下面对模型详细介绍,最主要的是Answer Content Modeling和Cross-Passage Answer Verification,其他的地方和其他模型大同小异。 Overview 整个模型是End-to-End的,输入是Question和Passages,输出是Answer,也就是抽取的span,所以说,这应该是抽取式模型里效果最好的了。 Question and Passage Modeling 把每一个token的Glove...
据机器之心了解，百度自然语言处理团队研发的 V-Net 模型以 46.15 的 Rouge-L 得分登上微软的 MS MARCO（Microsoft MAchine Reading COmprehension）机器阅读理解测试排行榜首。MS MARCO 排行榜 MS MARCO 官方 twitter 发出的祝贺 说到机器阅读理解，业内人士必然会想到今年 1 月份「机器阅读理解打破人类记录」的新...
V-Net结合了3D卷积神经网络和U-Net的结构,用于有效地进行3D语义分割任务。 4. 数据集划分和训练:将数据集划分为训练集、验证集和测试集。使用训练集对V-Net模型进行训练,并使用验证集进行模型的优化和超参数调整。可以使用数据增强技术来扩充训练数据的多样性,如旋转、翻转、缩放等。 5. 模型训练和评估:使用训练...
【TechWeb报道】2月23日消息，近日在微软的MS MARCO机器阅读理解测试上，百度自然语言处理团队提交的V-NET模型以46.15的Rouge-L得分摘夺桂冠。MS MARCO是微软在2016年10月份时发布的数据集，该数据集由10万个问答所组成，所有问题均是经过匿名处理后的真实问答数据，AI研究人员可用其来构建与真人相媲美的问答系统。...
好这一期我们分别演示了flux的controlnet和ip-adapter的两种工作流的搭建,因为我们玩comfyUI玩的就是一个可控性,虽然在文生图的语义理解上flux可以说做的非常不错了,但是当下阶段只有controlnet和ip-adapter才能算得上是绘图的控制之王。那看过我之前教程的都知道,controlnet的大多数模型是用来控制出图的结构的,比如...
针对YOLO模型在铝合金焊缝DR图像上检测精度不足、模型参数量大的问题,并为进一步提升YOLO模型检测效率,本文提出了基于YOLOv7Tiny的改进型模型YOLOv7TS,以提高焊缝缺陷... 吴磊,储钰昆,杨洪刚,... - 《中国激光》 被引量: 0发表: 2024年 基于改进Yolov5s的果园苹果检测算法 【目的】针对果园环境下现有的苹果检测...
CLIP是一个图像分类模型。 准备训练数据:准备大量的文本描述和图片的训练对,然后把进行对比训练。 文本描述和图片的训练对的数据获取:从互联网上获得400Million的图像文本数据对。这个 规模大致和GPT-2的数据规模相当。 1. 好处1:数据获取容易。传统的做法会对图像进行分类,以ImageNet为例,获得图片后需要人工进行分类...
深度神经网络往往是参数冗余的,可以通过模型剪枝,知识蒸馏等技术删减参数,而EfficientNet从另一个角度在设计模型的时候就尽量通过平衡三个维度来保持一个比较高的性价比,虽然不一定是最优的但是实验证明,就是要比大部分一拍脑袋决定的设置要好一些,感觉在炼丹上很有借鉴意义。
Inception V1参数少但效果好的原因除了模型层数更深、表达能力更强外,还有两点: 一、用全局平均池化层(即将图片尺寸变为1´1)来取代最后的全连接层。全连接层几乎占据了AlexNet或VGGNet中90%的参数量,而且会引起过拟合,去除全连接层后模型训练更快并且减轻了过拟合。用全局平均池化层取代全连接层的做法借鉴了...
近期在阅读何凯明大神的Rethinking ImageNet Pre-training论文,论文中对比了深度学习提分小trick——pre-training和随机初始化之间对于任务性能的差别,实验证明预训练仅提高收敛速度但不能提高模型性能,同时预训练也不能防止过拟合。这就比较有意思了,正好我对预训练还有些不了解,正好趁着这个机会整理一下。