1，模型量化概述1.1，模型量化优点1.2，模型量化的方案1.2.1，PTQ理解1.3，量化的分类1.3.1，线性量化概述2，量化算术2.1，定点和浮点2.2，量化浮点2.2，量化算术3，量化方法的改进3.1，浮点数动态范围选择3.2，最大最小值（MinMax）3.3，滑动平均最大最小值(MovingAverageMinMax)3.4，KL距离采样方法(Kullback–Leiblerdivergence)3.5，总结4，量化实战经验参考资料本文为对目前线性量化优点、原理、方法和实战内容的总结，主要参考神经网络量化简介并加以自己的理解和总结，适合初学者阅读和自身复习用。1，模型量化概述1.1，
?作者：韩信子@ShowMeAI?深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42?TensorFlow实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/43?本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/290?声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容深度学习是机器学习的一类算法，它应用各种结构的神经网络解决问题（深度学习中的『深度』指的是我们会通过深层次的神经网络构建强大的学习器），模仿人类获得某些类型知识的方式，与传统机器
?作者：韩信子@ShowMeAI?深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42?TensorFlow实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/43?本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/290?声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容深度学习是机器学习的一类算法，它应用各种结构的神经网络解决问题（深度学习中的『深度』指的是我们会通过深层次的神经网络构建强大的学习器），模仿人类获得某些类型知识的方式，与传统机器
摘要：本文中我们介绍的AnimeGAN就是GitHub上一款爆火的二次元漫画风格迁移工具，可以实现快速的动画风格迁移。本文分享自华为云社区《AnimeGANv2照片动漫化：如何基于PyTorch和神经网络给GirlFriend制作漫画风头像？【秋招特训】》，作者：白鹿第一帅。前言将现实世界场景的照片转换为动漫风格图像的方法，这是计算机视觉和艺术风格转换中一项有意义且具有挑战性的任务，而本文中我们介绍的AnimeGAN就是GitHub上一款爆火的二次元漫画风格迁移工具，可以实现快速的动画风格迁移。该工具是基于神经风格迁移和生成对抗网络(GAN)技术打造的，相比于传统的神经网络模型，GAN是一种全
摘要：本文中我们介绍的AnimeGAN就是GitHub上一款爆火的二次元漫画风格迁移工具，可以实现快速的动画风格迁移。本文分享自华为云社区《AnimeGANv2照片动漫化：如何基于PyTorch和神经网络给GirlFriend制作漫画风头像？【秋招特训】》，作者：白鹿第一帅。前言将现实世界场景的照片转换为动漫风格图像的方法，这是计算机视觉和艺术风格转换中一项有意义且具有挑战性的任务，而本文中我们介绍的AnimeGAN就是GitHub上一款爆火的二次元漫画风格迁移工具，可以实现快速的动画风格迁移。该工具是基于神经风格迁移和生成对抗网络(GAN)技术打造的，相比于传统的神经网络模型，GAN是一种全
一、说明本文分享基于Fate使用横向联邦神经网络算法对多分类的数据进行模型训练，并使用该模型对数据进行多分类预测。二分类算法：是指待预测的label标签的取值只有两种；直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(0或者1)，例如性别只有男或者女；此时的分类算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别。多分类算法：是指待预测的label标签的取值可能有多种情况，例如个人爱好可能有篮球、足球、电影等等多种类型。常见算法：Softmax、SVM、KNN、决策树。关于Fate的核心概念、单机部署、训练以及预测请参考以下相关文章：《隐私计算FATE-关键概念与单机部署指南》《隐私计算FATE-模型训练》《
一、说明本文分享基于Fate使用横向联邦神经网络算法对多分类的数据进行模型训练，并使用该模型对数据进行多分类预测。二分类算法：是指待预测的label标签的取值只有两种；直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(0或者1)，例如性别只有男或者女；此时的分类算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别。多分类算法：是指待预测的label标签的取值可能有多种情况，例如个人爱好可能有篮球、足球、电影等等多种类型。常见算法：Softmax、SVM、KNN、决策树。关于Fate的核心概念、单机部署、训练以及预测请参考以下相关文章：《隐私计算FATE-关键概念与单机部署指南》《隐私计算FATE-模型训练》《
如何判断导数值为零的点的类型当发现训练数据集误差不再下降的时候，不是只有卡在局部最小值的情况，还有另外一种情况是处于鞍点，鞍点位置处虽然其导函数为零，但是其既不是局部最大值也不是局部最小值，如图：因此，我们把局部最小值和鞍点这种点统称为驻点（criticalpoint），但这两种情况是截然不同的，因为如果是局部最小值那么周围都是比该点更大的loos，但是鞍点不一样，周围可能会有更小的loss，因此要认识到如何分辨这两种点。判断导数为0的点是鞍点还是极值点首先需要了解一下泰勒展开式，假设我们在\(\theta=\theta^{`}\)处进行二阶泰勒展开（忽略冗余项），即：\[L(\theta)\
如何判断导数值为零的点的类型当发现训练数据集误差不再下降的时候，不是只有卡在局部最小值的情况，还有另外一种情况是处于鞍点，鞍点位置处虽然其导函数为零，但是其既不是局部最大值也不是局部最小值，如图：因此，我们把局部最小值和鞍点这种点统称为驻点（criticalpoint），但这两种情况是截然不同的，因为如果是局部最小值那么周围都是比该点更大的loos，但是鞍点不一样，周围可能会有更小的loss，因此要认识到如何分辨这两种点。判断导数为0的点是鞍点还是极值点首先需要了解一下泰勒展开式，假设我们在\(\theta=\theta^{`}\)处进行二阶泰勒展开（忽略冗余项），即：\[L(\theta)\
写在最前：写在最前,我把代码和整理的文档放在github上了https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning Forward指的是神经网络推理，forward与感知机相比，多了一个激活函数的模块。因此本章需要实现激活函数，另外也需要重新实现y=w*x+b。本章的顺序如下： 3.1激活函数的实现在感知机中讲到用阈值来切换输出，这样的函数称为“阶跃函数”：一旦输入超出了阈值，就切换输出。阶跃函数也算是一种激励函数。需要注意激励函数应该具有以下数学特性：第一：由于后期训练过程中会对激励函数求导，因此这些函数必须符合数学上的可导。第二：必须为非
