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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。

CustomNet - 创新的物体定制与多视角生成扩散模型
CustomNetGithub对象定制开源项目文本生成图像深度学习视角控制
CustomNet是一个创新的文本到图像扩散模型框架,专注于物体定制和多视角生成。该模型整合了3D新视角合成能力,实现物体空间位置和视角的灵活调整,同时保持物体身份。CustomNet无需测试时优化,可同时控制视角、位置和文本,在身份保持、多样性和协调性方面表现出色。这一技术为物体定制和图像生成领域开辟了新的可能性。
dynet - 动态结构神经网络库 适用于自然语言处理
DyNetGithub动态神经网络开源项目深度学习神经网络库自然语言处理
DyNet是一个专为动态结构神经网络设计的开源库,由卡内基梅隆大学主导开发。该库采用C++编写并提供Python接口,可在CPU和GPU上高效运行。DyNet特别适用于自然语言处理任务,在语法分析和机器翻译等领域表现突出。其独特的自动批处理功能进一步提升了处理动态网络的效率。
tf_efficientnet_b0.ns_jft_in1k - EfficientNet变体用于图像分类与特征提取
EfficientNetGithubHuggingface图像分类开源项目模型特征提取神经网络迁移学习
tf_efficientnet_b0.ns_jft_in1k模型基于EfficientNet架构,通过Noisy Student半监督学习在ImageNet-1k和JFT-300m数据集上训练。拥有520万参数,0.4 GMAC,支持224x224图像输入。这一轻量级模型适用于图像分类、特征提取和嵌入生成,为计算机视觉应用提供高效且多功能的解决方案。
Awesome-Deep-Neural-Network-Compression - 深度神经网络压缩技术资源库
GithubNAS剪枝开源项目模型优化深度神经网络压缩知识蒸馏量化
该项目汇集了深度神经网络压缩的综合资源,包括量化、剪枝和蒸馏等技术的论文、总结和代码。涵盖高效模型设计、神经架构搜索等相关主题,并提供按会议和年份分类的论文列表。项目还收录了主流压缩系统和工具链接,为深度学习模型压缩研究提供了全面的参考资料。
mistral-7b-bnb-4bit - 更高效的模型微调与内存优化技术
GithubHuggingfaceMistral 7bUnsloth内存优化开源项目快速微调模型量化模型
Unsloth技术助力Mistral 7b在内存减少70%的同时实现5倍微调速度提升。项目提供多个适合初学者的Google Colab笔记,只需添加数据集并运行,便可生成更快的微调模型,支持导出到GGUF、vLLM或上传Hugging Face。此方案有效优化了Gemma 7b、Mistral 7b、Llama-2 7b等模型的性能和内存使用,提升模型微调效率。
RectifiedFlow - 直线路径优化的快速数据生成与传输技术
GithubRectified Flow图像生成开源项目机器学习深度学习生成模型
RectifiedFlow是一种新型机器学习方法,通过连接样本间的直线路径并学习ODE模型,建立分布间的传输映射。该方法反复优化ODE轨迹,实现高效的一步生成,在保持多样性的同时提高了FID指标。RectifiedFlow在生成建模和无监督域转移方面具有广泛应用前景,为图像生成和数据处理领域提供了新的解决方案。
EFG - 高效灵活的深度学习框架支持多项计算机视觉任务
3D目标检测EFGGithub开源项目深度学习框架目标跟踪计算机视觉
EFG是一个高效、灵活且通用的深度学习框架,采用最小化设计。该框架支持2D和3D目标检测、全景分割等多种计算机视觉任务,并在Waymo和nuScenes等数据集上展现优异性能。EFG集成了多个最新研究成果,如TrajectoryFormer和ConQueR,为3D目标检测和跟踪领域提供创新解决方案。研究人员可利用EFG的项目模板探索各种研究主题。
mup - 大规模神经网络的稳定超参数优化方法
GithubMaximal Update ParametrizationMuTransfer大规模神经网络开源项目深度学习超参数稳定
Maximal Update Parametrization (μP) 提供了一种适用于大规模神经网络的稳定超参数优化方法,例如预训练的Transformer等。利用μP,模型的超参数在不同大小的网络中可保持稳定,减少了在探索和扩展过程中的不确定性和脆弱性。该工具包简化了在PyTorch模型中实现μP的流程,是优化和调优深度学习模型的强大工具。
awesome-normalizing-flows - 归一化流 构建复杂概率分布的新兴统计工具
Github开源项目归一化流机器学习概率分布深度学习生成模型
这个项目汇集了归一化流相关的优质资源,包括论文、应用案例、视频讲解、软件包和代码库等。归一化流是一种新兴统计技术,能通过可训练的光滑可逆变换链将简单分布转化为复杂分布。该资源库为研究人员和实践者提供了全面的参考材料,有助于深入了解和应用这一强大工具。
mixnet_l.ft_in1k - MixNet-L:轻量级混合深度卷积网络实现高效图像分类
GithubHuggingfaceImageNet-1kMixNettimm图像分类开源项目模型特征提取
mixnet_l.ft_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上微调的MixNet架构图像分类模型。该模型采用混合深度卷积核,参数量仅为7.3M,计算量为0.6 GMACs,实现了高效的分类性能。支持224x224像素输入,可用于图像分类、特征提取和生成图像嵌入。作为一个轻量级yet性能出色的视觉特征提取器,适用于多种计算机视觉应用场景。
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