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項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點(diǎn)： 深圳 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 人工智能 深圳 項(xiàng)目簡介 為AI類應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型研發(fā)優(yōu)化技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，NAS搜索算法，訓(xùn)練算法優(yōu)化，AI模型編譯優(yōu)化等。 崗位職責(zé) 負(fù)責(zé)調(diào)研深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化技術(shù)業(yè)
訓(xùn)練Resnet，Vit，Cswin時(shí)，設(shè)置amp_level="O2"（半精度）時(shí)，cswin不收斂，vit，resnet收斂，而設(shè)置amp_level="O0"（全精度）時(shí)，三個(gè)模型都正常收斂。一致找不到原因？有誰知道可能的原因嗎？
可能會(huì)導(dǎo)致模型在訓(xùn)練過程中產(chǎn)生振蕩，無法收斂甚至錯(cuò)過最優(yōu)解；而學(xué)習(xí)率過小，則會(huì)使模型收斂速度過慢。可以采用動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率的策略，如學(xué)習(xí)率衰減。隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，逐漸降低學(xué)習(xí)率，這樣在訓(xùn)練初期可以利用較大的學(xué)習(xí)率快速接近最優(yōu)解，而在后期則通過較小的學(xué)習(xí)率來進(jìn)行精細(xì)調(diào)整，以達(dá)到更好的
所有程序在附件中上傳val Loss: -inf Acc: 0.3333epoch: 192 step: 2, loss is 6.687668epoch time: 315.700 ms, per step time: 157.850 msepoch: 199 step: 2,
【功能模塊】mindspore.ops.Dropout2D()【操作步驟&問題現(xiàn)象】使用mindspore.ops.Dropout2D()模型訓(xùn)練時(shí)loss值不下降（loss值一直保持和隨機(jī)初始化的結(jié)果接近），使用nn.Dropout()則正常下降【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內(nèi)容或者附件）
一、問題描述 1.在進(jìn)行sam模型遷移到昇騰的時(shí)候存在精度問題，模型鏈接： https://github.com/facebookresearch/segment-anything 2 .兩臺(tái)機(jī)器上訓(xùn)練loss圖對(duì)比，發(fā)現(xiàn)從一開始訓(xùn)練的時(shí)候就出現(xiàn)了差別，從圖中對(duì)比看出來npu第一
【功能模塊】【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、將原來的pytorch模型,重新用mindspore寫了一遍,最后兩個(gè)模型對(duì)比,結(jié)構(gòu),參數(shù),以及需要訓(xùn)練的參數(shù)個(gè)數(shù)都一模一樣,所設(shè)置的參數(shù),初始化都一樣 . 在pytorch上面可以很明顯看到Loss變化, 而mindspore上loss一直上下波動(dòng)(基本趨于穩(wěn)定)
【功能模塊】1.0版本中，通過運(yùn)行官網(wǎng)的LeNet示例，發(fā)現(xiàn)將GRAPH_MODE更改為PYNATIVE_MODE之后，模型的loss不能正確下降，反而是維持在固定值上下波動(dòng)通過添加net.set_grad()也無濟(jì)于事【代碼】def conv(in_channels, out_channels
據(jù)集的制作和訓(xùn)練，發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練幾輪后，完全沒有收斂的跡象。loss值基本不變?！窘鉀Q過程】因?yàn)?span id="h9rfjdx" class='cur'>模型可以正常進(jìn)行訓(xùn)練，但是loss不收斂，所以對(duì)訓(xùn)練的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，發(fā)現(xiàn)依然沒有收斂的跡象。先排除訓(xùn)練腳本的錯(cuò)誤。因?yàn)槭褂眠@個(gè)腳本可以正常的產(chǎn)出模型，只是正確率基本為零。推測是數(shù)據(jù)集制作錯(cuò)誤
開發(fā)深度學(xué)習(xí)模型 創(chuàng)建和訓(xùn)練模型 使用如下命令創(chuàng)建并訓(xùn)練模型： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # create model model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28
