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在训练过程中优化深度网络结构的方法

MorphNet是一种在训练过程中优化深度网络结构的方法。通过使用正则化器优化FLOPs或模型大小等资源的消耗,MorphNet实现了受约束的网络结构优化。新方法FiGS采用概率性通道正则化,适用于剪枝和可微架构搜索。MorphNet可以在不改变网络拓扑的情况下调整卷积层的输出通道数,以简化模型并满足内存和延迟需求。项目由Elad Eban和Andrew Poon等人维护。

sd-controlnet-mlsd - 结合M-LSD直线检测优化Stable Diffusion的图像生成
ControlNetGithubHuggingfaceM-LSDStable Diffusion开源项目扩散模型条件输入模型
该项目介绍了ControlNet神经网络结构,通过加入M-LSD直线检测等条件来控制大规模扩散模型,适用于Stable Diffusion。ControlNet能够在小数据集下进行稳健学习,且可在个人设备上快速训练。项目提供了多种检查点,涵盖边缘检测、深度估计和关键点检测,丰富了大规模扩散模型的控制方式,有助于推进相关应用的发展,最佳效果在Stable Diffusion v1-5结合使用时体现。
DenseNet - DenseNet高效内存卷积网络
CIFAR-10CVPR 2017DenseNetGithubImageNet开源项目模型
DenseNet通过每层与其他层的直接连接,提升图像识别准确性并减少参数和计算量。最新版本内存效率更高,支持CIFAR和ImageNet数据集,提供PyTorch、TensorFlow、Keras等深度学习框架的实现代码,适合研究和应用。
edm2 - 优化扩散模型训练动态的创新技术
EDM2GithubPyTorch图像生成开源项目扩散模型训练动态
EDM2项目开发了改进扩散模型训练动态的新方法。通过重新设计网络层来维持激活、权重和更新幅度的期望值,该方法显著提高了模型效果。在ImageNet-512图像合成中,EDM2使FID得分从2.41提升到1.81。项目还引入了训练后调整指数移动平均(EMA)参数的技术,可精确设置EMA长度,为模型优化开辟新途径。
MNN - 高效轻量的深度学习框架,支持多设备推理和训练
GithubMNN开源项目推理引擎深度学习框架轻量级高性能
MNN是一个高效轻量的深度学习框架,支持设备上的推理和训练。已被阿里巴巴30多个应用集成,覆盖直播、短视频、搜索推荐等70多种场景。MNN适用于嵌入式设备,支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种模型格式,并优化了ARM和x64 CPU及多种GPU的计算性能。通过MNN Workbench,用户可以下载预训练模型、进行可视化训练并一键部署到设备上。
gen-efficientnet-pytorch - 泛型EfficientNet和其它高效PyTorch模型的实现
EfficientNetGithubMixNetMobileNetPyTorch开源项目模型
本项目实现了EfficientNet、MixNet、MobileNetV3等多种高效模型,利用通用架构定义支持多种计算高效的神经网络。所有模型均基于MobileNet V1/V2块序列设计,并支持字符串化架构配置。请注意,该项目现已停止维护,推荐使用`timm`库获取更多功能和权重兼容的模型。
efficientnet-b0 - EfficientNet的复合系数法在资源有限设备上提升图像分类效果
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型模型缩放
EfficientNet是一种训练于ImageNet-1k数据集、分辨率为224x224的卷积模型。该模型提出了复合系数方法,以均衡缩放模型的深度、宽度和分辨率。在移动设备上表现卓越,适用于图像分类。同时,用户可在Hugging Face平台上获取特定任务的微调版本。
morphic - 具有生成式 UI 的 AI 搜索引擎
AI搜索引擎GithubMorphicOpenAI开源项目热门生成式UI长尾关键词
Morphic是一个集成了人工智能技术和生成性用户界面的创新搜索引擎。它支持通过问答形式进行搜索,并能理解用户的查询需求。项目提供多项功能,包括搜索历史、视频搜索支持和从特定URL获取答案的能力。此外,Morphic还支持除OpenAI之外的多个提供商,如Google生成式AI、Anthropic等,用户可以指定使用特定的生成模型来优化搜索结果。适用于开发者快速部署和个性化设置,Morphic旨在提供一个高效、灵活的搜索解决方案。
Hypernets - 自动机器学习通用框架 支持多种算法与优化技术
AutoMLGithubHypernets开源项目机器学习神经架构搜索超参数优化
Hypernets作为一个通用AutoML框架,能够为多种机器学习框架和库提供自动优化工具。它不仅支持TensorFlow、Keras、PyTorch等深度学习框架,还兼容scikit-learn、LightGBM、XGBoost等机器学习库。该框架集成了多种先进的单目标和多目标优化算法,并引入抽象搜索空间表示,满足超参数优化和神经架构搜索的需求,从而适应各类自动机器学习场景。
model_optimization - 开源神经网络模型压缩与优化工具集
GithubMCTModel Compression Toolkit开源项目模型压缩神经网络优化量化
Model Compression Toolkit (MCT)是一个专注于神经网络模型优化的开源项目,旨在满足高效硬件约束下的部署需求。MCT提供多种量化方法,包括训练后量化和基于梯度的训练后量化,同时支持数据生成和结构化剪枝等功能。此工具集还具备针对特定目标平台的优化能力,为研究人员和开发者提供了全面的模型压缩解决方案。
Flowformer - Flowformer 利用保护流网络实现 Transformer 线性化和长序列处理
FlowformerGithubTransformer开源项目注意力机制流网络理论线性复杂度
Flowformer 是一种 Transformer 模型,通过引入保护流网络理论,实现了线性复杂度的注意力机制。它能够处理超过4000多个标记的长序列,在视觉、自然语言处理、时间序列和强化学习等领域表现优异。在长序列建模任务中,Flowformer 的平均准确率达到56.48%,超过了 Performer 和 Reformer 等现有方法。该项目不依赖特定归纳偏置,提供了核心代码实现和多个领域的应用示例,为研究人员和开发者提供了一个通用的基础模型。
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