近日，谷歌大脑和 UC 伯克利的研究者研究者调查了现今广泛使用的现代训练和正则化方法，并将其应用于 ResNet，如下图 ，通过速度 - 准确率帕累托曲线展示了 ResNet 架构的优化过程：在这一过程中，发现：训练方法之间的交互与其他正则化方法一同使用时减少权重衰减值的益处。仅通过改进训练方法，典型 ResNet 架构...
论文作者表示，Git Re-Basin 可适用于任何神经网络（NN），他们首次演示了在两个独立训练（没有预先训练）的模型（ResNets）之间，可以零障碍的线性连通。他们发现，合并能力是 SGD 训练的一个属性，在初始化时合并是不能工作的，但是会发生相变，因此随着时间的推移合并将成为可能。他们还发现，模型宽度与可合并性密...
这一结果证明，传统卷积模型与视觉Transformer之间的性能差异也有一部分来自训练方法。接下来进入对模型本身5大项改动的详细介绍。1、宏观设计 这部分主要有两项改动，参考的也是Swin Transformer。首先是block数量的比例分配，原版ResNet-50的4个阶段中是按（3, 4, 6, 3）分配。Swin Transformer借鉴了多阶段的，每个...
ResNeSt-50在224×224的ImageNet上，实现了81.13%的TOP-1精度，比之前最好的ResNet变体精度高出1%以上。简单地用ResNeSt-50替换ResNet-50骨干，可以让MS-COCO上的FasterRCNNNN的mAP，从39.25%提高到42.33%；ADE20K上的DeeplabV3的mIoU，从42.1%提高到45.1%。这些改进对下游任务有很大的帮助，包括目标检测、...
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论文一作 Shishir Patil 在演示视频中表示,POET 算法可以在智能手机等商用边缘设备上训练任何需要极大内存的 SOTA 模型。他们也成为了首个展示在智能手机和 ARM Cortex-M 设备上训练 BERT 和 ResNet 等 SOTA 机器学习模型的研究团队。 集成分页和重新实现 ...
你没看错,是ResNeSt而不是 ResNet 哟!这是张航、李沐等大佬创造的 ResNet 改进版,在参数量没有显著增加的情况下显著提升了性能,并且可以很方便地如 ResNet 般集成到现有算法框架中。通过本文,我们就一起来看看它有多香吧! Outline I. 主要思想
风格迁移是VGG网络架构的拿手好戏。难道其他架构的CNN，比如ResNet就不可以吗？可以，但是直接用它来做风格迁移，原来的风格仍然非常明显，几乎没有迁移。就像这样：有没有一种方法，在经过调整后，可以把非VGG架构用于风格迁移呢？之前的确有人尝试过。但他们不是直接优化RGB空间中的输出图像，而是在傅立叶空间中对其...
集成数千颗算力最强AI芯片 Altas 900由数千颗昇腾910组成，算力能达256~1024PFLOPS@FP16。训练ResNet-50只用了59.8秒的集群规模，用到了1024颗昇腾910。实际应用中表现也非常亮眼。在天文领域，能够将传统169天的任务，缩短到10秒02。昇腾910芯片亮相于去年的全联接大会，今年8月正式商用，是全球第三款、中国首...
何恺明是 AI 领域的著名学者、ResNet 发明人，上个月底在个人网站上宣布将于 2024 年回归学界，加入 MIT。2003 年，何恺明以标准分 900 分获得广东省高考总分第一，被清华大学物理系基础科学班录取。在清华物理系基础科学班毕业后，他进入香港中文大学多媒体实验室攻读博士学位，师从汤晓鸥。何恺明曾于 2007 年...