简化多云网络复杂度,谈谈F5多云解决方案的破局之道
随着企业部署AI模型和服务，多云环境已成为常态。事实上，今年的研究显示，88%的企业目前都在运行跨越本地和云的混合环境，38%的企业把应用部署在了六种不同环境中。多云环境带来了大量的操作复杂性、成本和风险，而且毫无疑问它将继续存在。如何解决这一困境？F5多云解决方案正积极探索着破局之道。 许多企业...
神经网络模型复杂度分析
前言一，模型计算量分析卷积层 FLOPs 计算全连接层的 FLOPs 计算二，模型参数量分析卷积层参数量BN 层参数量全连接层参数量三，模型内存访问代价计算卷积层 MAC 计算四，一些概念双精度、单精度和半精度浮点计算能力硬件利用率(Utilization)五，参考资料前言现阶段的轻量级模型 MobileNet/ShuffleNet 系列、CSPNet、RepVGG、VoVNet 等都必须依赖于....
【人工智能】神经网络优化：复杂度学习率、激活函数、损失函数、缓解过拟合、优化器 2
缓解过拟合欠拟合和过拟合欠拟合解决方法增加输入特征项增加网络参数减少正则化参数过拟合解决方案数据清洗增大训练集采用正则化增大正则化参数正则化缓解过拟合正则化在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给W加权值，弱化训练数据的噪声（一般不正则化b）loss = loss(y与y_)+ REGULARIZER * loss(w)正则化的选择L1正则化大概率会使很多参数变为0，因此该方法可以通过稀释参数，即....
【人工智能】神经网络优化：复杂度学习率、激活函数、损失函数、缓解过拟合、优化器 1
预备知识import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minu....
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