pre-logits这个东西我是从论文《Tied-Augment: Controlling Representation Similarity Improves Data Augmentation 》中看到的,根据源码的解释,pre-logits为特征图flatten之后(应用fc之前)的向量: 特此记录
但是,上面提到的知识蒸馏方法需要用于预训练教师模型的数据,考虑到数据版权和隐私,通常不会发布这些数据。此外,教师模型需要对整个预训练数据进行转发,以生成用于知识提炼的 logits 或中间表示,从而导致更长的训练时间。 Model Quantization.为了获得更压缩的模型,模型量化也是一种有用的技术,它已在一些基于 CNN 的模型...
Feature Interpreter. 我们使用了与BigDatasetGAN[40]类似的设计,它在DatasetGAN上改进了解释器设计,具有更好的内存效率和预测精度。具体来说,解释器将来自生成器的多层特征(gf)作为输入,这些特征被馈送到一系列特征融合层(如图3)中,以降低特征维度并与下一层特征融合,最终输出逐像素logits。我们遵循BigDatasetGAN的解释器...
用word-region alignment(对齐) score替换目标检测模型中的对象分类logits 这些分数是通过计算框内的image...
Linear 层是一个简单的全连接网络,它将解码器产生的向量投影到一个更大的向量上,称为 logits 向量。 假设我们有 10,000 个不同的英语单词,这时 logits 向量的宽度就是 10,000 个单元格,每个单元格对应一个单词的得分。这就解释了模型是怎么输出的了。
事实上,由于额外的attention_mask会使得attention计算引入额外的访存,导致计算效率的极大下降,削弱了flash-...
对于detection 任务来说,分类的标签是一个类别单词,在计算分类损失时,每个区域框特征与分类头计算得到 logits,输出 logits 经过 nms 筛选之后,与 GT 计算交叉熵损失即可。 类似 ViLD 中的 (a) 常规目标检测器分类头 对于grounding 任务来说,标签是一个句子,不是用分类头,而是通过文本编码器得到文本特征,计算...
现在假设我们的模型有10000个英文单词(模型的输出词汇表)。因此logits向量有10000维,每个维度的数表示一个单词的分数。然后,Softmax层会把这些分数转换为概率(把所有的分数转换为正数,并且加起来等于1)。最后选择最高概率所对应的单词,作为这个时间步的输出。
2 Finetune模型(需要修改): I had the same problems, and solved by changing the code " saver = tf.train.Saver(tf.trainable_variables(), max_to_keep=3) " as follows: all_vars = tf.trainable_variables() var_to_restore = [v for v in all_vars if not v.name.startswith('Logits')]...
KNN对应的logits是一个投票结果,记为KNN 。给定权重比重 ,最终的得分 可以由如下的形式计算: 其中,线性分类器 是由传统的交叉熵损失进行驱动。KNN的驱动方式将在下面的章节中给出其对应的对比学习框架。 用于KNN的对比学习 为了在预训练模型的微调中学习适用于KNN的表示,作者引入了一个监督型对比学习框架,该框架使...