Pretrained Yes ++ Yes ++ Yes (Lasagne) Inception Multi-GPU: Data parallel Yes Yes Yes Yes Multi-GPU: Model parallel No Yes Experimental Yes (best) Readable source code Yes (C++) Yes (Lua) No No Good at RNN No Mediocre Yes Yes (best) 分类: ●深度学习 好文要顶 关注我 收藏该文 微...
TensorFlow与PyTorch作为深度学习领域的两大框架,助力数据科学家构建复杂神经网络,挖掘数据深层价值。通过Python打下的坚实基础,结合TensorFlow和PyTorch的强大功能,我们能在数据科学领域探索无限可能,解决复杂问题并推动科研进步。 51 0 0 龙大吉 | 1月前 | 机器学习/深度学习 数据挖掘 TensorFlow 从数据小白到AI专家...
reg= 1e-3#正则化的概率step_size = 1#学习率num_samples = X.shape[0]#样本的个数foriinrange(2000):#第二步:循环,进行前向传播#第一层得分值的获得h1 = np.dot(X, W1) +b1#使用relu激活层relu_h1 =np.maximum(0, h1)#进行第二层的前向传播scores = np.dot(relu_h1, W2) +b2#计算概率...
文本侧也更加灵活,能够使用任意种类的文本输入,结合更丰富的文本Encoder联合学习。 与SupCon的关系:SupCon是图像对比学习,训练数据每对pair都是图像,共用一个Encoder;而BiC针对的是跨模态对比学习,图片和文本跨模态对齐。但是两者的核心思路都是根据有label数据,将batch内出现样本更多置为正样本。 与CLIP的关系:和CLIP的...
各个模型的分类结果对比, 残差网络,将当前层的输入与当前层的输出进行连接,作为下一层的输入,因为如果这一层卷积没有用的话,那么在训练的过程中,逐渐使得这层的参数为0,这样就不会导致训练结果变差的情况出现,因此可以加深网络的深度