1 引言对抗迁移性攻击一般是先通过代理模型生成对抗样本，然后将该样本迁移到其它黑盒模型中进行攻击，对抗迁移性的根本原因目前仍有待于探究。以前的工作主要从模型的角度探讨原因，例如决策边界、模型架构和模型容量等。在该论文中，作者从数据分布的角度研究对抗样本的可迁移性，其核心思想是针对于无目标攻击，将图像移出其原始分布会使不同的模型很难对图像进行正确分类。针对于有目标攻击，则是将图像拖入目标分布会误导模
文章目录1. 模型概述2. 模型架构3. 模型迁移流程3.1 前置准备3.2 CLIP text encoder3.3 VQ-VAE (fp16)3.4 Text conditioned unet3.5 创建pipeline3.6 web demo部署4. 效果展示5. 相关链接 此实验需要最新的sdk实现模型的迁移，最终在1684X上进行推理。 代码地址为： http://219.142.2
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2024-04-15 22:32:49
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引言随着越来越多的机器学习应用场景的出现，而现有表现比较好的监督学习需要大量的标注数据，标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务，所以迁移学习受到越来越多的关注。本次论文分享介绍了三篇基于迁移学习的论元关系提取。数据概览基于迁移学习和主动学习的论元关系提取(Efficient Argument Structure Extraction with Transfer Learning and Activ
获取完整代码地址： https://github.com/Hezi-Resheff/Oreilly-Blog/tree/master/01_Transfer_Learning_Multiple_Pre_Trained 许多被称为“深度学习”的方法已经出现在机器学习和数据科学领域。
Pix2Pix——基于GAN的图像风格迁移模型写在前面本文是文献Image-to-image translation with conditional adversarial networks的笔记。Pix2Pix 基于 GAN 架构，利用成对的图片进行图像翻译，即输入为同一张图片的两种不同风格，可用于进行风格迁移。 本文目录Pix2Pix——基于GAN的图像风格迁移模型写在前面引言部分为什么要基
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2024-05-10 11:17:47
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状态迁移法是抽象出待测系统的若干状态以及状态之间的转换条件和转换路径，然后从状态迁移路径覆盖的角度设计测试用例。状态迁移法的目标是设计足够多的测试用例覆盖系统的状态、状态--条件的组合、状态迁移的路径。状态迁移法怎么用
绘制状态迁移图
分析系统有哪些状态以及各个状态之间的迁移关系用圆圈表示状态，箭头表示迁移方向，绘制状态迁移图。在箭头旁边绘制迁移条件。定义状态--条件表
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2024-04-15 20:04:39
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迁移学习是一种机器学习方法，就是把为任务 A 开发的模型作为初始点，重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移学习的四种类型Fine-tuning（微调）Fine-tuning 是源数据域与目标数据域的数据都具有标签，并且源域的数据量很大，而目标域的数据量很小，当目标数据域的数量特别小的时候就将称为“One-shot learning”。其主要想法是使用源域数据训练模型，使用目标域数据进行Fin
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2024-05-03 12:54:37
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迁移学习对于新的数据，需要进行分类或者回归时，常用的方法是在以个大的数据集上（ImageNet包含120万张来自1000类别的数据集）进行预训练一个CNN模型，然后用这个预训练好的模型作为特征提取部分，或者网络的初始化权重应用在特定的任务中。 实际应用中，就是在预训练模型的后面接上全连接层，然后用softmax、SVM 或者贝叶斯对网络进行分类，也可以接上几层分类器用来做回归任务。微调（Fine-
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2024-05-16 09:57:50
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Transformer经典案例3.1 使用Transformer构建语言模型学习目标了解有关语言模型的知识.掌握使用Transformer构建语言模型的实现过程.什么是语言模型:
以一个符合语言规律的序列为输入，模型将利用序列间关系等特征，输出一个在所有词汇上的概率分布.这样的模型称为语言模型. # 语言模型的训练语料一般来自于文章，对应的源文本和目标文本形如:
src1 = "I can
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2024-07-12 06:39:43
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最近在finetune model的时候遇到了点问题，开贴记录一下。也算填自己踩过的坑。 文章参考翻译自cs231n 其实我们常用的直接finetune pre-trained model就属于迁移学习（Transfer Learning）的一种。因为我们很少在训练一个新任务时从零开始训练，一个是由于训练时间限制，另一个时训练样本过大存储空间也不一定允许，如ImageNet数据经济120万张图
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2024-05-06 17:32:16
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这个简短的演示说明了使用rmgarch软件包的DCC模型及其方法的使用，尤其是在存在MVT分布形状参数的情况下进行2级DCC估计的另一种方法。第一阶段并将其传递给dccfit cl = makePSOCKcluster(10)multf = multifit(uspec, Dat, cluster = cl)...
