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(4)重复第(2)步和第(3)步,直到收敛. 注:第二步函数Q(θ,θ(i))是EM算法的核心,称为Q函数,即完全数据的对数似然函数logP(Y,Z|θ)关于在给定观测数据Y和当前参数θ(i)下对未观测数据Z的条件概率分布P(Y,Z|θ(i))的期望称为Q函数. 算法说明 (1)迭代时参数的初值可以任意选择,但EM算法对初值敏感;...
1️⃣文本生成能力:LooCa中的captioning loss,即接一个轻量级decoder,训captioning、dense captioning和ref expressing等图生文任务 2️⃣局部表示能力/dense prediction性能:用截断梯度的EMA模型当teacher,在训练过程最后20%的steps中进行SLIC/TIPS形式的local-global自蒸馏和MAE训练; 3️⃣轻量级模型能力:咱们...