模型深度学习的相关内容

文章 2024-10-15 来自：开发者社区

【绝技揭秘】模型微调与RAG神技合璧——看深度学习高手如何玩转数据，缔造预测传奇！

模型微调与RAG案例深度分析随着深度学习技术的飞速发展，预训练模型因其强大的泛化能力和高效的训练效率而受到广泛关注。然而，直接将预训练模型应用于特定任务往往不能达到最佳效果，此时便需要对模型进行微调。另一方面，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）...

文章 2024-10-15 来自：开发者社区

如何在一夜之间成为模型微调大师？——从零开始的深度学习修炼之旅，让你的算法功力飙升！

通俗易懂理解模型微调全流程机器学习特别是深度学习领域，预训练模型因其强大的泛化能力而被广泛应用。然而，直接使用预训练模型可能无法达到最佳效果，尤其是在特定领域或任务上。这时候就需要对模型进行微调（Fine-tuning），使其更好地适应新的数据集。本文将通过一个简单的例子带你一步步了解如何进行模型的微调...

文章 2024-08-19 来自：开发者社区

揭秘混合专家（MoE）模型的神秘面纱：算法、系统和应用三大视角全面解析，带你领略深度学习领域的前沿技术！

在深度学习领域，混合专家（Mixture of Experts, MoE）模型已经成为一种强大的工具。它结合了多个专家网络的输出，以实现更复杂的任务和更高的性能。本文将从算法、系统和应用三个角度来全面解读混合专家模型。一、算法视角：MoE的核心原理混合专家模型的核心思想是将一个大型神经网络分解为多个小型专家网络࿰...

文章 2024-08-16 来自：开发者社区

在 NLP 环境中，模型预训练和模型微调对于深度学习架构和数据意味着什么？

随着深度学习技术的发展，预训练（Pretraining）和微调（Fine-Tuning）已经成为自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的关键技术。这两种技术不仅改变了模型的训练方式，还大幅提升了模型在各种任务中的性能。本文将详细介绍模型预训...

文章 2024-08-03 来自：开发者社区

【2021 第五届“达观杯” 基于大规模预训练模型的风险事件标签识别】2 DPCNN、HAN、RCNN等传统深度学习方案

相关链接【2021 第五届“达观杯” 基于大规模预训练模型的风险事件标签识别】1 初赛Rank12的总结与分析【2021 第五届“达观杯” 基于大规模预训练模型的风险事件标签识别】2 DPCNN、HAN、RCNN等传统深度学习方案【2021 第五届“达观杯” 基于大规模预训练模型的风险事件标签识别】3 Bert和Nezha方案 1 引言（1）环境> pyth...

文章 2024-07-13 来自：开发者社区

在深度学习中，数据增强是一种常用的技术，用于通过增加训练数据的多样性来提高模型的泛化能力。`albumentations`是一个强大的Python库，用于图像增强，支持多种图像变换操作，并且可以与深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）无缝集成。

一、引言在深度学习中，数据增强是一种常用的技术，用于通过增加训练数据的多样性来提高模型的泛化能力。albumentations是一个强大的Python库，用于图像增强，支持多种图像变换操作，并且可以与深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）无缝集成。二、albumentation...

问答 2024-06-19 来自：开发者社区

ModelScope部署了ollama量化的模型，还可以继续进行优化和深度学习么？

文章 2024-05-26 来自：开发者社区

构建高效AI模型：深度学习优化策略和实践

随着计算能力的飞速提升和大数据时代的到来，深度学习已经成为解决复杂问题的有力工具。然而，一个成功的AI模型不仅需要大量的数据和计算资源，更需要精心设计的优化策略来充分发挥其潜力。以下是我们探讨的几个关键优化领域。首先是数据预处理的重要性。数据是深度学习模型的基石，高质量的数据集能够大幅提升模型性能。预处理包括数据清洗、标准化、归一化等步骤...

文章 2024-05-21 来自：开发者社区

构建高效图像分类模型：深度学习在特征提取中的应用

随着大数据时代的到来，图像数据的处理和分析变得越来越重要。图像分类作为计算机视觉领域的基础任务之一，其目标是将图像正确地分配到预定义的类别中。深度学习特别是卷积神经网络（CNN）的出现极大地推动了这一领域的发展，因其强大的特征自动提取能力而在图像识别任务中取得了显著的成功。然而，传统的CNN模型往往涉及复杂的网...

文章 2024-05-20 来自：开发者社区

构建高效图像分类模型：深度学习在特征提取中的应用

图像分类是计算机视觉中的一个基础问题，它的目标是将输入的图像正确地识别并分配到预定义的类别中。随着深度学习特别是卷积神经网络（CNN）的发展，图像分类技术取得了显著的进步。CNN能够自动从数据中学习复杂的特征表示，这极大地推动了图像处理领域的研究和应用。在传统的机器学习方法中，特征提取往往需要依赖人工设计&#x...

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更新时间 2024-10-16 10:01:51

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