據(jù)增強(qiáng)。 VAE：通過概率圖模型建模數(shù)據(jù)的潛在分布，能夠生成多樣化的樣本，并用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)和異常檢測。 自編碼器：通過編碼和解碼過程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的隱含表示，應(yīng)用于圖像去噪、特征提取和數(shù)據(jù)壓縮等領(lǐng)域。 這些模型在深度學(xué)習(xí)和生成模型領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，每種模型都有其獨(dú)特的優(yōu)勢和適用場景。
output 3. 跨模型共享知識(shí)：跨域遷移學(xué)習(xí) 跨模型共享知識(shí)是另一個(gè)加速收斂的有效策略。在許多應(yīng)用中，訓(xùn)練一個(gè)新的擴(kuò)散模型通常需要大量的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)集。但如果我們能夠?qū)⒁呀?jīng)訓(xùn)練好的模型（例如圖像生成模型）應(yīng)用到新的任務(wù)中，就能夠大幅加快模型的收斂速度，這種方法被稱為遷移學(xué)習(xí)。 在擴(kuò)散模型中應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)
雖然modelarts能夠幫助我們在線上完成深度學(xué)習(xí)的模型，但是訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型是怎么部署的
者目標(biāo)等），再到更高層的目標(biāo)、目標(biāo)的行為等，即底層特征組合成了高層特征，由低到高的特征表示越來越抽象。深度學(xué)習(xí)借鑒的這個(gè)過程就是建模的過程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類，前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多個(gè)編碼器層疊加而成，如多層感知機(jī)(multi-layer
目標(biāo)等），再到更高層的目標(biāo)、目標(biāo)的行為等，即底層特征組合成了高層特征，由低到高的特征表示越來越抽象。深度學(xué)習(xí)借鑒的這個(gè)過程就是建模的過程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類：1.前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多個(gè)編碼器層疊加而成，如多層感知機(jī)(multi-layer
第8層：FC-SoftmaxCaffe AlexNet實(shí)現(xiàn)模型結(jié)構(gòu)如下：模型創(chuàng)新點(diǎn)：1. 使用新的激活函數(shù)Relu在Relu被使用之前，廣泛使用的激活函數(shù)是tanh,sigmodtanh:sigmod:（為什么要使用Relu）tanh sigmod這兩個(gè)激活函數(shù)的問題：存在梯度彌散，模型收斂較慢的問題，且無法表征非
真實(shí)場景對(duì)“學(xué)生模型”的性能要求與實(shí)際模型規(guī)模不匹配。 這是模型蒸餾的一個(gè)主要矛盾，我們希望在較小規(guī)模的模型上獲得較強(qiáng)的模型能力，但是模型的能力上限和規(guī)模是相關(guān)的，我們不可能完全復(fù)制“教師模型”的能力。
長短期記憶（Long short-term memory, LSTM）是一種特殊的RNN，主要是為了解決長序列訓(xùn)練過程中的梯度消失和梯度爆炸問題。簡單來說，就是相比普通的RNN，LSTM能夠在更長的序列中有更好的表現(xiàn)。
-ModelArts介紹 -ModelArts快速入門 AI進(jìn)階 -自動(dòng)學(xué)習(xí)簡介 -預(yù)測算法 -使用預(yù)置算法構(gòu)建模型 AI工程師使用ModelArts -使用自定義算法構(gòu)建模型 使用ModelArts VS Code插件進(jìn)行模型開發(fā) 了解更多入門指引 精品教程助您快速上手體驗(yàn) 精品教程助您快速上手體驗(yàn)
模型管理簡介 hilens::Model類 模型管理器，使用模型管理器加載模型并進(jìn)行推理。 #include <model.h> 析構(gòu)函數(shù) ~Model() virtual hilens::Model::~Model( ) Model析構(gòu)時(shí)會(huì)釋放掉hiai::Graph等資源。 父主題：
AI平臺(tái)ModelArts資源 AI平臺(tái)ModelArts資源 面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái)，可快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流，助力千行百業(yè)智能升級(jí) 面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái)，可快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流，助力千行百業(yè)智能升級(jí) 購買 控制臺(tái) 文檔 資源與工具 資源與工具 開發(fā)服務(wù)
