神经网络训练的数值实验图像通常包括损失函数曲线、精度曲线、参数分布等。下面我将简要介绍一些看懂这些图像的方法：
损失函数曲线：该曲线显示了模型在训练过程中损失函数随着时间的变化趋势。通常，损失函数的值应该随着训练的进行逐渐减少。如果损失函数的值没有明显降低或在训练后出现震荡，那么可能说明模型存在问题，比如过拟合或欠拟合等。
精度曲线：该曲线显示了模型在训练过程中准确率随着时间的变化趋势。通常，准确率随着训练次数的增加而提高，直到达到一个稳定的状态。如果准确率不断波动，可能意味着数据集中存在噪声
阅读全文 → 2023-05-04
Stable Diffusion是一个用于生成模型的框架，它使用了基于扩散过程的采样方法。在该框架中，使用了一种称为Diffusion Model的生成模型来建模数据分布。具体来说，Diffusion Model是一个基于连续时间随机过程的概率模型，它通过对噪声向量进行多次随机扰动，逐渐生成最终的图像或文本等生成物。
在Stable Diffusion框架中，可以使用不同的Diffusion Model来实现生成模型，例如Gaussian Diffusion Model和Langevin Diffu
阅读全文 → 2023-05-04
Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络结构，其中包含Encoder和Decoder两个部分。Encoder主要用于将输入序列中的每一个单词进行编码，然后生成一个固定长度的向量表示，这个向量表示可以用于各种下游任务，如文本分类、机器翻译等。Decoder则根据Encoder生成的向量表示来预测输出序列。
虽然Transformer模型中包含了Encoder和Decoder两个部分，但实际上在大多数应用场景中只需要使用Encoder部分。这是因为Encoder生成的向量表示已经包含了
阅读全文 → 2023-05-04
深度神经网络需要很大的内存主要是因为以下几个原因：
1. 参数数量：深度神经网络通常有很多层，每一层都有很多参数需要存储。这些参数包括权重、偏置和其他可学习的参数。随着网络层数的增加，参数数量呈指数级增长。
2. 计算图：深度神经网络的计算图非常复杂，需要存储大量的中间结果和梯度信息。这些信息需要在反向传播过程中使用，以更新网络参数。
3. 数据存储：深度神经网络需要大量的数据来进行训练和测试。这些数据通常需要存储在内存中，以便快速访问和处理。
4.
阅读全文 → 2023-04-28
当GPU显存不够时，可以采取以下几种方法：
1. 减少batch size：减少每次训练时输入的数据量，从而减少显存的占用。
2. 减少模型参数：可以通过减少模型的层数或者每层的神经元数量来减少模型的参数量，从而减少显存的占用。
3. 使用更小的模型：可以使用一些轻量级的模型，如MobileNet、ShuffleNet等，这些模型参数量较小，显存占用也较小。
4. 使用分布式训练：可以将模型参数分布在多个GPU上进行训练，从而减少单个GPU的显存占用
阅读全文 → 2023-04-28
一般来说，训练模型的数据可以从多个途径获得，例如：
1. 公共数据集：如ImageNet、COCO等，这些数据集已经被标注好了，可以直接下载使用。
2. 自己收集数据：如果需要训练的数据集比较特殊，可以自己收集数据，例如通过爬虫程序从网站上获取数据。
3. 合作伙伴提供数据：如果有合作伙伴可以提供数据，可以与其合作获取数据。
4. 数据交易平台：有些平台提供数据交易服务，可以购买需要的数据。
需要注意的是，获取数据时需要遵守相关法律法规
阅读全文 → 2023-04-28
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