知识蒸馏方法探究:Google Distilling Step-by-Step 论文深度分析
大型语言模型 (Large Language Models, LLMs) 的发展日新月异。从最初的简单对话系统,到如今能够执行文本生成、语言翻译和代码编写等复杂任务的先进模型,LLM 技术实现了跨越式的进步。 然而这些模型的规模和计算需求也呈指数级增长。它们需要大量的计算资源、专用硬件设施以及可观的能源消耗。对于学术界和工业界中的大多数研究者和开发者而言,尤其是不在大型科技公司的从业者,LLM ....

详细解读 | Google与Waymo教你如何更好的训练目标检测模型!!!(附论文)(二)
3检测框架3.1 RetinaNet-RS检测Head遵循标准的RetinaNet head设计。简而言之,在最终的预测层之前使用4个3×3特征维数为256的卷积层和分类子网。每个卷积层之后是一个BN层和一个SiLU。卷积层在检测头的所有特征层中共享,而BN层不共享。作者设置anchor的长宽比为[1.0;2.0;0.5],并将基准anchor大小设置为3.0。focal loss参数α和γ分别....

详细解读 | Google与Waymo教你如何更好的训练目标检测模型!!!(附论文)(一)
1简介通过更好的模型架构、训练和推理方法的结合,目标检测系统的速度-精度Pareto曲线得到了改进。在本文中系统地评估了各种各样的技术,以理解现代检测系统的大多数改进来自哪里。本文用RetinaNet和RCNN检测器在普通的ResNet-FPN backbone上对这些改进进行benchamrk测试。普通检测器的准确率提高了7.7%,速度提高了30%。作者进一步提供了简单的scale策略来生成形....

Google Earth Engine(GEE)——环境监测和建模的必看论文推荐
必读资料基础景观生态Turner, M. G. 1989. Landscape Ecology: The Effect of Pattern on Process. Annual Review of Ecology and Systematics 20:171–197.Pickett, S. T. A., and M. L. Cadenasso. 1995. Landscape Ecology:....
Google论文解读:轻量化卷积神经网络MobileNetV2 | PaperDaily #38
本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2,其同样是一个轻量化卷积神经网络。目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度,以便加速深度网络在移动端的应用。 如果你对本文工作感兴趣,点击底部的阅读原文即可查看原论文。 关于作者:陈泰红,小米高级算法工程师,研究方向为人脸检测识别,手势识别与跟踪。 论文 | Inverted Residuals an...
那些年Google公开的大数据领域论文
摘要:Google于2004年公布了MapReduce论文,为数据领域工作者开启了大数据算法之门。然而Google的大数据脚步显然不止于此,其后公布了Percolator、Pregel、Dremel、Spanner等多篇论文。没有止步的不仅是Google,很多公司也跟随其脚步开发了很多优秀的产品,虽然其中不乏模仿。 &...
Google Scholar 论文参考文献的自动生成
写论文经常需要写出参考文献,各种格式实在是麻烦的不行啊,在网上看到一个参考文献自动生成的博客,现在转载下来,以备以后自已能用。 主要是使用Google Scholar。 Step 1: 打开Google Scholar,网址:http://scholar.google.com/。如下所示: Step 2:搜索需要写入参考文献的论文。如下所示: Step 3:点...
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