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uncertainty-calibration

深度学习预测校准技术的前沿研究与实践应用

uncertainty-calibration项目是预估校准技术研究的综合资源库。该项目涵盖后处理方法、模型集成方法和校准理论分析等多个领域,并提供广告等实际应用案例。项目还包括评价指标、公开数据集和中文资料,为研究人员和从业者提供了全面的校准技术参考。

nn-Meter - 准确预测深度神经网络边缘设备推理延迟的系统
Githubnn-Meter延迟预测开源项目深度学习神经网络边缘计算
nn-Meter是一个用于预测深度神经网络模型在边缘设备上推理延迟的系统。其核心是将模型推理分解为内核级别进行预测。系统在26000个模型的数据集上评估了4个主流平台,在移动CPU、GPU和VPU上达到较高预测精度。无需部署即可预测延迟,可用于硬件感知的神经架构搜索,并支持构建自定义设备的延迟预测器。
baal - 贝叶斯主动学习库助力深度学习优化
BaalGithub不确定性估计主动学习开源项目深度学习蒙特卡洛方法
Baal是一个开源的贝叶斯主动学习库,适用于工业应用和研究场景。该库提供多种主动学习方法,如蒙特卡洛Dropout和深度集成。Baal框架由四个核心组件构成,使实现主动学习流程变得简单高效。支持Python 3.8及以上版本,可通过pip或Poetry安装。Baal能有效减少数据标注工作量,提升模型性能,是机器学习领域的实用工具。
CALM-pytorch - 组合式增强大型语言模型框架
CALMGithubLLM人工智能开源项目深度学习神经网络
CALM-pytorch是基于Google Deepmind研究的开源PyTorch实现,旨在通过组合多个专业LLM来增强大型语言模型的能力。该框架支持集成任意数量的增强型模型,提供灵活的连接配置和便捷的训练工具。CALM-pytorch可与多种Transformer架构兼容,包括视觉Transformer,为研究人员和开发者提供了一个强大的平台来探索和扩展LLM的潜力。不仅支持文本处理,还能整合视觉和音频模型,为多模态AI应用开发提供了强大支持。
TrustLLM - TrustLLM:全面大语言模型可信度研究工具
GithubICML 2024LLMTrustLLM工具包开源项目性能评估
TrustLLM是一款专注于评估大型语言模型(LLMs)可信度的工具包。涵盖八个维度的可信度原则,并在真相、安全、公平、鲁棒性、隐私和机器伦理等方面建立基准。TrustLLM提供便捷的评估工具,可以快速评估16种主流LLMs,帮助开发者提升模型可信度。项目已被ICML 2024接受,并持续更新以包括最新的模型和功能。详情请访问项目网站。
CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合
Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割
这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型,包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现,涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源,有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。
calvin - 机器人长时间操作任务中基于语言条件的策略学习
CALVINGithub开源基准开源项目机器人操控语言模型长期任务
CALVIN是一个开源的模拟基准,用于学习长时间的语言条件任务,旨在开发能够通过人类语言指令和车载传感器完成多种机器人操作任务的代理。该项目支持复杂任务序列、动作空间和语言规格,提供灵活的传感器配置详细评估协议,并通过多种难度模式提高测试效能。项目资源包括训练模型、评估脚本和数据下载选项,是机器人视觉与语言研究的理想选择。
DenseCL - 改进密集预测任务的视觉预训练方法
DenseCLGithub密集预测对比学习开源项目自监督学习视觉预训练
DenseCL是一种自监督视觉预训练方法,通过密集对比学习提升模型在密集预测任务中的表现。该方法实现简洁,核心部分仅需10行代码,适配多种数据增强技术。实验表明,DenseCL在目标检测和语义分割任务中性能显著提升,同时保持训练效率。项目开源了预训练模型和使用指南,便于研究者在视觉任务中应用。
deepchecks - 用于持续验证 ML 模型和数据的测试
AIDeepchecksGithub开源项目机器学习测试监控
Deepchecks是一款开源工具,专为AI和机器学习模型的验证而设计。它提供从研究到生产的全面测试解决方案,包括数据和模型的测试、持续集成及监控。Deepchecks涵盖数据表格、自然语言处理和计算机视觉的验证需求,并提供详细文档和社区支持,助力提升模型的性能与准确性。用户可轻松安装使用这款工具,确保模型在生产环境中的表现稳定可靠。
interpret - 集合先进机器学习解释技术的开源工具包
EBMGithubInterpretML可解释性开源项目机器学习模型
InterpretML 是集合先进机器学习解释技术的开源工具包,使用户能训练可解释模型及分析黑箱系统。工具包支持模型调试、特征工程、公平性检测和人工智能协作等,帮助用户全方位理解模型行为并确保法规与高风险应用的合规性。通过实例展示,InterpretML 不仅增强了模型透明度,也提高了其可信度。
Advances-in-Label-Noise-Learning - 标签噪声学习最新研究进展与实践技术
Github噪声标签开源项目数据清洗数据集机器学习深度学习
这个项目全面总结了标签噪声学习领域的最新研究成果,包括论文、代码、软件工具、竞赛和教程等资源。它涵盖了群体分布鲁棒性、标签分布偏移等热点问题,并提供了真实噪声数据集和模拟框架。对于从事标签噪声学习研究的学者和工程师来说,这是一个非常有价值的知识库。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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