倾向于使用准确率，是因为熟悉它的定义，而不是因为它是评估模型的最佳工具！ 精度（查准率）和召回率（查全率）等指标对衡量机器学习的模型性能是非常基本的，特别是在不平衡分布数据集的案例中，在周志华教授的「西瓜书」中就特别详细地介绍了这些概念。 什么是分布不平衡的数据集？ 倘若某人声称创建了一个能够识别登上飞机的恐怖分子的模
1.经验风险和风险经验风险是训练数据集的平均损失，风险是整个数据群的预期损失2.优化算法作用在最小化目标函数方面的性能，即减小训练误差，而不是模型的泛化误差。3.深度学习的优化挑战①局部最小值*小批量随机梯度下降的梯度自然变化可以将参数从局部极小值中移出*②鞍点③梯度消失4.随机梯度下降/小批量随机梯度下降①每次迭代随机采样一个样本计算梯度 ②每次选取小批量样本计算梯度5.动量法**①指数平均：*
# 深度学习模型量化实现指南
## 一、整体流程
本文将介绍如何实现深度学习模型的量化过程，以下是整个流程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据预处理 | 对原始数据进行清洗、归一化等处理 |
| 2. 模型训练 | 使用深度学习框架训练模型 |
| 3. 模型量化 | 将训练好的模型转化为量化模型 |
| 4. 量化模型评估 | 对量化模型进行
原创
2023-08-16 06:49:31
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一 Review二 Estimator（估计）下边补充一些数理统计的知识： 由上图可以看出，样本的均值一般是不等于随机变量的期望（除非你有无穷多个样本点），而样本均值的期望是与随机变量的期望是一致的。样本均值偏离随机变量期望u的程度是由下图中的var[m]所决定的，这个值取决于sample的数量。 variance估计的期望值始终小于variance的值，随着N的增
第一部分 全连接网络的权值更新
卷积神经网络使用基于梯度的学习方法进行监督训练，实践中，一般使用随机梯度下降（机器学习中几种常见的梯度下降方式）的版本，对于每个训练样本均更新一次权值，误差函数使用误差平方和函数，误差方式采用平方误差代价函数。 注：本文主要按照参考文献中内容来写的，其中某些部分加入了自己解释，此文内容不断更新充实中，直到让人可以看完之后完全了解卷积神经网络的计算过程。
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2021-07-12 10:00:52
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## 深度学习 模型轻量化
随着深度学习技术的不断发展，深度学习模型的规模不断增大，导致模型在部署和运行时需要消耗大量的计算资源。为了解决这一问题，研究人员提出了深度学习模型轻量化的技术，旨在减小模型的体积和计算复杂度，提高模型在嵌入式设备和移动设备上的运行效率。
### 模型轻量化方法
在深度学习模型轻量化中，有几种常见的方法可以帮助减小模型的体积和计算复杂度，其中包括剪枝（pruning
深度学习之模型量化 深度学习之模型量化各位小伙伴，大家好。深度学习具体工作你有没有碰到模型占用空间偏大、PC 平台与移植到板子上的运行效率差距偏大，进而无法满足高帧率、实时性的要求？AI 奶油小生也碰到上述问题，以下是小生针对训练后深度学习模型量化的处理理论，详细介绍模型压缩领域中的量化实操，希望对您的有所帮助。模型量化理论1.1 需求背景 为
原创
2023-08-02 21:45:00
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# 深度学习轻量化模型：提高效率与效果
随着深度学习技术的快速发展，模型的复杂性与应用场景的广泛性使得很多应用需求轻量化的深度学习模型。轻量化模型不仅能够提高推理速度，降低内存占用，而且对于移动设备和边缘计算设备尤为重要。
## 什么是轻量化模型
轻量化模型是指在保证模型性能的前提下，通过各种技术手段减少模型参数量和计算量的深度学习模型。常见的轻量化技术包括模型剪枝、知识蒸馏、量化等。
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# 深度学习轻量化模型
深度学习技术在近年来取得了巨大的发展，然而由于深度学习模型的复杂性和计算量大，导致在应用于移动设备等资源受限的环境中存在一定的困难。为了解决这一问题，研究人员开始关注如何设计轻量化的深度学习模型，既能在保持一定准确性的情况下减小模型的体积和计算开销，提高模型在移动设备上的执行效率。
## 轻量化模型的发展
在深度学习领域，轻量化模型的发展主要集中在以下几个方面：
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1, 如何进行模型量化？ 按照量化阶段的不同，一般将量化分为 quantization aware training(QAT) 和 post-training quantization(PTQ)。QAT 需要在训练阶段就对量化误差进行建模，这种方法一般能够获得较低的精度损失。PTQ 直接对普通训练后的模型进行量化，过程简单，不需要在训练阶段考虑量化问题，因此，在实际的生产环境
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2023-09-04 10:17:15
