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首先, 如果所有参与训练的token被100%的[MASK], 那么在fine-tunning的时候所有单词都是已知的, 不存在[MASK], 那么模型就只能根据其他token的信息和语序结构来预测当前词, 而无法利用到这个词本身的信息, 因为它们从未出现在训练过程中, 等于模型从未接触到它们的信息, 等于整个语义空间损失了部分信息. 采用80%的概率下应用[MASK], 既可以让模型去学着预测这
本文主要介绍如何在Windows系统电脑上使用python这样的简单程序语言,在自己的电脑上搭建一个共享文件服务器,并通过cpolar创建的公网地址,打造一个可以随时随地远程访问的私人云盘。数据共享作为和连接作为互联网的基础应用,不仅在商业和办公场景有广泛的应用,对于个人用户也有很强的实用意义。也正因如此,大量数据共享软件被开发出来,云存储的概念也被重复炒作。对于爱好折腾的笔者来说,用最简单的工具
除了离散变量的重编码外,有的时候我们也需要对连续变量进行转化,以提升模型表现或模型训练效率。在之前的内容中我们曾介绍了关于连续变量标准化和归一化的相关内容,对连续变量而言,标准化可以消除量纲影响并且加快梯度下降的迭代效率,而归一化则能够对每条数据进行进行范数单位化处理,我们可以通过下面的内容进行标准化和归一化相关内容回顾。
我们今天来了解一下最近很火的SD模型✨在人工智能领域,生成模型一直是研究的热点之一。随着深度学习技术的飞速发展,一种名为Stable Diffusion的新型生成模型引起了广泛关注。Stable Diffusion是一种基于概率的生成模型,它可以学习数据的潜在分布,并生成与训练数据相似的新样本。Stable Diffusion是基于连续扩散过程的一种生成模型。它的核心思想是将数据生成过程看作是一个
然而,它也存在梯度消失的问题,这意味着在训练过程中,当输入值非常大或非常小的时候,梯度几乎为零,这会导致权重更新变得非常缓慢,从而影响网络的学习效率。Softmax 直白来说就是将网络输出的 logits 通过 softmax 函数,就映射成为(0,1)的值,而这些值的累和为1(满足概率的性质),那么我们将它理解成概率,选取概率最大(也就是值对应最大的)节点,作为我们的预测目标类别。假设有一个单层
YOLO,全称为You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection,是一种实时目标检测算法。目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务,它不仅需要识别图像中的物体类别,还需要确定它们的位置。与分类任务只关注对象是什么不同,目标检测需要同时处理离散的类别数据和连续的位置数据。YOLO算法基于深度学习的回归方法,它将目标检测问题转化为一个回归问题
要注意的是,以上步骤使用的是随机临时tcp端口地址,所生成的公网地址为随机临时地址,该公网地址24小时内会随机变化。可以看到,成功打开了服务器的开发环境,接下来我们就可以使用Linux服务器环境进行开发了,本地连接测试完成,为了方便下面公网连接,这个本地连接可以先关闭,下面进行在Linux安装cpolar内网穿透工具.创建成功后,打开左侧在线隧道列表,查看刚刚创建隧道后生成的tcp地址,这个地址就