案 NFV

原文作者：世民谈云计算（微信公众号ID：SammyTalksAboutCloud）专栏地址：随笔分类-Nova本系列会介绍OpenStack企业私有云的几个需求：Nova虚机支持GPU自动扩展（Auto-scaling

北岸冷若冰霜·2022-12-06 03:26

超分辨率概述

1.什么是超分辨率增强Videosuper-resolutionisthetaskofupscalingavideofromalow-resolutiontoahigh-resolution.超分辨率(

LceChan·2022-12-05 20:29

Scaling Up Your Kernels to 31x31: Revisiting Large Kernel Design in CNNs笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.06717.pdf代码地址：https://github.com/MegEngine/RepLKNet目录论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.06717.pdf代码地址：https://github.com/MegEngine/RepLKNetAbstract1.Introduction2.Guidelin

冲冲冲鸭鸭鸭~·2022-12-05 14:38

ResNet-RS：谷歌领衔调优ResNet，性能全面超越EfficientNet系列 | 2021 arxiv

从实验效果来看性能提升挺高的，值得参考来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:RevisitingResNets:ImprovedTrainingandScalingStrategies论文地址：https

晓飞的算法工程笔记·2022-12-05 14:32

何恺明团队新作FLIP：通过Masking扩展语言-图像预训练

点击进入—>Transformer微信技术交流群FLIPScalingLanguage-ImagePre-trainingviaMasking单位：MetaAI,FAIR(何恺明等人)论文：https:

Amusi（CVer）·2022-12-05 14:29

何恺明团队新作FLIP：MAE助力CLIP更快更高精度！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群转载自：AIWalkerScalingLanguage-ImagePre-trainingviaMasking

Amusi（CVer）·2022-12-05 14:59

FLIP：Scaling Language-Image Pre-training via Masking

点击进入—>Transformer微信技术交流群FLIPScalingLanguage-ImagePre-trainingviaMasking单位：MetaAI,FAIR(何恺明等人)论文：https:

Amusi（CVer）·2022-12-05 14:55

空间变形网络——STN

1概述CNN的机理使得CNN在处理图像时可以做到transitioninvariant，却没法做到scalinginvariant和rotationinvariant。

猛男技术控·2022-12-05 09:12

Revisiting ResNets: Improved Training and Scaling Strategies论文简述

这篇论文刚开头就说到现如今人们对于计算机视觉架构具有非常高的关注，但其实每一次新的SOTA的模型架构，其实都经常同时改变训练方法学和缩放策略相结合。所以说，这篇论文就重新审视思考了resnet这一经典的模型架构。然后，作者对比了现在非常火的高性能的用nas搜出来的网络结构effcientnet，与resnet对比，effcientnet到底为什么比resnet强，是因为模型架构吗?还是训练策略，数

RANKING666·2022-12-04 15:09

19.上下采样与BatchNorm

目录池化层与采样downsample下采样upsample上采样BatchNormfeaturescalingImagenormalizationBatchNormalization规范化写法nn.BatchNorm2dtest

派大星的最爱海绵宝宝·2022-12-04 10:45

复习2: 归一化、正则化、BN、IN、LN、GN原理- 为什么BN可以替代正则化、batch-size大小对训练/BN的影响、为什么正则化可以防止过拟合？

目录归一化、正则化、BN、IN、LN、GN原理featurescaling特征缩放、归一化、标准化、中心化批量归一化BN、IN、Ln、GN拟合问题、正则化、dropout归一化、正则化、BN、IN、LN

qq_33666011·2022-12-04 09:03

embedded electronic system for AI/ML 学习笔记

梯度下降法缩放和正则化（scalingandnormalization）过拟合和欠拟合如何避免过拟合与欠拟合第一章线性回归linearregression先介绍一下监督学习和无监督学习：监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数

无规则@lucio·2022-12-04 09:25

深度学习Day02

GradientDescenttuningyourlearningrateAdaptiveLearningRatesAdagrat\仅一个参数成立FeatureScalingGradientDescend

非畅6 1·2022-12-02 17:00

On Calibration of Modern Neural Networks论文阅读笔记（概率校准）

在这篇文章中,还提出了一种基于早期置信度校准方法Plattscaling的变式——temperaturescaling一．引言校准的概率的重要性分类网络不仅需要准确，还需要知道什么时候是不正确的。

蘑菇桑巴·2022-12-02 17:05

CLIP论文笔记--《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》

LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervision》1、IntroductionandMotivatingWork2、Approach2.1自然语言监督2.2.创建一个足够大的数据集2.3选择一种有效的预训练方法2.4ChoosingandScalingaModel2.5

栗子酱15551·2022-12-02 13:03

机器学习5数据归一化Feature Scaling

文章目录一、为什么要数据归一化？二、解决方案数据归一化，解决方案1：最值归一化normalization：解决方案2：均值方差归一化standardization;三、最值归一化处理normalization四、均值方差归一化Standardization一、为什么要数据归一化？如图两个样本之间的距离，如果使用欧拉距离的话就是1-5的平法加上200-100的平方再开根号，在这种情况下显然就发现这个

淅淅同学·2022-12-02 10:58

EfficientNet 网络原理与 Tensorflow2.0 实现

文章目录介绍网络参数优化方法网络效果代码实现介绍2019年，Google在EfﬁcientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks

cofisher·2022-12-02 10:15

三台服务器使用docker搭建redis一主二从三哨兵，概念-搭建-整合springboot【保姆级】

redis有两种高可用的方案：HighavailabilitywithRedisSentinel（哨兵）ScalingwithRedisCluster（分片集群）第一个就是我们本次的要搭建的，就是高可用的哨兵

掉发的小王·2022-12-01 16:59

使用AWS的API Gateway实现websocket

VPCLink，ELB和AutoScaling不是我们的重点。这里假设这些都已经完成了。初始化

亚林瓜子·2022-12-01 02:56

【论文学习笔记】《DEEP VOICE 3: SCALING TEXT-TO-SPEECH WITH CONVOLUTIONAL SEQUENCE LEARNING》

《DEEPVOICE3:SCALINGTEXT-TO-SPEECHWITHCONVOLUTIONALSEQUENCELEARNING》论文学习文章目录《DEEPVOICE3:SCALINGTEXT-TO-SPEECHWITHCONVOLUTIONALSEQUENCELEARNING

FallenDarkStar·2022-11-30 22:42

【论文翻译】Deep Voice 3：通过卷积序列学习来扩展语音合成

原论文链接：DeepVoice3:ScalingText-to-SpeechwithConvolutionalSequenceLearning摘要我们提出

lujian1989·2022-11-30 22:34

OpenCV：多线程加速的多尺度模板匹配

其实通过设置“尺度池”ScalingPool可以很好的解决这个问题，用尺度不一的模板进行匹配不就可以了吗？再以多线程加速，各尺度独立匹配，最后取最佳结果，这就是多尺度的思路。另外，基于特征

\lambda·2022-11-29 21:25

sklearn 数据处理 fit、transform、fit_transform 的区别

MinMaxScaler的fit函数的官方定义：Computetheminimumandmaximumtobeusedforlaterscaling.翻译一下：计算用于进行特征缩放的最大值、最小值也就是说

胖胖胖胖胖虎·2022-11-29 08:09

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