相关阅读
相关 大模型-DeltaTuning-重参数式：LoRA（Low-Rank Adaptation）【效果比全量微调还是有一定的差距】
微调大规模语言模型到特殊领域和任务是自然语言处理的重要课题之一。但随着模型规模的不断扩大，微调模型的所有参数（所谓`full fine-tuning`）的可行性变得越来越低。以
怼烎@相关 大模型-DeltaTuning-增量式03：Prompt-Tuning（连续型）（P-tuning v1）【只在输入层加入可训练参数层】
一、前言 Bert时代，我们常做预训练模型微调（Fine-tuning），即根据不同下游任务，引入各种辅助任务loss和垂直领域数据，将其添加到预训练模型中，以便让模型更
谁借莪１个温暖的怀抱￠相关 大模型-DeltaTuning-增量式01：Adapter-tuning（0.5-8%）【每个transformer层内加入2个Adapter层】【Adapter就是先降维再升维的全连接】
Adapter Tuning 随着计算机硬件性能的提高，预训练模型参数量越来越多，在训练下游任务时进行全模型微调变得昂贵且耗时，Adapter 的出现缓解了这个问题。Ad
相关 大模型-DeltaTuning-增量式02：Prefix-tuning（0.1% parameters）【每个transformer层的hidden states前一些soft token】
Fine-tuning是使用大规模预训练语言模型来进行下游任务的流行范式，但需要更新和存储语言模型的全部参数。再运用到下游任务时，需要对每一个任务都需要存储一份修改后的参数。L
相关 大模型-DeltaTuning-增量式04：p-tuning v2【在Transformer原有结构最后插入一层pre_encoder层】【微调时冻结原有结构参数，只微调新加入的网络层参数】
案例：chatGLM !/usr/bin/env python coding=utf-8 Copyright 2021 The HuggingFa
相关 神经网络层：全连接层、二维卷积层、池化层、BN层、dropout层、flatten层
![20191009191333910.png][][日萌社][Link 1] [人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow Paddle
港控/mmm°相关 LDA（分类、降维）、PCA（降维）和KPCA（升维+PCA）
原文链接：[https://www.jianshu.com/p/fb25e7c8d36e][https_www.jianshu.com_p_fb25e7c8d36e] 线性
相关 CNN全连接层怎么转化成一维向量？
正如上一篇文章所述，CNN的最后一般是用于分类是一两个全连接层，对于前面池化层输出的二维特征图是怎么转化成一维的一个向量的呢？ ![watermark_type_ZmFuZ3
相关 猎豹傅盛：升维思考，降维攻击！（深度好文）
转载地址：[https://blog.csdn.net/stpeace/article/details/83278412][https_blog.csdn.net_
相关 opencv caffe模型加载 c++ 一个用来降维叫做DimensionalityReduction的层
读入参数 参数order1，order2，order3，order4 将需要保留的维度的参数赋值为1，将需要删除的维度的参数赋值为1 Dimensionali
左手的ㄟ右手
还没有评论，来说两句吧...