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1.随机梯度下降 保证SGD收敛的一个充分条件是 线性衰减学习率直到第 τ 次迭代： 其中 α =k/τ 。在 τ 步迭代之后，一般使 ϵ 保持常数 通常 τ 被设为需要反复遍历训练集几百次的迭代次数。通常 ϵ τ 应设为大约 ϵ 0 的 1%。主要问题是如何设置 ϵ 0 。若 ϵ 0 太大，学习曲线将会剧烈振荡，代价函数值通常会明显增加
伴随着互联网的发展，越来越多的BIM用户希望在Web端直接浏览三维模型。传统的BIM应用程序都基于桌面客户端，且需要较高的计算机配置：高频CPU、大内存、独立显卡。在从桌面端走向Web端、移动端的过程中，由于受浏览器计算能力和内存限制等方面的影响，基于桌面的对模型的数据组织和消费方式必须做出相应调整，即需要更多的使用三维模型轻量化技术对模型进行深度处理。三维模型轻量化主要包括两个方面：模型轻量化显
Magicavoxel，一个轻量级体素编辑器，MagicaVoxel的渲染效果极为出色，自带的渲染工具，可以呈现不同的光线条件、光照度、明暗度和锐度。支持模型工程导出，功能非常强大。可用于PC和MAC。(下载地址http://t.cn/AiQoKd78) MagicaVoxel for mac软件介绍MagicaVoxel for mac是一个功能强大的8位体素编辑器，MagicaVo
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2023-08-20 18:22:05
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量化模型（Quantized Model）是一种模型加速（Model Acceleration）方法的总称，包括二值化网络（Binary Network）、三值化网络（Ternary Network），深度压缩（Deep Compression）等。鉴于网上关于量化模型的不多，而且比较零散，本文将结合 TensorLayer 来讲解各类量化模型，并讨论一下我们过去遇到的各种坑。文章最后会
在开发机器学习应用程序时，有效利用服务器端和设备上的计算资源非常重要。为了支持在服务器和边缘设备上更高效的部署，
一、PaddleLightModelPaddleLightMdel，其中包括经典的MobileNetV1-V3、PPLCNetV1-V2、SqueezeNetv2、ShuffleNet、MobileVit等轻量化模型以及自己复现的EdgeNeXt、Efficientnet-Lite、PeleeNet、VovNet等轻量化模型。二、PaddleLightModel已有模型介绍和对比SqueezeNe
深度学习模型轻量化（上） 移动端模型必须满足模型尺寸小、计算复杂度低、电池耗电量低、下发更新部署灵活等条件。 模型压缩和加速是两个不同的话题，有时候压缩并不一定能带来加速的效果，有时候又是相辅相成的。压缩重点在于减少网络参数量，加速则侧重在降低计算复杂度、提升并行能力等。模型压缩和加速可以从多个角度
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2020-05-16 06:47:00
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深度学习模型轻量化（下） 2.4 蒸馏 2.4.1 蒸馏流程 蒸馏本质是student对teacher的拟合，从teacher中汲取养分，学到知识，不仅仅可以用到模型压缩和加速中。蒸馏常见流程如下图所示 1. 老师和学生可以是不同的网络结构，比如BERT蒸馏到BiLSTM网络。但一般相似网络结构，蒸
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2020-05-16 06:52:00
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# 深度学习模型轻量化技术
深度学习模型的复杂性给其部署和应用带来了一定的挑战。大型模型需要庞大的计算资源和存储空间，而且在一些资源受限的设备上运行时往往效果不佳。因此，研究人员提出了一种称为深度学习模型轻量化技术的方法，通过对模型进行压缩和简化，以降低模型的复杂度和资源消耗，并在一定程度上保持模型的性能。
## 模型压缩
模型压缩是深度学习模型轻量化的关键步骤之一。在模型压缩过程中，研究人
# 深度学习模型量化算法MMSE实现流程
## 1. 算法概述
深度学习模型量化算法MMSE（Mean Squared Error）是一种用于模型评估的常用指标，用于衡量模型预测值与实际观测值之间的误差。本文将介绍如何使用Python实现该算法，以及每个步骤中需要用到的代码和其意义。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 代码 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | `impor
原创
2023-07-15 07:11:04
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