原创
2021-05-19 23:42:53
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这个简短的演示说明了使用r软件包的DCC模型及其方法的使用，尤其是在存在MVT分布形状参数的情况下进行2级DCC估计的另一种方法。第一阶段并将其传递给dccfit cl = makePSOCKcluster(10)
multf = multifit(uspec, Dat, cluster = cl)接下来，估计DCC模型。 fit1 = dccfit(
原创
2024-06-05 12:07:25
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# 迁移学习与PyTorch入门
迁移学习是一种机器学习方法，通过将已在一个任务上训练好的模型的知识迁移到新任务中，从而提高新任务的学习效率和性能。特别是在数据稀缺或计算资源有限的情况下，迁移学习尤其受欢迎。本文将介绍迁移学习的基本概念，并通过PyTorch实现一个简单的迁移学习示例。
## 迁移学习的基本概念
迁移学习的主要思想是利用在源任务上训练的模型参数（例如神经网络中的权重），在目标
稍微整理了下关于ETL和CDC增量抽取。ETL： Extract（萃取）-Transform（转置）-Load （加载），常用于数据仓库，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。CDC：Change Data Capture（改变数据捕获）是Oracle在数据库级别实现的增量抽取解决方案之一。CDC能够帮助你识别从上次提取之
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2024-09-12 09:36:52
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Abstract领域自适应Domain Adaptation通过利用不同但相关的源领域中的训练数据来解决目标领域中的学习问题。直观地说，发现一个好的特征表示是至关重要的。在本文中，我们提出了一种新的学习方法，迁移成分分析Transfer Component Analysis(TCA)来寻找这种表示形式，用于Domain Adaptation。TCA尝试使用最大平均偏差Maximum Mean Di
原文链接：http://tecdat.cn/?p=7194这个简短的演示说明了使用rmgarch软件包的DCC模型及其方法的使用，尤其是在存在MVT分布形状参数的情况下进行2级DCC估计的另一种方法。第一阶段并将其传递给dccfit cl = makePSOCKcluster(10)multf = multifit(uspec, Dat, cluster = cl)...
原创
2021-05-12 14:16:05
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tensorflow的三种Graph结构：Graph：tensorflow运行会话是在默认的Graph中，包含了各个运算节点和用于计算的张量；GraphDef：将Graph序列化为python代码得到的图，可以理解为一种数据结构，以常量的形式保存Tensor，无法继续训练; ——对应pb文件MetaGraph:将Graph进行序列化，进行模型保存，Tensor以变量形式保存，可以被继续训练（ 通过
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2024-04-02 13:04:12
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1、什么是迁移学习迁移学习，顾名思义，就是要进行迁移。放到人工智能和机器学习的学科里，迁移学习是一种学习的思想和模式。 首先机器学习是人工智能的一大类重要方法，也是目前发展最迅速、效果最显著的方法。机器学习解决的是让机器自主地从数据中获取知识，从而应用于新的问题中。迁移学习作为机器学习的一个重要分支，侧重于将已经学习过的知识迁移应用于新的问题中。 迁移学习的核心问题是，找到新问题和原问题之间的相似
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2024-04-08 10:16:38
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# pre-trained 目前神经网络在进行训练的时候基本都是基于后向传播（BP）算法，通过对网络模型参数进行随机初始化，然后通过BP算法利用例如SGD这样的优化算法去优化模型参数。那么预训练的思想就是，该模型的参数不再是随机初始化，而是先有一个任务进行训练得到一套模型参数，然后用这套参数对模型进行初始化，再进行训练。可以看成是第一层word em
一、BERT微调( Fine-tuning)介绍 从传统机器学习(Traditional ML)和迁移学习(Transfer Learning)对比看，传统的方式是一种相对隔离的，单个任务的学习，知识无法保留或者积累；在迁移学习中，新任务的学习依赖于前面已进行学习的任务，如下图所示，假设有两个数据集，分别对应两个学习任务，第一个任务学习到的知识通过模型保留下来，然后传递给第
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2024-06-10 09:18:34
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