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【论文阅读】【剪枝】Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

摘要             深度卷积神经网络(CNN)在许多实际应用中的部署在很大程度上受到其高计算成本的阻碍。在本文中,我们提出了一种新的神经网络学习方案,以同时1)减小模型大小;2)减少运行时内存占用;以及3)在不损害精度的情况下减少计算操作的数量。这是通过以简单但有效的方式在网络中实施通道级稀疏性来实现的。与许多现有方法不同,所提出的方法直接适用于现代CNN架构,为训练过程引入了最小开销,并且不需要用于生成模型的专用软件/硬件加速器。我们称我们的方法为网络瘦身,它将宽网络和大网络作为输入模型,但在训练过程中,不重要的通道会被自动识别并在之后进行修剪,从而生成具有相当精度的瘦而紧凑的模型

论文阅读:Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

前言要弄清MAML怎么做,为什么这么做,就要看懂这两张图。先说MAML**在做什么?**它是打着Mate-Learing的旗号干的是few-shotmulti-taskLearning的事情。具体而言就是想训练一个模型能够使用很少的新样本,快速适应新的任务。定义问题我们定义一个模型fff,输入xxx输出aaa。-定义每一个Task-TTT包含一个损失函数LLL,一个原始观察q(x1)q(x_1)q(x1​),一个状态转移分布q(x1∣xt,at)q(x_1|x_t,a_t)q(x1​∣xt​,at​)以及集长度HHH。在监督任务中H=1(也就是说当前的a只和当前的x有关)。元学习方法介绍元学习

【Diffusion模型系列1】DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models

0.楔子DiffusionModels(扩散模型)是在过去几年最受关注的生成模型。2020年后,几篇开创性论文就向世界展示了扩散模型的能力和强大:DiffusionModelsBeatGANsonImageSynthesis(NeurIPS2021Spotlight,OpenAI团队,该团队也是DALLE-2的作者)[1]VariousimagesgeneratedbyDALL-E2(OpenAI)[2].LatentDiffusionModels(LDM)(CVPR2022,现在在图文生成中广为使用的StableDiffusion和MidJourney就是基于LDM开发的!)基于LDM的St

详细解决linux安装mysql后登录报错:Can‘t connect to local MySQL server through socket ‘/tmp/mysql.sock‘ (2)

详细解决linux安装mysql后登录报错:Can’tconnecttolocalMySQLserverthroughsocket‘/tmp/mysql.sock’(2)连接localhost通常通过一个Unix域套接字文件进行,一般会自动生成在/tmp/mysql.sock,所以我们登录mysql时是需要mysql.sock套接字的。但装完后发现/tmp下并没有mysql.sock文件也不要慌,要蛋定~解决方式1首先可以通过“find/-name‘mysql.sock’”找下当前环境中是否存在mysql.sock,如果找到msyql.sock,并且不在/tmp下,直接建个软连接就可以了。不要

【NLP经典论文精读】Language Models are Few-Shot Learners

LanguageModelsareFew-ShotLearners前言Abstract1.Introduction2.Approach2.1ModelandArchitectures2.2TrainingDataset2.3TrainingProcess2.4Evaluation3.Results3.1LanguageModeling,Cloze,andCompletionTasks3.2ClosedBookQuestionAnswering3.3Translation4.MeasuringandPreventingMemorizationOfBenchmarks5.Limitations6.

Empowering Long-tail Item Recommendation through Cross Decoupling Network (CDN)

EmpoweringLong-tailItemRecommendationthroughCrossDecouplingNetwork(CDN)来源:KDD'2023GoogleResearch目录EmpoweringLong-tailItemRecommendationthroughCrossDecouplingNetwork(CDN)长尾问题分析CDNItemMemorizationandGeneralizationDecoupling记忆特征(Memorizationfeatures)泛化特征(Generalizationfeatures)物品表征学习UserSampleDecouplin

Vue3通信方式之defineProps、defineEmits、useAttrs、插件mitt和v-model

目录1、使用defineProps2、使用defineEmits接受自定义事件2.1原生DOM事件2.2自定义事件3、全局事件总线(插件mitt)4、v-model5、useAttrs1、使用definePropsprops可以实现父子组件通信,在vue3中我们可以通过defineProps获取父组件传递的数据。且在组件内部不需要引入defineProps方法可以直接使用!父组件给子组件传递数据Childinfo="我爱祖国":money="money">/Child>子组件获取父组件传递数据:方式1letprops=defineProps({info:{type:String,//接受的数据

java - Resolving model jre :call:zip:1. 0.0 的目的是什么?

我尝试运行一个Java程序,我看到:Resolvingmodeljre:call:zip:1.0.0 最佳答案 确保在eclipse->preferences->java->installedjre中,你有JDK而不是JRE。 关于java-Resolvingmodeljre:call:zip:1.0.0的目的是什么?,我们在StackOverflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/3950341

解决异常Error creating bean with name ‘xxxxxController‘: Unsatisfied dependency expressed through field

解决异常Errorcreatingbeanwithname‘xxxxxController‘:Unsatisfieddependencyexpressedthroughfield错误信息如下: Errorcreatingbeanwithname'dataInteractionController':Unsatisfieddependencyexpressedthroughfield'busiSysInfoService';nestedexceptionisorg.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException:Error