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      公司動態

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      南京模型公司深度視覺模型設計有哪些新思路

      來源:小編 發布時間:2021-05-09 198 次瀏覽

      基礎模型很大程度上決定了行業的發展,好的模型對整個視覺任務影響很大。接下來,南京模型公司將分享我們對模型設計的探索,包括一些先進流行的深度視覺模型和商業上相對冷門但非常有用的技術。

      近年來,卷積神經網絡在預測精度方面發展迅速。隨著精度的提高,模型推理的速度會隨著計算復雜度的增加而變慢。因此如何在準確性和速度之間取得更好的平衡一直是模型設計過程中的一大挑戰。此外目標任務或硬件平臺的不同,理論復雜度和實際速度的不同,以及平臺或服務的附加約束大大增加了模型設計的難度。需要注意的是,在模型的實際設計中,不能單純依靠某一種技術,通常需要多種技術結合使用才能達到理想的效果。今天,南京模型公司將集中討論三個相對較新的思想,即模型搜索、動態模型和再參數化以及輔助監督。

      起初的模型搜索算法和研究人員通常做手工模型設計的過程很相似,就是——反復試錯,也就是嘗試設計一個結構,訓練結構得到預測性能,然后回來指導下一次嘗試,等等。但由于反復試錯,模型需要反復訓練,導致整個設計過程效率低下??梢钥闯?,雖然模型搜索是解決模型設計問題的直接途徑,但是要讓模型搜索發揮作用還有很多困難。模型搜索算法的設計可以用一個由效率、性能和靈活性組成的不可能的三位一體來描述。通常一個模型搜索算法很難同時滿足這三個要求,所以在實際設計一個模型搜索算法時,需要根據具體要求進行權衡。

      動態模型是一種數據自適應模型。一旦訓練出通用模型,無論輸入什么數據,推理計算過程都是固定的。對于動態模型,不同的輸入數據會改變超參數的權重、推理路徑、大小和深度。

      重參數化是目前的一個熱點領域。什么是重新參數化?該模型在訓練和推理階段使用不同的網絡結構和模型參數,但經過模型訓練后,模型從訓練時使用的結構和參數變為推理時使用的結構和參數。模型結構和參數變換的約束條件是它們所代表的模型函數在數學上是等價的。



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